데이터보다 더 가치 있는 것은 없다는 것은 분명한 사실입니다. 세계경제포럼(WEF)에 따르면, 2017년 전 세계 데이터의 가치는 3조 달러를 넘어섰으며, 이는 지난 5년간 꾸준히 증가해 온 수치입니다.
이러한 맥락에서 데이터 엔지니어는 모든 산업에 필수적인 대규모 데이터를 수집, 저장, 분석하는 시스템을 구축하고 설계하는 데 핵심적인 역할을 담당합니다.
간단히 말해, 데이터 엔지니어링은 대규모 데이터를 수집, 저장, 분석하는 시스템을 만들고 유지 관리하는 과정입니다. 규모와 상관없이 거의 모든 분야에서 데이터는 매우 중요한 요소입니다.
전 세계 기업들은 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있으며, 데이터 과학자와 분석가들이 활용할 수 있도록 데이터를 최상의 상태로 유지하기 위해서는 적합한 인력과 기술이 필요합니다.
데이터 엔지니어는 분석 또는 운영을 위해 데이터를 준비하는 IT 전문가입니다. 이들은 주로 다양한 소스의 정보를 연결하는 데이터 파이프라인을 구축하는 역할을 담당합니다. 데이터 엔지니어는 분석 애플리케이션을 위해 데이터를 통합, 정제 및 구조화합니다. 데이터 접근성을 높이고 조직의 빅데이터 생태계를 개선하는 데 기여합니다.
데이터 엔지니어가 처리하는 데이터 양은 조직의 규모에 따라 다릅니다. 기업 규모가 클수록 분석 아키텍처가 복잡해지고 엔지니어가 처리해야 하는 데이터 양도 늘어납니다.
의료, 소매, 금융 서비스와 같은 산업은 데이터 집약적인 요구가 높습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 과학 팀과 협력하여 데이터 투명성을 높이고 기업이 더욱 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
데이터 엔지니어는 데이터베이스 및 아키텍처의 기반을 구축합니다. 다양한 요구 사항을 평가하고 적절한 데이터베이스 기술을 적용하여 견고한 아키텍처를 설계합니다. 그런 다음 구현 프로세스를 시작하여 데이터베이스를 처음부터 개발합니다.
데이터 엔지니어는 버그나 성능 문제를 감지하기 위해 정기적인 테스트를 수행합니다. 또한 데이터베이스를 유지 관리하고 중단 없이 원활하게 운영되도록 보장해야 합니다. 데이터베이스에 장애가 발생하면 관련 IT 인프라에도 영향을 미칩니다.
데이터 엔지니어의 전문성은 특히 성능 및 확장성 문제를 지속적으로 관리해야 하는 대규모 처리 시스템을 관리하는 데 필수적입니다.
데이터 엔지니어는 데이터 마이닝, 모델링 및 프로덕션을 지원하는 데이터셋 프로시저를 생성하여 데이터 과학 팀을 지원할 수도 있습니다. 이러한 방식으로 데이터 품질 향상에 중요한 역할을 합니다.
데이터 엔지니어의 역할 및 책임:
SQOOP를 사용하여 RDBMS에서 HDFS로 데이터를 가져와 데이터 신뢰성을 확보합니다.
Python 스크립트를 사용하여 테스트, 분석, 그래프 작성 및 보고를 자동화합니다.
Linux 셸 스크립트를 사용하여 빌드 프로세스 및 호스트 간 파일 전송을 자동화합니다.
SAS 프로그램을 개발하여 수동 테스트 절차를 자동화하고 감사 효율성을 높입니다.
Teradata 데이터베이스 시스템을 사용하여 데이터 웨어하우징 운영 및 병렬 처리를 관리합니다.
주문 생산/재고 생산 설계 및 제조를 위한 JobScope ERP 시스템을 구성하고 관리합니다.
SSAS 데이터베이스 문서화 및 데이터 웨어하우스 데이터 사전 작성을 위한 SSRS 보고서를 개발합니다.
웹 페이지 개발을 위해 JavaScript, CSS 및 HTML을 사용합니다.
Eclipse IDE를 사용하여 핵심 Java 애플리케이션을 프로그래밍합니다.
Scala의 DataFrame API를 사용하여 분산 데이터를 명명된 열로 변환합니다.
SQOOP을 사용하여 HDFS 및 RDBMS로 데이터를 가져오고 내보냅니다.
