데이터 엔지니어링은 데이터를 수집하고 저장하는 과정에서 시작하여, 데이터의 전처리, 가공, 정리를 통해 데이터를 유용하게 활용합니다.
이를 위해 데이터 엔지니어링에는 데이터베이스 구축, 데이터 웨어하우스 구축, ETL 프로세스 설계 및 구현, 데이터 품질 관리, 데이터 모델링 등의 프로세스가 포함됩니다.
데이터 엔지니어링은 실시간으로 데이터를 처리하는 데이터 파이프라인을 구축하고 강력한 데이터 분석 및 예측 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다.
아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
데이터 엔지니어링의 기본 원리
1. 데이터 수집 및 저장
데이터 엔지니어링의 첫 번째 단계는 데이터 수집 및 저장입니다.
이 단계에서는 다양한 소스에서 데이터를 추출하여 적절한 형식으로 저장합니다.
데이터 엔지니어링은 대용량 데이터를 다루기 때문에 데이터베이스나 데이터 웨어하우스 같은 고성능 스토리지를 사용한다.
2. 데이터 전처리
수집된 데이터는 불완전하거나 오류가 포함되어 있는 경우가 많습니다.
따라서 데이터 엔지니어링에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 전처리를 수행합니다.
전처리에는 데이터 오류 수정, 결측값 처리, 이상값 제거 등이 포함되며 정확하고 일관된 데이터를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
3. 데이터 처리 및 구성
데이터 엔지니어링은 전처리된 데이터를 기반으로 데이터를 처리하고 필요한 형태로 구성합니다.
이 단계에서는 데이터 형식을 변환하거나 필요한 기능을 추출하는 등의 작업을 수행합니다.
데이터 처리는 데이터의 유용성을 높이고 데이터 분석 및 예측 모델 개발을 위해 데이터를 준비합니다.
데이터 엔지니어링 프로세스
1. 요구사항 분석
데이터 엔지니어링 프로세스의 첫 번째 단계는 비즈니스 요구 사항을 분석하는 것입니다.
이 단계에서는 데이터를 어떻게 사용할 것인지, 그리고 달성하기 위해 데이터가 필요한 목적이 무엇인지 파악합니다.
요구사항 분석은 데이터 엔지니어링 프로젝트의 성공을 위해 매우 중요한 단계입니다.
2. 건축설계
데이터 엔지니어링의 다음 단계는 아키텍처를 설계하는 것입니다.
이 단계에서는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 클라우드 플랫폼 등을 어떻게 선택하고 구축할지 결정합니다.
아키텍처 설계는 데이터 처리 및 저장의 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 합니다.
3. 구현 및 테스트
아키텍처를 설계한 후에는 데이터 엔지니어링을 실제로 구현하고 테스트해야 합니다.
이 단계에서는 데이터 수집, 전처리, 처리, 정리 등 다양한 작업을 수행합니다.
구현 및 테스트 단계에서는 데이터 품질을 보장하고 문제를 해결하여 최종적으로 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 보장합니다.
4. 모니터링 및 유지 관리
데이터 엔지니어링은 한번 구축하는 것이 아닙니다.
데이터는 지속적으로 생성되고 변경되므로 데이터 엔지니어링 프로세스에는 모니터링과 유지 관리가 필요합니다.
이 단계에서는 데이터 품질을 모니터링하고 필요한 경우 프로세스를 업데이트하거나 개선합니다.
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알아두면 유용한 추가 정보
1. 데이터 엔지니어링은 데이터 과학자와 밀접한 관련이 있습니다.
데이터 엔지니어링은 데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 지원하는 데 필수적인 역할을 합니다.
2. 데이터 엔지니어링은 데이터 품질 관리에 중점을 둡니다.
데이터 엔지니어링에서는 데이터의 정확성과 일관성이 분석 결과의 신뢰성과 의사결정력에 큰 영향을 미치기 때문에 데이터 품질 관리에 특별한 주의를 기울입니다.
3. 데이터 엔지니어링은 다양한 도구와 기술을 사용합니다.
데이터 수집, 저장, 전처리, 분석 등의 작업은 다양한 도구와 기술을 사용하여 수행됩니다.
따라서 데이터 엔지니어링을 수행하는 데 필요한 기술과 도구를 숙지하는 것이 중요합니다.
4. 데이터 엔지니어링은 보안과 개인 정보 보호에 중점을 둡니다.
데이터는 중요한 자산이며, 데이터 엔지니어링은 데이터의 안전과 개인정보 보호를 보장하기 위해 보안 조치를 취합니다.
5. 데이터 엔지니어링은 비즈니스 성과를 향상시키는 데 가치가 있습니다.
데이터 엔지니어링은 비즈니스 의사결정과 전략 수립에 필요한 정보를 제공하고, 데이터 기반 비즈니스 모델 구축을 지원합니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
데이터 엔지니어링은 데이터 과학 및 분석 프로젝트의 중요한 요소이며 비즈니스에 큰 가치를 제공할 수 있습니다.
그러나 데이터 엔지니어링을 제대로 수행하려면 몇 가지 염두에 두어야 할 사항이 있습니다.
다음은 데이터 엔지니어링을 수행할 때 놓칠 수 있는 몇 가지 사항입니다.
– 데이터 품질 관리의 중요성: 데이터 엔지니어링에서는 데이터 품질 관리에 특별한 주의가 필요합니다.
데이터의 정확성과 일관성은 분석 결과의 신뢰성과 결정성에 큰 영향을 미치기 때문에 데이터 품질을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
– 보안 및 개인 정보 보호: 데이터는 중요한 자산이므로 데이터 엔지니어링은 데이터의 안전과 개인 정보 보호를 보장하기 위해 보안 조치를 취해야 합니다.
데이터에 대한 접근통제, 암호화 등 보안절차를 확립하는 것이 중요합니다.
– 데이터 관리 및 유지 관리: 데이터 엔지니어링에는 데이터의 지속적인 관리 및 유지 관리가 필요합니다.
데이터는 지속적으로 생성되고 변경되므로 데이터 엔지니어링 프로세스에는 모니터링과 유지 관리가 필요합니다.
– 기술 및 도구 업데이트: 데이터 엔지니어링은 다양한 기술과 도구를 사용합니다.
따라서 데이터 엔지니어는 최신 기술 동향을 파악하고 새로운 도구를 배우는 데 주의를 기울여야 합니다.