이번 포스팅에서는 데이터 엔지니어링의 기초와 입문 가이드를 살펴보겠습니다.
데이터 엔지니어링은 데이터 파이프라인 구축, 데이터 처리, 변환 작업을 효율적으로 수행하는 기술입니다.
데이터 엔지니어링을 시작하려면 데이터 영역을 이해하고 데이터 파이프라인을 구축해야 합니다.
또한 데이터 엔지니어링에 필요한 기술과 도구에 대해서도 살펴보겠습니다.
아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
1. 데이터 엔지니어링이란 무엇입니까?
데이터 엔지니어링은 데이터 파이프라인을 구축하고 데이터 처리 및 변환 작업을 효율적으로 수행하는 기술입니다.
데이터 엔지니어링은 데이터 과학 및 데이터 분석에서 필수적인 역할을 합니다.
데이터 엔지니어링에는 데이터 원본에서 데이터 저장소로 데이터를 이동하는 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 개발하고 유지 관리하는 작업이 포함됩니다.
2. 데이터 엔지니어링의 필요성은 무엇입니까?
데이터 엔지니어링은 데이터 기반 비즈니스의 성공에 필수적입니다.
잘 설계된 데이터 파이프라인은 데이터 신뢰성, 일관성 및 효율성을 보장하고 데이터 처리 작업을 자동화하여 비즈니스 결정을 위한 실시간 데이터를 제공할 수 있습니다.
데이터 품질과 성능이 향상되면 조직은 정확한 분석, 예측 및 모델링을 수행할 수 있습니다.
또한 데이터 엔지니어링은 대량의 데이터를 처리하기 위해 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 필요한 기술과 도구를 제공합니다.
3. 데이터 엔지니어링에는 어떤 기술과 도구가 필요합니까?
데이터 엔지니어링에는 다양한 기술과 도구가 사용됩니다.
일반적으로 사용되는 도구는 다음과 같습니다.
데이터 통합 도구
데이터 통합 도구는 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 변환한 후 다른 시스템이나 저장소에 로드하는 기능을 제공합니다.
대표적인 데이터 통합 도구로는 Apache Nifi, Talend 및 Informatica가 있습니다.
빅데이터 처리 프레임워크
빅데이터 처리에 사용되는 프레임워크는 다양합니다.
가장 널리 사용되는 프레임워크로는 Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Flink가 있으며, 이는 대량의 데이터를 처리하고 병렬로 실행할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공합니다.
데이터 웨어하우징 도구
데이터 웨어하우징 도구는 데이터를 통합, 저장하여 사용자가 실시간으로 데이터에 접근하고 분석할 수 있는 환경을 제공합니다.
대표적인 데이터 웨어하우징 도구로는 Amazon Redshift, Snowflake 및 Google BigQuery가 있습니다.
워크플로 관리 도구
워크플로우 관리 도구는 데이터 처리 작업을 자동화하고 관리하는 데 사용됩니다.
대표적인 워크플로 관리 도구로는 Apache Airflow, Oozie 및 Azkaban이 있습니다.
이러한 도구를 사용하면 작업 간의 종속성을 관리하고 예약할 수 있습니다.
모니터링 및 로깅 도구
모니터링 및 로깅 도구는 데이터 파이프라인의 성능과 문제를 실시간으로 모니터링하고 기록하는 데 사용됩니다.
대표적인 모니터링 및 로깅 도구로는 Prometheus, ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana) 및 Grafana가 있습니다.
SQL 및 NoSQL 데이터베이스
SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 데이터 저장소로 사용되며 다양한 유형의 데이터를 처리하고 검색하는 데 사용됩니다.
대표적인 SQL 데이터베이스로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle 등이 있고, NoSQL 데이터베이스로는 MongoDB, Cassandra, Redis 등이 대표적이다.
프로그래밍 언어
데이터 엔지니어링에 사용되는 프로그래밍 언어로는 Python, Java, Scala, R 등이 있습니다.
