빅 데이터 엔지니어: 신화 대 현실

조직에 존재하는 데이터는 매 분마다 증가하고 있습니다. 이 데이터는 형식, 크기 및 유형이 다양하므로 효율적으로 분석하는 것은 고사하고 연구하기가 매우 어렵습니다. 이를 돕기 위해 빅 데이터 엔지니어가 있습니다! 이들은 쓸모없는 빅 데이터를 데이터 과학자가 더 연구하고 분석할 수 있는 유용한 빅 데이터로 변환하는 일을 담당하는 사람들입니다.

빅 데이터 엔지니어는 데이터 과학자와 엔지니어의 혼합체라고 할 수 있습니다. 기본적으로 빅 데이터를 다루는 모든 조직에는 빅 데이터 엔지니어가 필요합니다.

일반적으로 빅 데이터 엔지니어의 역할을 수행하려면 다음 기술 중 하나(또는 그 이상)를 수행해야 합니다.

데이터 분석

• Hadoop, MapReduce, IBM Biginsights, Hortonworks 및 MapR은 빅 데이터 엔지니어가 데이터 분석을 수행하기 위해 명령을 받아야 하는 도구 중 일부입니다. 대부분의 엔지니어는 MapReduce만 사용해 본 경험이 있는 경향이 있지만(가장 오래되고 나머지는 매우 새 것이기 때문에) 기본 알고리즘을 사용하면 새로운 기술을 빠르고 효율적으로 쉽게 배울 수 있습니다.
• 데이터 마이닝은 데이터 분석의 필수 요소 중 하나입니다. 빅 데이터 엔지니어는 데이터 마이닝과 관련된 작업을 수행하기 위해 Mahout과 같은 기술을 연구합니다. 빅 데이터 엔지니어의 첫 번째 책임은 데이터를 정리하기도 전에 데이터를 찾아 헤매는 것입니다. 따라서 그들은 Mahout 또는 기타 데이터 마이닝 도구에 능숙해야 합니다.
• 통계 분석도 중요한 역할을 하며 빅 데이터 엔지니어는 R, SPSS, SAS, MATLAB 등에 대해 어느 정도 명령을 내릴 것으로 예상됩니다.
• 빅 데이터 엔지니어는 결국 엔지니어입니다. 그들은 프로그래밍의 기초에 정통해야 합니다. 대부분의 강력한 프로그래밍 기술은 알고리즘의 맞춤형/특수 구현에만 필요합니다.

데이터 웨어하우징

• 데이터 웨어하우징은 데이터를 웨어하우스로 끌어올리는 것을 말합니다. 이를 위해 빅 데이터 엔지니어는 MySQL, MS SQL Server, Oracle 또는 모든 관계형 데이터베이스에 대한 실무 지식이 있어야 합니다. 이러한 도구를 사용하면 저명한 빅 데이터 엔지니어가 조직에 있는 관계형 데이터를 원활하게 처리할 수 있습니다.
• 오늘날 모든 데이터가 구조화되고 관계형인 것은 아닙니다. 이러한 조직의 데이터 대부분은 비관계형입니다. 따라서 NoSQL, HBase, HDFS, Cassandra, CouchDB 등과 같은 비관계형 데이터베이스에 대한 지식도 빅 데이터 엔지니어에게 매우 유용합니다.

데이터 수집

• 데이터 수집은 빅 데이터 엔지니어의 핵심 작업 중 하나입니다. 데이터 API로 작업해야 합니다. RESTful 인터페이스는 데이터 웨어하우스에서 데이터를 가져옵니다. 이를 위해서는 일부 스크립팅 언어를 직접 다룰 수 있어야 합니다.
• 또한 빅 데이터 엔지니어는 SQL 및 데이터 모델링에 대한 전문가가 필요합니다. 이것은 데이터를 수집하는 동안 매우 편리합니다. 데이터 모델링을 통해 빅 데이터 엔지니어는 데이터와 데이터의 상호 의존성을 명확하게 볼 수 있습니다.

데이터 변환 및 정리

• 데이터가 수집되면 이제 빅 데이터 엔지니어의 주요 책임은 데이터 과학자에게 적합한 형식으로 변환하는 것입니다. 이를 위해 Informatica, DataStage, Redpoint 및 SSIS와 같은 다양한 ETL 도구가 제공됩니다. 이러한 도구 중 하나에 능숙하면 빅 데이터 엔지니어는 이전에 수집한 데이터를 효율적으로 변환할 수 있습니다.
• 데이터가 변환되면 모든 이상과 불일치가 제거됩니다. 이 데이터는 데이터 과학자에 의해 추가로 분석될 것이고 그의 분석은 그가 얻은 데이터만큼만 우수하기 때문에 중요합니다.

