데이터 분석에 대한 최종 가이드: 데이터 엔지니어링에 대한 심층 분석

데이터는 다양한 분야의 혁신, 의사결정, 발전을 촉진하는 '새로운 석유'로 간주됩니다. 조직이 데이터의 이점을 얻으려고 함에 따라 데이터 전문가의 필요성이 매우 중요해졌습니다. 데이터 엔지니어는 소스에서 분석으로 데이터를 이동하는 데이터 파이프라인을 관리하여 모든 데이터 기반 기능의 기반을 제공한다는 점에서 이러한 전문가들 사이에서 독특합니다. 이 기사는 중요하지만 눈에 잘 띄지 않는 데이터 엔지니어링을 강조하는 데이터 분석에 대한 최고의 가이드입니다.
데이터 엔지니어링이란 무엇인가요?
데이터 엔지니어링은 데이터 수집, 저장 및 처리 프로세스를 촉진하는 데이터 아키텍처를 만들고 구조를 관리하는 프로세스입니다. 데이터 과학자는 데이터 해석이나 통찰력을 제공해야 하지만 데이터 분석가는 통찰력을 스스로 생성하는 작업을 수행합니다. 데이터 엔지니어는 이를 달성하기 위한 플랫폼을 만드는 임무를 맡고 있습니다. 그들은 다양한 소스의 데이터를 데이터 저장소 또는 레이크로 전송하는 파이프라인을 생성하여 데이터가 선별되고 구조화되어 사용할 준비가 되었는지 확인합니다.
데이터 엔지니어의 역할
데이터 엔지니어는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 기타 이해관계자와 긴밀히 협력하여 조직의 데이터 요구 사항을 이해합니다. 주요 책임은 다음과 같습니다.

1. 데이터 파이프라인 개발: 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 이를 사용 가능한 형식으로 변환한 후 스토리지 시스템에 로드하는 자동화된 프로세스(파이프라인)를 생성합니다.
2. 데이터 아키텍처 설계: 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 지원하는 확장 가능한 아키텍처를 설계하고 구현합니다. 여기에는 SQL, NoSQL과 같은 올바른 데이터베이스 기술 또는 AWS S3와 같은 클라우드 스토리지 솔루션을 선택하는 것이 포함됩니다.
3. 데이터 정리 및 변환: 수집된 데이터의 품질이 높은지 확인합니다. 여기에는 데이터 정리, 중복 제거, 데이터 분석가와 과학자가 쉽게 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함되는 경우가 많습니다.
4. 성능 최적화: 데이터 시스템이 효율적으로 작동하도록 보장합니다. 여기에는 쿼리 최적화, 데이터베이스 인덱싱 또는 대용량 데이터를 신속하게 처리하기 위한 스토리지 시스템 구성이 포함될 수 있습니다.
5. 보안 및 규정 준수: 중요한 데이터를 보호하기 위한 보안 조치를 구현하고 데이터 처리 프로세스가 GDPR 또는 HIPAA와 같은 관련 규정을 준수하는지 확인합니다.

데이터 엔지니어를 위한 핵심 기술
데이터 엔지니어링 분야에서 탁월해지려면 전문가는 여러 주요 영역에서 강력한 기반이 필요합니다.

1. 프로그래밍(스크립팅 기술): Python, Java, Scala와 같은 프로그래밍 언어에 대한 능숙함은 데이터 파이프라인을 개발하고 데이터 변환을 수행하는 데 필수적입니다.
2. 데이터베이스 관리: 관계형(예: MySQL, PostgreSQL) 및 비관계형 데이터베이스(예: MongoDB, Cassandra)에 대한 지식이 중요합니다.
3. 데이터 웨어하우징: 확장 가능한 데이터 스토리지 솔루션을 구축하려면 Amazon Redshift, Google BigQuery 또는 Snowflake와 같은 데이터 웨어하우징 개념과 도구를 이해하는 것이 필수적입니다.
4. ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스: 데이터를 이동하고 변환하려면 Apache NiFi, Talend 또는 맞춤형 솔루션과 같은 ETL 도구를 마스터하는 것이 필요합니다.
5. 클라우드 컴퓨팅: 더 많은 조직이 데이터 인프라를 클라우드로 마이그레이션함에 따라 AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼에 대한 지식이 점점 더 중요해지고 있습니다.
6. 빅 데이터 기술: 대규모 데이터 작업에는 Hadoop, Spark, Kafka와 같은 빅 데이터 도구에 대한 지식이 필요한 경우가 많습니다.

