2024년이 다가오면서, 데이터 엔지니어링 분야는 근본적인 변화를 맞이하고 있습니다.
인공지능(AI)의 급격한 발전과 기술 산업 내 자원 최적화의 필요성이
이 분야에 어떤 새로운 도전과 기회를 가져오고 있는지 탐구해보겠습니다.
- AI와 경제적 요인의 교차점:
AI의 발전은 데이터 엔지니어링의 전통적인 역할을 재정의하고 있습니다.
구글, 아마존, 메타 등 대기업들의 대규모 인력 감축 사례는 AI 개발에 대한 예산 재분배의 현실을 반영하고 있습니다.
경제적 둔화와 팬데믹 이후 조정 역시 이러한 변화에 일조하고 있습니다.
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데이터 엔지니어링의 진화:
데이터 엔지니어링은 더 이상 단순히 데이터 처리와 저장에 국한되지 않습니다.
현대의 데이터 엔지니어는 클라우드 네이티브 기술, 데이터 분석, AI, 플랫폼 엔지니어링 등 다양한 기술을 아우르는 역할을 요구받고 있습니다.
이러한 변화는 데이터 엔지니어링을 소프트웨어 엔지니어링과 유사한 형태로 재구성하고 있습니다. -
데이터 팀의 변모:
비용 중심적이던 데이터 팀은 이제 이익 창출의 중심으로 거듭나고 있습니다.
AI와 데이터를 활용해 새로운 수익원을 창출하며, 기업의 핵심 비즈니스 전략에 깊숙이 관여하고 있습니다.
이는 데이터 팀의 가치와 역할을 재정립하는 중요한 변화입니다.
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직무 타이틀의 다양화:
데이터 엔지니어링과 소프트웨어 엔지니어링의 경계는 점점 모호해지고 있습니다.
AI 엔지니어와 같은 새로운 하이브리드 역할이 등장하며, 이는 기술 산업 내 다양한 역량과 기술의 통합을 반영합니다.
이러한 변화는 전문성과 범용성의 균형을 요구하며, 기술 직군의 정의를 새롭게 하고 있습니다. -
AI 증강 개발 및 BI 도구의 진화:
GitHub Copilot와 같은 AI 증강 도구들이 데이터 엔지니어링 작업을 혁신하고 있습니다.
이들 도구는 복잡한 코드 작성을 간소화하고, 데이터 관련 작업의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
또한, BI 도구들은 이제 사용자의 일반 언어 입력을 기반으로 정교한 SQL 쿼리를 생성할 수 있으며, 이는 데이터 분석의 접근성을 크게 향상시키고 있습니다.
- 플랫폼 엔지니어링과 데이터 레이크하우스의 부상:
데이터 엔지니어링은 이제 플랫폼 엔지니어링과 밀접하게 연결되어 있습니다.
데이터 레이크하우스는 예산 제약 속에서도 효율적인 데이터 관리와 분석을 가능하게 하는 매력적인 해결책으로 부상하고 있습니다.
이러한 기술의 발전은 데이터의 저장, 처리 및 활용 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
- 이벤트 주도 시스템과 GitOps의 확산:
실시간 데이터 처리의 중요성은 계속해서 증가하고 있습니다.
이에 따라, 데이터 엔지니어링은 API 중심의 이벤트 주도 아키텍처로 급속도로 이동하고 있습니다
ㄴGitOps는 데이터 파이프라인과 클라우드 인프라의 관리를 효율화하면서 데이터 팀이 더 빠르고 효과적으로 협업하고 변화에 대응할 수 있게 합니다.
