새로운 데이터 직군, 데이터 애널리틱스 엔지니어란?

국내 IT 기업은 한국을 넘어 세계를 무대로 할 정도로 뛰어난 기술과 아이디어를 자랑합니다. 이들은 기업 블로그를 통해 이러한 정보를 공개하고 있습니다. 요즘IT는 각 기업의 특색 있고 유익한 콘텐츠를 소개하는 시리즈를 준비했습니다. 이들은 어떻게 사고하고, 어떤 방식으로 일하고 있을까요?

이번 글은 데이터 분석 도구 하트카운트(HEARTCOUT)를 개발하는 하트카운트 팀이 데이터를 사용하기 쉽게 만들어주는 ‘데이터 애널리틱스 엔지니어’ 직군에 대해 소개합니다.

애널리틱스 엔지니어란?

안녕하세요, 하트카운트 팀에서 애널리틱스 엔지니어링을 담당하고 있는 Jaden입니다. 오늘은 데이터 애널리틱스 엔지니어라는 직군을 살펴보려고 합니다. ‘애널리틱스 엔지니어’, 혹은 ‘분석 엔지니어’라고 들어보셨나요? 미국에서는 대략 3~4년 전부터 화제가 되기 시작했고, 한국에서는 작년부터 본격적으로 주목받고 있습니다.

간단히 말해서, 데이터 애널리틱스(분석) 엔지니어는 ‘데이터를 사용하기 쉽게 만들어주는 요리사’라고 할 수 있는데요. 그들의 고객은 바로 데이터 분석가, 마케터, 기획자 등 데이터를 손에 쥐고 일하는 모든 현업 전문가입니다.

이들은 마치 데이터의 요리사처럼, 데이터를 수집하고, 정제하고, 변환해서 분석할 수 있는 맛있는 요리로 만들어 줍니다. 데이터 파이프라인을 만들고 관리하는 일도 맡지요. 여러 데이터 소스에서 정보를 끌어내어 의미 있는 통찰력을 제공하는 일도 이들의 몫입니다.

데이터가 비즈니스 결정에 점점 중요해지면서, 이들의 역할은 더욱 중요해졌어요. 이들은 기술적 능력과 비즈니스 이해를 결합해서 데이터를 단순한 숫자가 아닌, 실질적인 가치를 창출하는 도구로 바꿔 놓죠. 데이터의 품질과 정확성을 보장하는 것은 물론, 데이터 보안과 개인정보 보호 같은 중요한 일도 책임집니다.

결론적으로, 데이터 애널리틱스 엔지니어는 데이터 기반 문화를 조직 내에 구축하고 유지하는 데 중요한 역할을 하는 직군입니다. 자, 그럼 애널리틱스(분석 엔지니어)에 대해서 더 자세히 알아볼게요.

기술과 비즈니스의 교차점: Analytics Engineer

데이터 과학의 세계는 정말 신기한 곳인데요. 매일 새로운 것들이 등장하고, 우리가 알던 역할들이 계속 변화하고 있죠. 예전에는 빅데이터라는 말이 유행이었는데, 이제는 기계 학습이 일상화되면서 ‘애널리틱스 엔지니어링(Analytics Engineering)’이라는 새로운 역할이 주목받기 시작했어요.

이제 데이터 팀은 단순히 데이터를 모으고 분석하는 것을 넘어서, 누구나 데이터를 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 환경을 만드는 데 집중하고 있습니다. 클라우드 기반 데이터 웨어하우스, 데이터 파이프라인 서비스, BI 툴들이 엄청난 발전을 이루면서 이런 변화가 가능해졌죠.

그 결과, 애널리틱스 엔지니어라는 직업이 탄생했답니다. 이들은 데이터를 정제하고, 모델링하고, 변환하고, 테스팅하고, 배포하고, 문서화하는 등 정말 다양한 일을 합니다. 데이터 분석가들, 그리고 데이터를 사용하는 다양한 직무들이 데이터를 통해 더 쉽게 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는 거죠.

이렇게 보면, 애널리틱스 엔지니어링은 기술과 비즈니스의 교차점에서 중요한 역할을 하고 있는데요. 데이터를 통해 더 나은 의사결정을 내리고, 조직의 성장에 기여하는 것이죠. 그래서 애널리틱스 엔지니어링은 데이터 과학과 조직의 발전에 있어 중요한 위치를 차지하고 있습니다.

다른 직군과는 어떻게 다를까?

애널리틱스 엔지니어(Analytics Engineer)는 데이터 분석가(Data Analyst), 데이터 엔지니어(Data Engineer), 데이터 과학자(Data Scientist) 등과 같은 다른 데이터 직군과 구별되는 역할을 합니다.