데이터 웨어하우스에서 SSAS 다차원 큐브를 개발합니다.
OOZIE 작업 흐름을 정의합니다.
SQOOP을 사용하여 데이터베이스에 연결합니다.
개발 IDE로 Eclipse를 사용합니다.
보람 있고 도전적인 경력을 찾고 있다면 데이터 엔지니어링을 고려해 보세요. 데이터 엔지니어는 데이터 과학자, 분석가 및 의사 결정권자가 데이터에 더 쉽게 접근하고 유용하게 활용할 수 있도록 지원함으로써 조직의 성공에 중요한 역할을 합니다.
이 분야에서 성공하려면 프로그래밍 및 문제 해결 능력을 활용하여 대량의 데이터를 처리할 수 있는 솔루션을 만들어야 합니다.
데이터는 전 세계 모든 조직의 생명줄이 되고 있습니다. 인도 시민이라면 인도 정부가 디지털 개발을 촉진하기 위해 디지털 인디아 프로그램을 지원하고 있다는 사실을 알고 있을 것입니다.
데이터는 많은 산업 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 데이터를 이해하고 관리하며 분석할 수 있는 전문가에 대한 수요는 앞으로 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.
많은 데이터 엔지니어는 컴퓨터 과학, 정보 기술 또는 응용 수학 분야의 배경 지식을 가지고 있습니다. 대학이나 전문대학에서 학위를 취득하면 빠르게 변화하는 이 분야에서 복잡한 작업을 처리하는 데 필요한 수학 및 데이터 관련 기술을 습득할 수 있습니다.
또한, 경력을 향상시키고 더 많은 수입을 얻기 위해 대학원 과정을 밟을 수도 있습니다. 학위 취득 외에도 목표 달성을 위해 고려할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
데이터 엔지니어가 되기 위한 첫걸음은 온라인 학위 취득입니다. 수학, 컴퓨터 과학, 물리학 또는 공학 등 다양한 분야의 온라인 학사 학위 프로그램을 고려해 볼 수 있습니다.
학사 학위 프로그램 외에도 컴퓨터 과학이나 컴퓨터 공학 등의 석사 학위 프로그램에 등록할 수도 있습니다.
코딩: 이 직무에는 코딩 언어에 능숙해야 합니다. SQL, NoSQL, Python, Java, R, Scala와 같은 일반적인 프로그래밍 언어에 대한 숙련도가 필수적입니다.
관계형 및 비관계형 데이터베이스: 데이터베이스는 데이터 저장에 가장 널리 사용되는 솔루션 중 하나입니다. 관계형 및 비관계형 데이터베이스 모두에 대한 이해와 작동 방식을 숙지해야 합니다.
ETL(추출, 변환, 적재) 시스템: ETL은 데이터베이스 및 기타 소스에서 데이터를 추출하여 데이터 웨어하우스와 같은 단일 저장소로 이동시키는 작업입니다. Xplenty, Stitch, Alooma, Talend와 같은 ETL 도구가 널리 사용됩니다.
데이터 저장: 데이터 저장 또한 중요한 기술입니다. 데이터 엔지니어는 데이터 유형에 따라 저장 방식이 다를 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 조직의 데이터 솔루션을 설계할 때 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 중 어떤 것을 사용해야 하는지 알아야 합니다.
자동화 및 스크립팅: 기업들이 방대한 양의 정보를 수집할 수 있기 때문에 빅데이터를 다루는 데 자동화는 매우 중요합니다. 데이터 엔지니어는 반복적인 작업을 자동화하는 스크립트를 작성해야 합니다.
데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 시스템: 운영 시스템의 데이터 흐름을 구현하게 됩니다.
머신 러닝: 오늘날 머신 러닝(ML)은 매우 중요한 기술입니다. 데이터 엔지니어가 되려면 머신 러닝 기술을 습득하여 기본 개념을 더 잘 이해하고 팀 내 데이터 과학자들의 요구 사항을 파악할 수 있어야 합니다.
빅데이터 도구: 데이터 엔지니어는 일반 데이터뿐만 아니라 빅데이터를 매일 관리합니다. 따라서 Hadoop, MongoDB, Kafka와 같은 도구와 기술을 활용합니다.
데이터 보안: 데이터 보안 또한 데이터 엔지니어에게 중요한 부분입니다. 일부 기업에는 전담 데이터 보안 팀이 있지만, 데이터 엔지니어 역시 데이터를 안전하게 관리하고 저장해야 합니다.
