- 데이터 엔지니어링

Q1. 데이터 엔지니어링이 무엇인가요?

데이터가 흐르고, 쌓이고, 쓰이도록 만드는 모든 작업을 뜻합니다.

많은 서비스가 이미 방대한 데이터를 만들고 있습니다. 문제는 그 데이터가 여기저기 흩어져 있고, 막상 쓰려고 하면 신뢰하기 어렵다는 점입니다.

데이터 엔지니어링은 로그, 사용자 행동, 거래 정보 등 다양한 데이터를 수집해 하나의 기준으로 정리하고 저장하는 역할을 합니다.

또한 데이터가 누락되거나 깨지지 않도록 관리하고, 분석가나 서비스 팀이 바로 활용할 수 있는 형태로 가공합니다.

중요한 건 도구가 아니라 구조입니다. 데이터가 늘어나도 흔들리지 않는 파이프라인을 만드는 것이 핵심입니다.

Q2. 데이터 분석이나 AI랑은 뭐가 다른가요?

분석과 활용을 가능하게 하는 토대가 데이터 엔지니어링입니다.

데이터 분석, 머신러닝, AI는 모두 데이터가 있어야 가능합니다. 하지만 정작 그 데이터를 안정적으로 공급하는 역할은 데이터 엔지니어링이 담당합니다.

데이터 정합성이 맞지 않거나, 수집 기준이 계속 바뀌거나, 매번 수작업으로 데이터를 추출해야 한다면 분석 결과를 신뢰하기 어렵습니다.

그래서 데이터 엔지니어링은 눈에 잘 띄지 않지만 데이터 조직 전체의 생산성을 좌우합니다.

다빈치는 현재 어떤 데이터를 쓰고 있는지, 어디에서 병목이 생기는지를 먼저 점검합니다. 그 후 분석과 확장이 가능한 구조로 재설계합니다.

Q3. 내부 인력으로 운영하는 게 더 낫지 않나요?

초기에는 가능하지만, 오래 가기는 어렵습니다.

초기 단계에서는 개발자가 로그를 직접 모으고, 필요할 때마다 쿼리를 짜는 방식으로도 충분합니다. 하지만 데이터 양과 사용자가 늘어나면 상황이 달라집니다.

데이터 파이프라인은 한 번 꼬이면 원인을 찾기 어렵고, 복구에도 시간이 오래 걸립니다.

또한 특정 인력에게만 구조가 의존하게 되면 그 사람이 자리를 비웠을 때 리스크가 커집니다.

다빈치는 데이터 엔지니어링을 개인의 노하우가 아니라 팀의 자산으로 만듭니다. 문서화된 구조, 재현 가능한 파이프라인, 그리고 장기적으로 유지 가능한 설계를 지향합니다.

데이터는 쌓이고 있는데 막상 의사결정에는 잘 쓰이지 않고 있다면 다빈치와 무료로 상의해보세요.