이러한 언어는 데이터 처리 및 변환 작업을 위한 스크립트를 작성하는 데 사용됩니다.
4. 데이터 엔지니어링에 사용되는 주요 데이터 아키텍처는 무엇입니까?
데이터 엔지니어링에 사용되는 주요 데이터 아키텍처에는 전통적인 데이터 웨어하우스 아키텍처, 람다 아키텍처, 카파 아키텍처가 포함됩니다.
기존 데이터 웨어하우스 아키텍처
기존 데이터 웨어하우스 아키텍처는 데이터를 추출하고 변환한 다음 중앙 데이터 웨어하우스에 로드하는 전통적인 방식입니다.
이러한 아키텍처는 대규모 데이터 처리 및 실시간 분석에 적합하지 않으며, 경제적으로도 비효율적입니다.
람다 아키텍처
람다 아키텍처는 일괄 처리와 스트림 처리를 결합해 데이터를 처리하는 아키텍처이다.
이 아키텍처는 데이터 처리를 위해 별도의 배치 및 실시간 보기를 유지하고 배치 및 스트림 처리를 병렬로 실행합니다.
람다 아키텍처는 복잡하지만 대량의 데이터 처리와 실시간 분석이 필요한 경우에 적합합니다.
카파 건축
Kappa 아키텍처는 람다 아키텍처의 단점을 보완하고 스트림 처리만을 이용해 데이터를 처리하는 아키텍처이다.
Kappa 아키텍처는 실시간 분석에 특화되어 있으며 일괄 처리와 스트림 처리를 결합한 모델보다 더 간단하고 확장성이 뛰어납니다.
결론적으로
데이터 엔지니어링은 데이터 기반 비즈니스에서 중요한 역할을 합니다.
데이터 통합 도구, 빅 데이터 처리 프레임워크, 데이터 웨어하우징 도구, 워크플로 관리 도구, 모니터링 및 로깅 도구, SQL 및 NoSQL 데이터베이스, 프로그래밍 언어 등 다양한 기술과 도구를 사용하여 데이터 파이프라인을 구축하고 데이터를 처리합니다.
변환할 수 있습니다.
이러한 기술과 도구는 조직이 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하여 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
알아두면 유용한 추가 정보
데이터 엔지니어링에서는 데이터 품질 검증 및 정리 기술도 데이터 품질, 일관성 및 신뢰성을 유지하는 데 사용됩니다.
클라우드 기술의 발전으로 데이터 엔지니어링 환경 구축이 훨씬 쉬워졌습니다.
클라우드 기반 데이터 플랫폼을 통해 필요한 인프라와 서비스를 유연하게 사용할 수 있으며 확장성과 유지 관리성이 향상됩니다.
데이터 엔지니어링은 데이터 과학자 또는 데이터 분석가와 긴밀하게 협력해야 합니다.
데이터 엔지니어링은 데이터 처리 및 파이프라인 구축을 담당하고, 데이터 과학자 또는 데이터 분석가는 분석 및 모델링 작업을 수행합니다.
데이터 엔지니어링은 실시간 데이터 처리를 위해 스트림 처리 기술과 분산 시스템을 활용할 수 있습니다.
스트림 처리를 사용하면 대량의 실시간 데이터를 처리하고 실시간 분석을 수행할 수 있습니다.
데이터 엔지니어링은 데이터 레이크, 데이터 허브, 데이터 메시와 같은 데이터 아키텍처 패턴을 구현할 수 있습니다.
이러한 패턴을 사용하면 데이터 및 탄력적인 데이터 흐름을 중앙에서 제어할 수 있습니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
데이터 엔지니어링은 데이터 처리 및 파이프라인 구축 작업에 중점을 둡니다.
따라서 데이터 분석, 모델링 업무에 중점을 두는 데이터사이언스와는 다른 개념이다.
데이터 엔지니어링은 데이터 과학 및 데이터 분석을 지원하는 인프라를 제공하며 데이터 품질 및 성능 향상을 담당합니다.