비전문가 대상 발표: 데이터 엔지니어는 자신이 설계하거나 수정하는 내용과 그것이 조직에 어떤 이점을 가져다줄지 설명할 수 있어야 합니다.
자격증 취득: 성공적인 데이터 엔지니어가 되는 가장 효과적인 방법 중 하나는 관련 자격증을 취득하는 것입니다. 다음 섹션에서는 최고의 데이터 엔지니어 자격증에 대해 알아보겠습니다.
데이터 엔지니어로서 차별화된 경쟁력을 갖추고 싶다면 데이터 엔지니어 자격증을 취득하는 것이 좋습니다. 자격증은 일반적으로 빅데이터를 다룰 수 있는 적절한 기술과 지식을 갖추고 있음을 입증합니다.
경력 목표에 맞는 최적의 자격증을 선택하는 데 도움이 되도록 가장 수요가 높은 데이터 엔지니어 자격증 목록을 정리했습니다.
Google Professional Data Engineer 자격증은 데이터 시스템을 생성, 관리, 보호 및 모니터링하는 능력을 입증합니다. 객관식 및 복수 선택형 문제로 구성된 2시간 시험을 통과해야 합니다.
Google Professional Data Engineer 자격증 시험에는 사전 요구 사항이 없습니다. 하지만 Google은 최소 3년의 업계 경력(Google Cloud Platform 솔루션 관련 1년 경력 포함)을 권장합니다. 시험은 온라인 또는 시험 센터에서 영어 또는 일본어로 응시할 수 있습니다.
IBM Certified Solution Architect – Cloud Pak for Data v4.x 자격증은 데이터와 AI를 활용한 하이브리드 클라우드 솔루션을 설계, 계획 및 아키텍처링하는 능력을 입증합니다.
데이터 거버넌스, 분석, 데이터 과학, 머신 러닝 및 AI를 포함하는 솔루션의 구현 및 운영을 주도하고 안내할 수 있어야 합니다. 6개 섹션, 63개의 객관식 문항으로 구성된 시험을 통과해야 합니다.
IBM Certified Solution Architect – Data Warehouse V1 자격증은 데이터 웨어하우스 솔루션을 설계, 계획 및 아키텍처링하는 능력을 입증합니다.
데이터 거버넌스, 데이터 처리 방식, 데이터 저장소 및 가상화, 실시간 처리 솔루션 등에 대한 실무 지식이 필요합니다.
IBM Certified Solution Architect – Data Warehouse V1 전문가 자격증을 취득하려면 7개 섹션, 62개의 객관식 문항으로 구성된 시험에 합격해야 합니다.
AWS Certified Data Analytics – Specialty 자격증은 AWS 데이터 레이크 및 분석 서비스에 대한 기술 역량과 경험을 입증합니다.
이 자격증은 AWS 데이터 분석 서비스를 식별하고 이러한 서비스들이 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 능력을 평가합니다. 또한 AWS 데이터 분석 서비스가 데이터 수집, 저장, 처리 및 시각화 수명 주기에 어떻게 적용되는지 아는 능력도 평가합니다.
AWS Certified Data Analytics – Specialty 자격증은 이전에는 AWS Certified Big Data – Specialty로 불렸으며, 시험 합격일로부터 3년간 유효합니다.
Cloudera는 기존의 CCP 및 CCA 자격증을 새로운 Cloudera Data Platform(CDP) Generalist Certification으로 대체했으며, 이 자격증은 플랫폼 활용 능력을 평가합니다.
새로운 시험은 관리자, 개발자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 시스템 아키텍트 등 다양한 역할에 필요한 플랫폼에 대한 일반적인 지식을 다룹니다.
클라우데라 데이터 플랫폼 제너럴리스트(Cloudera Data Platform Generalist) 자격증 시험은 60문항이며, 시험 시간은 90분입니다. 다른 전문 자격증으로는 CDP 관리자 - 프라이빗 클라우드 베이스(CDP Administrator – Private Cloud Base), CDP 데이터 개발자(CDP Data Developer), CDP 데이터 분석가(CDP Data Analyst), CDP 관리자 - 퍼블릭 클라우드(CDP Administrator – Public Cloud)가 있습니다.
