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분석 엔지니어 101: 직무 설명, 급여 및 기타

데이터의 세계에서 분석 엔지니어의 역할은 중요한 역할로 등장했습니다. 데이터 엔지니어링과 데이터 분석 사이의 간극을 메우는 분석 엔지니어는 데이터가 접근 가능하고 성능을 최적화할 수 있도록 보장하는 중추적인 인물입니다. 이 글에서는 분석 엔지니어의 역할, 필요한 기술 및 사용하는 도구에 대해 자세히 알아보겠습니다. 또한 분석 엔지니어가 데이터 엔지니어 또는 데이터 분석가와 같은 데이터 분야의 다른 역할과 어떻게 다른지에 대해서도 알아보겠습니다.

분석 엔지니어가 하는 일은 무엇인가요?

분석 엔지니어는 데이터를 관리하고 변환하는 중추적인 역할을 수행합니다. 그들은 데이터를 출처로부터 이동하고 변환하여 데이터 분석가나 비즈니스 사용자가 데이터를 쉽게 분석, 시각화 및 조작할 수 있도록 담당합니다. 그들은 데이터 자체와 데이터 이동을 다룹니다. 데이터를 수집, 변환, 예약하고 분석에 사용할 준비가 되도록 담당합니다. 많은 분석 엔지니어는 "현대 데이터 스택"의 두뇌입니다. ETL/ELT에 사용할 도구를 결정하고 설정합니다.

본질적으로 분석 엔지니어는 데이터 엔지니어의 기술적 기술과 데이터 분석가의 비즈니스 통찰력을 결합한 하이브리드 역할입니다. 이들은 전략적 데이터 결정, 웨어하우스 아키텍처, 데이터 모델 자동화에 관여합니다. 이 역할은 기업 내에서 다른 팀과의 협업을 필요로 하며, 성장 및 마케팅 팀과 상호 작용하면서 여전히 SQL과 Python으로 코딩하고 코딩 기술을 확장할 수 있습니다.

분석 엔지니어가 갖춰야 할 기술

분석 엔지니어가 되기 위해서는 기술과 비즈니스 기술을 독특하게 결합해야 합니다. 분석 엔지니어링을 위해 필요한 주요 기술은 다음과 같습니다:

  1. SQL: SQL은 데이터의 언어입니다. 분석 엔지니어는 데이터 모델 내에서 변환을 작성하기 위해 매일 SQL 분석 함수를 사용합니다.
  2. dbt 경험: dbt는 산업에서 주요한 데이터 변환 도구입니다. 분석 엔지니어는 데이터 모델을 작성하기 위해 이를 사용합니다.
  3. Python: 분석 엔지니어는 주둔한 코더일 필요는 없지만, Python에서 코딩하는 방법을 알고 있어야 합니다. 대부분의 데이터 파이프라인 도구에서는 Python을 사용합니다.
  4. 현대 데이터 스택 도구 경험: 현대 데이터 스택에서 가장 인기있는 도구에 익숙해야 합니다. 이에는 Snowflake, Google Big Query, Fivetran, Matillion, Airbyte, Looker, ThoughtSpot 등의 도구가 포함됩니다.
  5. 의사 소통: 분석 엔지니어로서 당신은 데이터의 상태를 모두에게 알려야 합니다. 데이터 품질이 저하되거나 파이프라인이 중단되었을 때 통신해야 하며, 가장 중요한 것은 비즈니스의 요구사항을 이해하는 것입니다.

분석 엔지니어 vs 데이터 엔지니어

두 역할 모두 데이터 팀에서 중요한 역할을 하는데, 분석 엔지니어와 데이터 엔지니어 사이에는 명확한 차이점이 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 저장 및 이동을 지원하기 위한 인프라를 구축하는 사람입니다. Python을 사용하여 데이터 파이프라인을 작성하고, 데이터를 처리하기 위해 Spark를 사용하며, AWS와 같은 클라우드 기술을 사용하여 인프라를 배포하는 방식에 중점을 둡니다. 데이터 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어와 같은 기타 개발자들과 밀접하게 협력합니다.

반대로 분석 엔지니어는 비즈니스 측면에 보다 관여합니다. 비즈니스 팀과 데이터 분석가와 상호 작용하여 팀의 우선순위를 결정하는 데 도움을 줍니다. 인프라를 구축하는 것뿐만 아니라 데이터 자체를 살펴보며, 데이터가 분석 및 의사 결정에 사용할 준비가 되어 있는지 확인합니다.

분석 엔지니어의 급여

분석 엔지니어의 급여는 위치, 회사의 규모 및 개인의 경험에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 Glassdoor에 따르면 미국에서의 분석 엔지니어의 중간 급여는 $111,665입니다. 이 수치는 베이 에어리어와 대형 기술 회사와 같은 기술 중심지에서 더 높을 수 있습니다. 직업 경로 선택시 급여는 유일한 결정 요소가 아니라는 점을 명심해야 합니다. 분석 엔지니어의 역할은 도전적이고 보람차며, 성장과 학습 기회가 풍부합니다.

분석 엔지니어링에서의 SQL의 역할

SQL(Structured Query Language)은 분석 엔지니어의 도구 상자에서 중요한 도구입니다. 데이터베이스를 관리하고 조작하는 데 사용되며, 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 표준 언어입니다. SQL 명령은 데이터베이스를 검색, 테이블 생성, 데이터 삭제, 데이터 업데이트 및 복잡한 쿼리 수행 등의 작업에 사용될 수 있습니다.

