데이터 엔지니어 취업 준비에서 파이프라인을 이해해야 하는 이유 (ETL, 데이터품질, 자동화)
데이터 엔지니어 취업을 준비하는 분들의 포트폴리오와 모의면접 답변을 점검하다 보면 Python, SQL, Spark, Airflow, Kafka, Docker, 클라우드 같은 기술 이름은 많이 정리되어 있지만, 정작 데이터가 어떤 흐름으로 이동하고 처리되는지 설명이 약한 경우를 자주 봅니다. 데이터를 수집했습니다, 전처리했습니다, 저장했습니다라고 말할 수는 있지만 어떤 원천에서 데이터를 가져왔는지, 어떤 기준으로 변환했는지, 오류 데이터는 어떻게 처리했는지, 작업이 반복될 때 자동화는 어떻게 구성했는지까지 설명하지 못하는 경우가 있습니다. 저는 이 지점이 데이터 엔지니어 준비에서 매우 중요하다고 생각합니다. 데이터 엔지니어는 분석 결과만 만드는 사람이 아니라 데이터가 안정적으로 흐르도록 구조를 만드는 직..
2026. 7. 8.
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.