데이터 엔지니어링 도구
데이터 엔지니어링에는 데이터 자산을 구성하고 관리하기 위한 도구와 기술을 사용하는 것이 포함됩니다. 이러한 도구는 데이터 수집, 보관, 분석 및 조작에 유용합니다. 데이터 엔지니어링에서 가장 일반적으로 사용되는 도구는 다음과 같습니다.

데이터 수집 도구

• Apache Kafka: 실시간 데이터 파이프라인 및 스트리밍 애플리케이션 구축을 위한 분산 스트리밍 플랫폼입니다. Kafka는 높은 처리량의 데이터 피드를 처리할 수 있으며 대량의 데이터를 실시간으로 수집하는 데 자주 사용됩니다.

• Apache NiFi: 서로 다른 시스템 간의 데이터 이동을 자동화하는 데이터 통합 ​​도구입니다. 데이터 흐름을 설계하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하고 다양한 데이터 소스를 지원합니다.

• AWS Glue: 분석을 위한 데이터를 쉽게 준비하고 로드할 수 있게 해주는 Amazon의 완전관리형 ETL 서비스입니다. Glue는 데이터 검색, 카탈로그 작성 및 데이터 이동 프로세스를 자동화합니다.

데이터 저장 및 보관 도구

• Amazon S3: 모든 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 확장 가능한 객체 스토리지 서비스입니다. S3는 일반적으로 원시 데이터를 처리하거나 분석하기 전에 저장하는 데 사용됩니다.

• Google BigQuery: Google 인프라의 처리 능력을 사용하여 초고속 SQL 쿼리를 지원하는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스입니다. 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 이상적입니다.

• Snowflake: 통합 데이터 저장 및 처리 플랫폼을 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 솔루션입니다. 확장성, 사용 편의성, 다양한 클라우드 플랫폼 지원으로 잘 알려져 있습니다.

• Apache HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템): 상용 하드웨어에서 실행되도록 설계된 분산 파일 시스템입니다. Hadoop의 핵심 구성 요소이며 대규모 데이터 세트를 분산 방식으로 저장하는 데 사용됩니다.

데이터 처리 및 변환 도구

• Apache Spark: 빅 데이터 워크로드를 위한 오픈 소스 분산 처리 시스템입니다. Spark는 암시적 데이터 병렬 처리 및 내결함성을 통해 전체 클러스터를 프로그래밍하기 위한 인터페이스를 제공합니다.

• Apache Airflow: 워크플로를 프로그래밍 방식으로 작성, 예약 및 모니터링하는 오픈 소스 도구입니다. Airflow는 복잡한 데이터 파이프라인을 관리하여 다양한 처리 단계를 통해 데이터가 원활하게 흐르도록 보장합니다.

• dbt(데이터 구축 도구): 분석가와 엔지니어가 웨어하우스의 데이터를 보다 효과적으로 변환할 수 있게 해주는 명령줄 도구입니다. dbt는 ETL의 "T"를 처리하며 데이터가 웨어하우스에 있으면 데이터를 변환하는 데 사용됩니다.

• Apache Beam: 데이터 처리 파이프라인을 정의하고 실행하기 위한 통합 프로그래밍 모델입니다. Beam은 Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud Dataflow와 같은 여러 실행 엔진에서 실행될 수 있습니다.

ETL(추출, 변환, 로드) 도구

• Talend: ETL, 데이터 마이그레이션 및 데이터 동기화를 위한 도구를 제공하는 오픈 소스 데이터 통합 ​​플랫폼입니다. Talend는 데이터 흐름 및 변환을 설계하기 위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다.

• Informatica PowerCenter: 데이터 통합, 데이터 품질 및 데이터 거버넌스를 위한 포괄적인 기능을 제공하는 널리 사용되는 데이터 통합 ​​도구입니다.