애널리틱스 엔지니어 vs 데이터 분석가

데이터 분석가들은 데이터를 분석해서 인사이트를 도출하는 데 집중하죠. 반면, 애널리틱스 엔지니어는 데이터 분석가가 사용할 수 있도록 데이터를 준비하고 최적화하는 역할을 해요.

애널리틱스 엔지니어 vs 데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 데이터 인프라 구축과 관리에 초점을 맞추고 있어요. 애널리틱스 엔지니어는 이들이 구축한 인프라를 사용해 데이터를 분석할 수 있는 형태로 만들죠. Analytics Engineering은 마치 데이터 세계의 요리사처럼, 다양한 재료를 가지고 새로운 요리를 창조하는 일을 합니다. 이들은 데이터를 정제하고 모델링, 변환하여 마치 요리가 완성된 것처럼 누구나 쉽게 소화할 수 있게 만들죠.

예를 들어, 데이터가 날 것으로 주어졌을 때, 애널리틱스 엔지니어들은 이를 깔끔하게 손질하고, 필요한 형태로 변형시켜 마치 잘 조리된 요리처럼 제공합니다.

그리고 이 모든 과정을 문서화해서 데이터 분석가들이 마치 요리 레시피를 따라가듯 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 이들의 역할은 여기서 끝나지 않아요. 데이터 파이프라인을 관리하고 최적화하는 것도 중요한 일 중 하나죠. 예를 들어, 데이터 엔지니어와 협력하여 데이터를 수집하고, 정리하며, 구조화하는 일을 합니다.

이 과정에서 애널리틱스 엔지니어들은 데이터를 더 명확하고 의미 있는 방식으로 구성하고, 필요에 따라 추가적인 컨텍스트를 제공하여 분석할 준비를 제공합니다. 또한 애널리틱스 엔지니어들은 여러 데이터 소스에서 수집된 데이터를 모델링하여, 데이터 마트도 구성하고, 데이터 대시보드도 개발합니다.

애널리틱스 엔지니어가 되려면?

지금부터는 애널리틱스 엔지니어로서 일하기 위해 필요한 스킬, 지식 그리고 역량에 대해서 상세하게 살펴볼게요.

Python, SQL

애널리틱스 엔지니어가 가장 많이 쓰는 데이터 관련 언어는 파이썬(Python)과 SQL입니다. Python은 주로 ETL(Extract, Transform, Load) 과정에서 사용되며, SQL은 데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DW)나 데이터 마트(Data Mart, DM) 과정에서 더 많이 사용됩니다.

Python을 사용하는 ETL 과정에서는 원시 데이터를 추출하고, 필요에 따라 데이터를 변환하며, 마지막으로 이를 데이터 웨어하우스에 적재하는 작업이 이루어집니다.

예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자의 활동 데이터를 추출하고, Python을 사용하여 필요한 데이터 형식으로 변환한 후, 분석을 위해 데이터 웨어하우스에 저장하는 작업을 할 수 있습니다. 반면, SQL은 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에서 저장된 데이터를 쿼리하고 분석하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 매출 데이터에 대한 다양한 보고서를 생성하거나, 고객 행동 분석을 위해 특정 데이터를 추출하는 등의 작업에서 SQL이 주로 사용됩니다. SQL을 통해 복잡한 쿼리를 작성하여 데이터에서 필요한 정보를 효율적으로 추출하고, 비즈니스 의사결정에 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

API 데이터 추출

애널리틱스 엔지니어들은 다양한 외부 소스로부터 데이터를 추출하기 위해 API를 활용합니다. 예를 들어, 금융 시장 데이터를 제공하는 API를 사용하여 실시간 주식 시세, 거래량, 재무 데이터 등을 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터는 Python의 requests 라이브러리와 같은 도구를 사용하여 요청하고, JSON 형식으로 받은 후, 필요한 정보를 추출하여 분석에 사용합니다.

이 과정에서 API 문서를 이해하고, 적절한 요청 매개변수를 설정하는 능력이 필요합니다. 또한 수집된 데이터를 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 적절히 저장하고 관리하는 방법에 대한 지식도 중요합니다.

on-Premise 서버

애널리틱스 엔지니어는 클라우드와 온프레미스 서버 모두에서 작업할 수 있어야 합니다. 온프레미스 서버에서의 작업은 주로 커맨드 라인 인터페이스(CLI) 환경에서 수행되며, 데이터 추출, 변환 및 적재(ETL) 작업에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

예를 들어, 로컬 서버에서 실행되는 스크립트를 통해 데이터베이스에서 데이터를 추출하고, Python이나 Shell 스크립트를 사용하여 데이터를 변환한 후, 다시 데이터베이스나 파일 시스템에 적재하는 작업이 이에 해당합니다. 이 과정에서 네트워크 설정, 보안, 그리고 서버 성능 최적화와 같은 요소들에 대한 지식도 중요합니다.