DASCA 빅데이터 엔지니어 준회원 자격증은 가장 인기 있는 자격증 중 하나입니다. 이 자격증은 Hadoop, Spark와 같은 인기 있는 빅데이터 플랫폼과 HBase, Hive, Pig, HiveQL 등 다양한 개발 도구(상용 및 오픈소스)에 대한 지식을 검증합니다.
이 자격증을 취득하려면 75문항의 온라인 시험에 합격해야 합니다. 학력 및 경력에 따라 시험 응시 자격은 세 가지 유형이 있습니다.
DASCA에서 제공하는 또 다른 최고의 자격증은 DASCA 시니어 빅데이터 엔지니어 자격증입니다.
DASCA 시니어 빅데이터 엔지니어 자격증은 숙련된 전문가가 기술을 한 단계 더 발전시키고자 할 때 취득할 수 있습니다.
이 자격증을 취득하려면 85문항의 시험에 합격해야 합니다. 학력 및 경력에 따라 시험 응시 자격은 네 가지 유형이 있습니다.
SAS 공인 데이터 통합 개발자 자격증 프로그램은 SAS 9 환경에서의 데이터 통합 개발 기술을 검증합니다.
SAS 공인 데이터 통합 개발자 자격증 프로그램은 SAS 비즈니스 애널리틱스 플랫폼 아키텍처 정의, 소스 및 대상 데이터의 메타데이터 생성, 변환 작업 등을 다룹니다. 이 자격증을 취득하려면 SAS 및 Pearson Vue 인증 시험에 합격해야 합니다.
데이터 엔지니어로 경력을 시작하려면 컴퓨터 과학 또는 관련 분야 학사 학위와 프로그래밍 언어, 데이터베이스, 빅데이터 기술에 대한 기본적인 지식이 필요합니다. 데이터 엔지니어는 선임 데이터 엔지니어의 지도 하에 간단한 데이터 엔지니어링 프로젝트를 수행합니다.
데이터 엔지니어링 분야에서 경험과 지식을 쌓으면 주니어 데이터 엔지니어가 됩니다. 하나 이상의 프로그래밍 언어, 데이터베이스, 빅데이터 기술에 대한 숙련도가 향상됩니다. 주니어 데이터 엔지니어는 더욱 도전적인 프로젝트를 수행하고 데이터 솔루션 설계 및 구현에 있어 더 큰 자율성을 갖게 됩니다.
데이터 엔지니어로 수년간 근무하면 시니어 레벨에 도달합니다. 여러 프로그래밍 언어, 데이터베이스, 빅데이터 기술에 대한 전문성을 갖추게 됩니다. 이 직책에서는 데이터 엔지니어 팀과 프로젝트를 이끌고 복잡한 데이터 솔루션을 개발합니다.
리더십 역량을 입증하고 데이터 엔지니어링 분야에서 풍부한 경험을 쌓았다면 리드 데이터 엔지니어가 될 수 있습니다. 리드 데이터 엔지니어로서 조직 전반에 걸쳐 데이터 솔루션을 설계하고 구현하는 엔지니어 팀을 총괄하게 됩니다.
데이터 아키텍트는 조직의 비즈니스 목표를 지원하는 데이터 아키텍처를 설계하고 구축하는 데 중점을 두는 직책입니다. 데이터 아키텍트는 비즈니스 이해관계자 및 엔지니어와 긴밀히 협력하여 데이터 솔루션의 확장성, 신뢰성 및 보안성을 보장합니다.
데이터 인프라 관리자는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 빅데이터 기술을 포함한 조직의 데이터 인프라 관리에 집중합니다. 데이터 엔지니어링 팀을 관리하고 다른 IT 부서와 협력하여 데이터 솔루션이 다른 시스템과 통합되도록 합니다.
최고 데이터 책임자(CDO)는 데이터 엔지니어링 분야의 고위 임원입니다. 이 직책에서는 조직의 데이터 전략을 관리하고 데이터가 비즈니스 목표 달성에 효과적으로 활용되도록 보장합니다. 또한 데이터 엔지니어링, 데이터 분석 및 데이터 거버넌스 기능을 총괄하고 다른 임원진과 긴밀히 협력하여 데이터가 조직의 전략적 자산이 되도록 합니다.
데이터 엔지니어링은 의심할 여지 없이 인기 있는 직업 분야입니다. 이 분야에서는 실제 문제를 해결하고 데이터를 기반으로 올바른 솔루션을 구축하기 위해 다양한 기술과 헌신이 필요합니다.
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