• Microsoft Azure Data Factory: 데이터 이동 및 변환을 자동화하는 클라우드 기반 ETL 서비스입니다. Azure Data Factory는 광범위한 데이터 원본과 대상을 지원합니다.

• Pentaho 데이터 통합(PDI): 사용자가 데이터 파이프라인을 생성하여 서로 다른 시스템 간에 데이터를 이동하고 변환할 수 있는 오픈 소스 ETL 도구입니다.

데이터 조정 도구

• Apache Oozie: Apache Hadoop 작업을 관리하는 워크플로 스케줄러 시스템입니다. 복잡한 데이터 파이프라인을 자동화하고 작업 간의 종속성을 관리하는 데 도움이 됩니다.

• 완벽함: 데이터 워크플로를 쉽게 구축, 예약 및 모니터링할 수 있는 최신 워크플로 조정 도구입니다. Prefect는 워크플로 관리를 위한 로컬 및 클라우드 기반 솔루션을 모두 제공합니다.

• Dagster: 기계 학습, 분석 및 ETL을 위한 조정 플랫폼입니다. Dagster는 데이터 파이프라인이 모듈식이고 테스트 및 유지 관리가 가능하도록 설계되었습니다.

데이터 품질 및 거버넌스 도구

• 큰 기대: 데이터 검증, 문서화 및 프로파일링을 위한 오픈 소스 도구입니다. Great Expectations는 데이터에 대한 기대치를 정의하기 위한 유연한 프레임워크를 제공하여 데이터 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다.

• Alation: 조직이 데이터 자산을 관리하는 데 도움이 되는 데이터 카탈로그 및 거버넌스 도구로, 데이터가 잘 문서화되고 검색 가능하며 관리되도록 보장합니다.

데이터 시각화 및 보고 도구

• Tableau: 사용자가 공유 가능한 대화형 대시보드를 만들 수 있는 강력한 데이터 시각화 도구입니다. Tableau는 여러 데이터 원본에 연결할 수 있으며 데이터 보고에 널리 사용됩니다.

• Looker: 조직이 실시간 비즈니스 분석을 쉽게 탐색, 분석, 공유하는 데 도움이 되는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 플랫폼입니다.

• Power BI: Microsoft의 데이터 시각화 도구를 사용하면 사용자는 데이터에서 통찰력을 만들고 공유할 수 있습니다. Power BI는 다른 Microsoft 서비스와 잘 통합되며 다양한 데이터 소스를 지원합니다.

雲平台

• Amazon Web Services (AWS)： 提供一套基於雲端的資料工程工具，包括用於儲存的 S3、用於倉儲的 Redshift 和用於 ETL 的 Glue。

• Google Cloud Platform (GCP)： 提供用於資料倉儲的 BigQuery、用於資料處理的 Dataflow 以及各種機器學習服務。

• Microsoft Azure： 提供各種資料工程工具，包括 Azure Data Lake Storage、Azure SQL 資料庫和用於 ETL 流程的 Azure Data Factory。

大數據工具

• Hadoop： 一個開源框架，允許跨電腦叢集分散式處理大型資料集。它包括 Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS) 和 MapReduce 程式設計模型。

• Apache Flink： 一個流處理框架，也可以處理批次。 Flink 以其低延遲處理大量資料的能力而聞名。

• Apache Storm： 一個即時計算系統，可以即時處理資料流。

資料工程的未來
資料工程師的需求量很大，因為許多組織越來越了解對健全資料基礎架構的需求。雲端運算的採用以及物聯網 (IoT) 的發展以及人工智慧和機器學習演算法的整合正在推動這一需求。未來，資料工程師仍將是資料生態系統中的關鍵專業人員，他們將越來越重視即時資料處理、資料流以及人工智慧和機器學習在資料管道中的整合。

結論
另外值得注意的是，資料工程的要求非常高且多樣化，要求一個人既具有技術性又具有創造性，並且具有批判性思考者。因此，隨著組織越來越依賴大數據，資料工程師的職位將仍然高度相關。對於那些在技術、數據科學和創新的交叉領域尋求使命的人來說，數據工程是一個完美的職業。

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