클라우드

클라우드 플랫폼은 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 강력한 도구를 제공하는데요. GCP의 BigQuery는 대용량 데이터 세트를 위한 서버리스 데이터 웨어하우스 솔루션을 제공하며, AWS의 경우 Lambda, Aurora, S3와 같은 서비스를 통해 데이터 파이프라인을 구축하고 운영할 수 있습니다.

Snowflake는 다양한 클라우드 플랫폼에 걸쳐 유연한 데이터 웨어하우징 옵션을 제공합니다. 이러한 도구들은 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하고, 실시간 분석과 복잡한 쿼리 수행을 가능하게 하며, 데이터의 스케일링과 보안 관리에 있어서도 중요한 역할을 합니다.

지표 정의

애널리틱스 엔지니어는 조직의 비즈니스 목표 달성을 위해 중요한 지표를 정의하고, 이를 효과적으로 시각화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

데이터 소비자들과의 협업을 통한 지표 파악

첫 단계로 애널리틱스 엔지니어는 마케팅팀, 영업팀, 기획자, 그리고 C-레벨 경영진과 긴밀하게 협력하여, 각 부서가 필요로 하는 지표를 파악합니다. 이 과정에서 의사소통 능력과 협업 능력이 중요하게 강조됩니다. 각 부서의 요구사항을 정확하게 이해하고 이를 데이터 분석 전략에 통합하는 것이 핵심입니다.

중요한 비즈니스 지표의 정의

다양한 부서의 요구와 조직의 전략적 목표를 바탕으로 핵심 성과 지표(KPI)를 정의합니다. 이 과정에서 데이터 도메인 지식과 조직의 비즈니스 목표에 대한 이해가 필요합니다. 예를 들어, 고객 만족도, 매출 증가율, 시장 점유율 등이 중요한 지표로 선정될 수 있습니다.

데이터 시각화

데이터 시각화를 위한 대시보드 및 차트 기획

정의된 지표를 바탕으로 애널리틱스 엔지니어는 사용자 친화적이고 효과적인 데이터 시각화를 위한 대시보드와 차트를 기획합니다. 이 과정에서는 데이터 시각화 원칙, 사용자 인터페이스(UI) 디자인, 그리고 사용자 경험(UX)을 고려합니다. 예를 들어, 대시보드에는 다양한 시각적 요소(그래프, 차트, 히트맵 등)를 사용하여 데이터를 직관적으로 표현할 수 있습니다.

데이터 마트 구축 및 데이터 대시보드 개발

마지막으로, 데이터 마트를 구축하여 관련 데이터를 효율적으로 저장하고 접근할 수 있도록 합니다. 그리고 데이터 시각화 도구(Tableau, Power BI 등)를 활용하여 대시보드를 개발합니다. 개발된 대시보드는 조직의 의사결정 과정을 지원하고, 데이터 기반의 통찰력을 제공하여 비즈니스의 성장과 발전에 기여합니다.

요약 및 애널리틱스 엔지니어의 전망

애널리틱스 엔지니어는 현대 비즈니스에서 점점 더 중요해지는 직업입니다. 이들은 데이터를 단순한 숫자에서 가치 있는 정보 자산으로 바꿔놓으며, 데이터의 품질과 보안을 관리하는 역할도 맡고 있습니다. 덕분에 데이터의 전체적인 효율과 가치가 극대화될 수 있죠.

이러한 애널리틱스 엔지니어가 되기 위해서는 Python, SQL, API를 통한 데이터 추출, 클라우드 플랫폼과 온프레미스 서버에 대한 지식이 필요합니다. 중요한 비즈니스 지표를 정의하고 데이터를 시각화하는 능력도 중요하죠. 이들은 데이터를 누구나 이해하고 활용할 수 있게 만드는 데 중점을 두며, 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 데이터 파이프라인 서비스, BI 도구들에 대한 숙련도도 중요합니다.

앞으로의 미래를 보면 데이터가 비즈니스 결정에서 계속 중요한 역할을 할 것이기 때문에, 애널리틱스 엔지니어의 수요는 계속 증가할 전망입니다. 기술과 비즈니스의 교차점에서 중요한 역할을 수행함으로써, 조직의 데이터 활용 능력과 전반적인 성과를 크게 향상시킬 것이라 기대합니다.

<원문>

새로운 데이터 직군, Data Analytics Engineer

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