빅 데이터 엔지니어링은 날이 갈수록 기회가 증가하는 비교적 새로운 분야입니다. 빅 데이터 엔지니어는 앞서 논의한 기술의 마스터입니다. 그러나 모든 빅 데이터 엔지니어가 이러한 기술을 모두 아는 것은 아닙니다. 모든 역할이 다르기 때문에 일부는 이러한 영역 중 하나에서 다른 영역보다 더 전문화된 지식이 필요할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술 중 하나의 전문가에게는 일반적으로 해당 기술을 다른 영역으로 번역하는 것이 그리 어렵지 않습니다. 이제 우리는 빅 데이터 엔지니어의 책임과 작업에 대해 같은 페이지에 있습니다.

한 걸음 더 나아가 그들의 삶, 직업 및 자격에 대한 몇 가지 만연한 신화를 파헤쳐 보겠습니다.

통념 #1: 데이터 과학자의 일상과 빅 데이터 엔지니어의 하루 사이에는 큰 차이가 없습니다.

우리 시리즈를 팔로우했다면 더 잘 알 것입니다. 데이터 과학자는 데이터에서 추세, 의미 및 패턴을 찾고 조직의 기능을 향상시키는 실행 가능한 통찰력을 공식화하려고 노력하는 사람입니다. 반면 빅 데이터 엔지니어는 데이터가 분석되기 전에 작업하는 것이 분명합니다. 그는 데이터를 정리하고 가능한 한 깨끗한 형태로 데이터 과학자에게 제공할 책임이 있습니다.

통념 #2: 빅 데이터 엔지니어는 데이터 과학자보다 훨씬 더 가치가 있습니다(또는 그 반대의 경우도 마찬가지).

이 두 가지 직무 역할은 모두 조직의 기능에 중요합니다. 효율적인 빅 데이터 엔지니어가 없으면 데이터 과학자는 좋은 결과를 제공하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 마찬가지로, 전문 데이터 과학자가 없으면 조직은 데이터를 어떻게 만들어야 하는지 결코 알 수 없습니다. 따라서 중요도를 기준으로 이러한 직무 역할을 주문할 수는 없습니다. 하루가 끝나면 이 두 프로필이 성공적인 데이터 과학 팀의 기둥을 형성하기 때문입니다.

통념 #3: 빅 데이터 엔지니어는 대기업에서만 필요합니다.

앞서 말했듯이 조직에서 빅 데이터를 처리하는 경우 빅 데이터 엔지니어가 필요합니다. 오늘날 모든 조직은 규모에 상관없이 테라바이트 규모의 고객 데이터를 보유하고 있습니다. 빅데이터를 이해하고 기능을 향상시키지 못하는 회사는 영역에 관계없이 없습니다. 빅 데이터를 둘러싼 도구와 기술이 더 저렴해지고 더 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 점점 더 많은 중소기업이 빅 데이터 경로를 택하고 빅 데이터 엔지니어와 과학자를 임명하여 앞서 나갈 수 있도록 돕고 있습니다.

통념 #4: 빅 데이터 엔지니어는 전문 프로그래머가 되어야 합니다.

빅 데이터 엔지니어는 핵심 프로그래밍 이상의 데이터 관리 전문가가 필요합니다. 종종 자신의 사례에 맞는 라이브러리나 프레임워크로 작업하는 빅 데이터 엔지니어를 볼 수 있습니다. 이들은 기성품으로 제공되며 대부분의 무거운 프로그래밍을 수행합니다. 빅 데이터 엔지니어는 프로그래밍의 기본 기본 사항을 명확하게 이해하는 것이 좋습니다. 이것은 특정 사용 사례에 따라 알고리즘/프레임워크/라이브러리를 조정/수정하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 빅 데이터 엔지니어는 웨어하우스에서 데이터를 가져와 스크립트를 작성해야 하는 정리를 담당하기 때문에 스크립팅 언어에 대한 약간의 지식이 필수입니다.

오해 #5: 빅 데이터 엔지니어는 기술 회사에만 필요합니다

오늘날 조직은 고객 타겟팅을 포함한 모든 작업에 데이터를 사용합니다. 고객 데이터에 대한 자세한 통찰력을 통해 모든 조직은 성공적인 마케팅 캠페인을 계획할 수 있습니다. 빅 데이터 엔지니어는 기술 및 비기술 조직 모두에서 필요합니다. 적절한 데이터에 액세스할 수 있다면 거의 모든 조직이 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.
빅 데이터: 반드시 알아야 할 도구와 기술

마무리

이상으로 오늘의 신화 버스터를 마칩니다. 계속 지켜봐주시면 더 많은 Mythbusters로 돌아오겠습니다. 깨야 할 신화가 더 있으면 알려주세요!

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