🔎아티클 스터디: 새로운 데이터 직군, 데이터 애널리틱스 엔지니어

 

1. 오늘의 아티클(주제)

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새로운 데이터 직군, 데이터 애널리틱스 엔지니어란? | 요즘IT

 

2. 아티클 정보 요약

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데이터 애널리틱스 엔지니어란?

- 기술과 비즈니스의 교차점에서 탄생한 직군

 

데이터 애널리틱스 엔지니어가 하는 일

- 데이터 수집, 정제, 변환을 거쳐 분석할 수 있게 만들어 준다.

- 데이터 파이프라인 제작 및 관리도 한다. 엔지니어와 협력하여 데이터를 수집, 정리, 구조화한다.

- 데이터를 실질적 가치를 창출하는 도구로 변환

- 데이터의 품질과 정확성 보장에 더해 데이터 보안도 책임짐.

- 누구나 데이터를 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 환경을 구성

- 정제, 모델링, 테스팅, 배포, 문서화 등 다양함.

- 필요에 의해 추가적인 컨텍스트를 제공하여 분석할 준비물을 제공

- 수집된 데이터를 모델링하여 데이터 마트를 구성하고, 데이터 대시보드도 개발

 

요약: 기존의 데이터분석가 + 엔지니어 역량도 함께 쌓는다.

 

데이터 애널리틱스 엔지니어의 탄생 배경

- 분석가가 인사이트 도출에 집중한다면?

- AE는 분석가가 사용할 수 있도록 데이터를 준비하고 최적화 함.

- 엔지니어는 데이터 인프라 구축고 관리에 초점을 맞춘다면?

- AE는 재료를 가지고 정제, 모델링, 변환하여 누구나 소화할 수 있게 만듦.

- 기술적 능력 + 비즈니스 이해의 결합 필요에 의해 생겨남.

 

데이터 애널리틱스 엔지니어가 되려면?

- Python: 주로 ETL(Extract, Transform, Load) 과정에서 주로 사용

- SQL: 데이터 웨어하우스나 마트과정에서 많이 사용된다.

- API 데이터 추출: requests라이브러리 활용 시 적절한 매개변수 설정 능력

- on-Premise서버, 클라우드 서버 모두 작업할 수 있어야 함.

- 시각화: 비즈니스에 중요한 지표를 정의하여 이를 효과적으로 시각화해야 함.

 

3. 인사이트

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분석가에게 기술적 역량도 함께 요구하는 추세이니 기술 역량도 함께 쌓는다로 요약할 수 있겠다. 내가 배우고자 했던 방향과 일치했고 프로젝트 목표와도 일치해서 오늘 아티클도 배우 유익했다.