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데이터엔니지어링/데이터파이프라인12

[3편] 데이터는 어떻게 흐를까? 빅데이터 기술 파이프라인 5단계 이번 편에서는 시야를 좀 더 넓혀, 데이터가 생성되는 순간부터 우리 눈에 보이는 시각화 자료가 되기까지, 어떤 기술적인 여정을 거치는지 '빅데이터 파이프라인(Pipeline)' 5단계로 나누어 살펴보겠습니다. 빅데이터 시스템은 보통 수집 → 저장 → 처리 → 분석 → 시각화의 5단계 흐름으로 구성됩니다. 각 단계별로 어떤 기술들이 사용되는지 알아볼까요? 1단계: 데이터 수집 (Data Ingestion)모든 데이터 여정의 시작입니다. 웹사이트 로그, IoT 센서, 모바일 앱 등 다양한 소스로부터 실시간 또는 주기적으로 데이터를 모으는 단계입니다. 주요 기술:Apache Kafka: 대용량 실시간 스트리밍 데이터를 안정적으로 처리하는 데 특화된 메시지 큐 시스템입니다. Apache Flume / Log.. 2025. 7. 31.
[2편] 빅데이터 시스템의 핵심, 데이터 웨어하우스(DW) 파헤치기 이번에는 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위한 핵심 인프라, **데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DW)**에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1. 데이터 웨어하우스(DW)란?데이터 웨어하우스는 "기업의 의사결정 과정을 지원하기 위해, 주제 중심으로 구성된 통합적이고 시계열적인 비휘발성 데이터의 집합"이라고 정의할 수 있습니다. DW의 4가지 주요 특징을 살펴보면 더 쉽게 이해할 수 있습니다.주제 지향성 (Subject-Oriented): 일반적인 업무용 데이터베이스가 '주문 처리', '송장 발행' 등 기능 중심으로 설계된 것과 달리, DW는 '고객', '매출', '상품'과 같은 분석 주제를 중심으로 데이터를 통합하고 구성합니다. 통합성 (Integrated): 여러 시스템에 흩어져 있는 데이터를.. 2025. 7. 30.
[1편] 빅데이터란 무엇일까? 기본 개념부터 5V까지 완벽 정리 빅데이터와 AI의 시대를 살아가는 우리에게 '빅데이터'는 더 이상 낯선 단어가 아닙니다. 하지만 정확히 빅데이터가 무엇인지, 왜 중요한지 설명하기는 쉽지 않죠. 이번 포스팅에서는 빅데이터의 가장 기본적인 개념부터 꼭 알아야 할 특징까지, 누구나 이해하기 쉽게 정리해 보겠습니다. 1. 빅데이터(Big Data), 대체 뭔가요?한마디로 빅데이터는 기존의 데이터베이스 시스템으로는 처리하기 힘든, 거대하고 복잡한 데이터의 집합을 의미합니다. 단순히 양만 많은 것이 아니라, 생성되는 속도가 매우 빠르고, 텍스트, 영상, 센서 데이터 등 형태도 매우 다양하죠. 중요한 점은 빅데이터가 단순한 데이터의 축적이 아니라는 것입니다. 데이터를 분석하여 비즈니스에 가치를 더하고, 새로운 인사이트를 발견하는 것, 바로 이것이.. 2025. 7. 28.
2025년도 데이터 자격 검정 일정 구분 회차 원서접수 수험표발급 시험일 사전점수공개 및 재검토 접수 합격(예정)자발표 응시자격 서류제출(합격자 결정) 빅데이터 분석기사제10회필기3.4~3.103.214.5(토)4.18~4.224.254.28~5.8실기5.19~5.236.56.21(토)7.4~7.87.11-제11회필기8.4~8.88.229.6(토)9.19~9.239.269.29~10.16실기10.27~10.3111.1411.29(토)12.12~12.1612.19-데이터분석 전문가 제34회필기1.20~1.242.72.22(토)3.14~3.183.21-실기3.24~3.284.114.26(토)5.16~5.205.235.23~5.30제35회필기7.7~7.117.258.9(토)8.29~9.29.5-실기9.15~9.1910.210.18(.. 2025. 1. 26.
데이터 엔지니어의 시작 : ETL 이란? 데이터 엔지니어를 시작하게 되면 가장 먼저 배우게 되는 것이 바로 ETL 이란 개념입니다. ETL 이란ETL(Extract, Transform, Load)은 컴퓨팅 및 데이터 관리에서 데이터 웨어하우스 구축 및 운영에 핵심적인 데이터 처리 과정으로, 다음과 같은 단계를 포함합니다. 1. 추출(Extract) 동일 기종 또는 타기종 데이터 소스(예: 관계형 데이터베이스, CSV 파일, API, 로그 파일 등)에서 데이터를 추출합니다. 이 단계에서는 원시 데이터를 수집하고 다양한 시스템에서 데이터를 가져오는 데 초점을 맞춥니다.  2. 변환(Transform) 추출된 데이터를 분석 및 조회에 적합하도록 가공하거나 변환합니다. 이 단계에서 수행되는 작업에는 데이터 정제, 포맷 변환, 집계, 필터링, 계산 등이.. 2024. 12. 3.
데이터엔지니어를 어떻게 준비해야 할까? : 처음 공부하는 이들에게 데이터 엔지니어라는 직무는 개발자와는 달리 처음 어떻게 시작해야 할지 막막하게 느껴질 수 있습니다.개발자는 특정 언어(예: 자바, 파이썬)를 중심으로 필요한 기술을 배워가며 확장하는 방식으로 접근합니다. 따라서 먼저 사용할 언어를 선택하면 비교적 쉽게 시작할 수 있죠.하지만 데이터 엔지니어는 그 과정이 상대적으로 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 데이터 엔지니어 로드맵을 살펴보면 Kafka, Spark, Snowflake, Databricks, Airflow와 같은 생소한 기술들이 등장합니다. 모두 처음 접하는 내용이라 어디서부터 시작해야 할지 막막하고, 이 모든 것을 다 공부해야 한다는 부담감이 생길 수 있습니다. 게다가 데이터 엔지니어는 개발 역량도 요구되기 때문에 자바나 파이썬 같은 언어를 익혀야 한다.. 2024. 11. 21.
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