데이터 엔지니어 (데이터 파이프라인, 데이터 품질, 의사결정)
기업 안에 쌓이는 데이터의 80% 이상은 그대로는 쓸 수 없는 상태라는 말이 있습니다. 처음 이 말을 접했을 때 솔직히 반신반의했습니다. 그런데 데이터 엔지니어라는 직무를 들여다보면서, 오히려 80%도 낮게 잡은 수치가 아닐까 싶어 졌습니다. 데이터를 분석하기 전에 먼저 쓸 수 있는 데이터로 만드는 사람이 있어야 한다는 사실, 이 글에서 정리해 드리겠습니다.데이터 엔지니어 - 데이터 파이프라인, 왜 없으면 분석이 막히는가기업 안에는 생각보다 훨씬 많은 데이터가 존재합니다. 고객 구매 기록, 앱 사용 로그, 광고 클릭 데이터, 결제 내역, 재고 현황까지 부서마다 다른 시스템에 흩어져 있습니다. 문제는 이 데이터가 서로 다른 형식으로 저장되어 있고, 같은 고객 정보도 시스템마다 다르게 기록되는 경우가 많다는..
2026. 5. 22.
데이터 직무 차이 (직무 구분, 역할 비교, 준비 방향)
처음에는 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트가 모두 비슷한 직무라고 생각했습니다. Python과 SQL만 배우면 데이터 분야 전체를 준비할 수 있을 줄 알았지만, 채용 공고를 읽어보니 세 직무가 풀고 있는 문제가 전혀 달랐습니다. 데이터 분석가는 현재 상황을 해석하고, 데이터 엔지니어는 데이터가 흐르는 구조를 만들며, 데이터 사이언티스트는 예측 모델을 다룹니다. 저는 이 차이를 알고 나서야 막연하게 넓게 공부하는 방식이 비효율적이라는 것을 깨달았습니다. 결국 중요한 것은 어떤 직무가 더 좋아 보이는지가 아니라, 내가 어떤 방식으로 데이터를 다루고 문제를 해결하고 싶은지 먼저 정하는 일이라고 생각합니다.데이터 직무 차이, 세 직무 구분을 보면, 다루는 문제가 다르다처음 데이터 직무를 찾아..
2026. 4. 24.
