데이터 엔지니어는 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화하는 역할을 담당하는 전문가입니다. 다양한 데이터 엔지니어링 기술과 도구를 사용하여 데이터를 효율적으로 관리하고 가치 있는 정보를 추출합니다.

1. 데이터 분석: 데이터 엔지니어는 비즈니스 목표에 맞게 데이터를 분석하고, 패턴이나 트렌드를 파악하여 의사 결정에 도움을 줍니다.

2. 데이터 처리: 데이터 엔지니어는 대량의 데이터를 처리하고, 필요한 형식으로 변환하여 저장하거나 분석에 활용할 수 있도록 합니다.

3. 데이터 마이닝: 데이터 엔지니어는 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에서 유용한 정보를 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용합니다.

4. 데이터 모델링: 데이터 엔지니어는 데이터베이스나 데이터 웨어하우스의 구조를 설계하고, 데이터의 관계를 정의하여 데이터를 효율적으로 저장하고 접근할 수 있도록 합니다.

5. 데이터 웨어하우스: 데이터 엔지니어는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 추출하여 중앙 집중식 데이터 저장소인 데이터 웨어하우스에 저장합니다. 이를 통해 데이터의 일관성과 통합성을 유지할 수 있습니다.

6. 데이터 품질 관리: 데이터 엔지니어는 데이터의 정확성, 일관성, 완전성 등 데이터 품질을 관리하고 유지합니다. 이를 위해 데이터 품질 검사 및 정제 작업을 수행합니다.

7. 데이터 시각화: 데이터 엔지니어는 시각화 도구를 사용하여 데이터를 그래프, 차트, 대시보드 등으로 시각화하여 직관적으로 이해할 수 있도록 합니다.

8. 데이터 파이프라인: 데이터 엔지니어는 데이터의 흐름을 관리하는 파이프라인을 구축합니다. 데이터 수집, 전처리, 저장, 분석, 시각화 등의 단계를 자동화하여 데이터 처리 과정을 효율적으로 관리합니다.

9. 데이터 스트리밍: 데이터 엔지니어는 실시간으로 발생하는 데이터를 처리하고 분석하기 위해 데이터 스트리밍 기술을 사용합니다. 이를 통해 실시간으로 데이터를 수집하고 분석 결과를 실시간으로 반영할 수 있습니다.

10. 데이터베이스 관리: 데이터 엔지니어는 데이터베이스를 설계, 구축, 관리합니다. 데이터베이스의 성능 최적화, 보안 관리, 백업 및 복구 등을 담당하여 데이터의 안정성과 가용성을 유지합니다.

데이터 엔지니어링의 기본 개념과 역할
데이터 파이프라인 설계와 구축
데이터 품질 관리
데이터 웨어하우징과 데이터 레이크
데이터 모델링과 스키마 설계
데이터 마이그레이션과 ETL 프로세스
데이터 통합과 데이터 표준화
클라우드 기반 데이터 처리
대용량 데이터 처리와 분산 시스템
데이터베이스 관리와 성능 최적화
데이터 스트리밍과 실시간 처리
데이터 플랫폼과 아키텍처
데이터베이스 관리 시스템 선택
데이터 품질 검증과 오류 처리
데이터 라이프사이클 관리
데이터 마스킹과 익명화
데이터 복제와 복구 전략
데이터 플로우와 데이터 파이프라인 모니터링
데이터 트랜스포메이션과 정규화
데이터 트랜잭션과 일관성 유지
데이터 마이그레이션과 데이터베이스 이관
데이터 보관과 백업 전략
데이터 플랫폼 선택과 비교
데이터 파이프라인 성능 최적화
데이터 품질 모니터링과 개선
데이터 표준화와 메타데이터 관리
데이터 보안과 접근 제어
클라우드 기반 데이터 처리 도구 비교
대용량 데이터 처리와 분산 시스템 도구
데이터베이스 관리와 성능 최적화 도구
데이터 스트리밍과 실시간 처리 도구
데이터 플랫폼과 아키텍처 도구
데이터베이스 관리 시스템 선택 도구
데이터 품질 검증과 오류 처리 도구
데이터 라이프사이클 관리 도구
데이터 마스킹과 익명화 도구
데이터 복제와 복구 전략 도구
데이터 플로우와 데이터 파이프라인 모니터링 도구
데이터 트랜스포메이션과 정규화 도구
데이터 트랜잭션과 일관성 유지 도구