분석 엔지니어링의 문맥에서 SQL은 데이터 모델 내의 변환을 작성하는 데 사용됩니다. 이를 통해 분석 엔지니어는 데이터를 분석에 가장 유용한 방식으로 구조화할 수 있습니다. 예를 들어, 분석 엔지니어는 SQL을 사용하여 데이터를 집계하고 평균을 계산하거나 특정 기준에 따라 데이터를 필터링할 수 있습니다.

분석 엔지니어링에서의 커뮤니케이션의 중요성

커뮤니케이션은 분석 엔지니어에게 필수적인 기술입니다. 그들은 기술 관련자와 비기술 관련자와 효과적으로 소통해야 합니다. 이에는 데이터 상태를 모두에게 지속적으로 알려야 하는 것, 데이터 품질이 저하되었거나 파이프라인이 중단되었을 때 통신하는 것, 데이터 분석에 대한 비즈니스의 요구사항을 이해하는 것 등이 포함됩니다.

좋은 커뮤니케이션 기술은 또한 분석 엔지니어가 팀 내에서 효과적으로 일할 수 있도록 도와줍니다. 그들은 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 및 데이터 팀의 다른 구성원들과 협력해야 하며, 비즈니스의 다른 부분에서 이해 관계자들과 협력해야 합니다.

분석 엔지니어가 사용하는 도구들

분석 엔지니어는 다양한 도구를 사용하여 데이터를 관리하고 변환하는 역할을 합니다. 이러한 도구들은 데이터를 수집, 변환, 저장 및 분석하기 위해 사용되는 '현대 데이터 스택'의 일부로 구성됩니다. 분석 엔지니어가 사용하는 주요 도구는 다음과 같습니다:

  1. SQL: 위에서 언급했듯이, SQL은 분석 엔지니어에게 필수적인 도구입니다. 데이터 모델 내에서 변환을 작성하고 데이터베이스를 관리하고 조작하는 데 사용됩니다.

  2. dbt (데이터 빌드 도구): dbt는 분석 엔지니어가 데이터 웨어하우스에서 데이터를 더 효과적으로 변환할 수 있게 하는 명령줄 도구입니다. 엔지니어는 SQL 스크립트로 변환을 작성한 다음 지정된 순서로 이 스크립트를 실행하고 전체적인 종속성 추적을 수행할 수 있습니다.

  3. Python: Python은 데이터 분석에서 널리 사용되는 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. 분석 엔지니어는 Python을 사용하여 데이터 파이프라인을 작성하고 데이터 처리 작업을 자동화합니다.

  4. 현대 데이터 스택 도구: 이에는 Snowflake 및 Google Big Query와 같은 데이터 웨어하우징 솔루션, Fivetran 및 Matillion과 같은 데이터 통합 도구, Looker 및 RATH (opens in a new tab)와 같은 데이터 시각화 도구가 포함됩니다.

분석 엔지니어 vs 비즈니스 인텔리전스 엔지니어

데이터와 작업하는 두 가지 역할 모두에서는 일부 차이점이 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 (BI) 엔지니어와 분석 엔지니어 사이에는 몇 가지 주요한 차이점이 있습니다. BI 엔지니어는 주로 조직 내에서 다른 사람이 데이터를 분석할 수 있도록 하는 시스템을 설계하고 구현하는 데 중점을 둡니다. BI 도구를 사용하여 대시보드와 보고서를 작성하며, 비즈니스 이해관계자와 긴밀히 협력하여 데이터 요구 사항을 이해합니다.

반면에 분석 엔지니어는 데이터 관리의 기술적 측면에 더 많이 관여합니다. 데이터 수집, 변환 및 준비에 참여합니다. SQL 및 Python과 함께 작업하며, 데이터 스택에 사용되는 도구를 선택하고 구현하는 데 참여할 수도 있습니다.

분석 엔지니어가 되는 방법

분석 엔지니어가 되기 위해서는 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 전공을 가지고 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 분석 엔지니어가 되기 위해 다음과 같은 단계를 거칠 수 있습니다:

  1. SQL과 Python 학습: 이 두 가지 도구는 분석 엔지니어에게 가장 중요한 도구이므로 이를 깊이 이해하는 것이 중요합니다.

  2. 현대 데이터 스택에 익숙해지기: 데이터 수집, 변환, 저장 및 분석을 위한 도구들을 포함합니다.

  3. 커뮤니케이션 기술 개발: 분석 엔지니어는 기술적 및 비기술적 이해관계자와 효과적으로 의사 소통할 수 있어야합니다.

  4. 경험 쌓기: 인턴십, 직장 경험 또는 개인 프로젝트를 통해 데이터 엔지니어링 작업에 실제로 참여하는 경험을 얻는 것이 중요합니다.


자주 묻는 질문들

데이터 분석가와 분석 엔지니어의 차이점은 무엇인가요?

데이터 분석가는 데이터를 분석하고 의사 결정을 지원하기 위한 인사이트를 제공하는 데 중점을 둡니다. 일반적으로 SQL과 Excel과 같은 도구를 사용하며, 종종 보고서와 대시보드를 작성합니다. 반면에 분석 엔지니어는 데이터 관리와 변환의 기술적 측면에 참여합니다. SQL, Python 및 dbt와 같은 도구를 사용하며, 데이터 스택에 사용되는 도구를 선택하고 구현하는 데 참여합니다.

분석 엔지니어의 평균 연봉은 얼마인가요?

Glassdoor에 따르면, 미국에서 분석 엔지니어의 중간 연봉은 111,665달러입니다. 그러나 이는 위치, 기업 규모 및 개인 경험과 같은 요소에 따라 다를 수 있습니다.

분석 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술은 무엇인가요?

분석 엔지니어에게 필요한 주요 기술은 SQL, Python, 현대 데이터 스택에 대한 이해 및 좋은 커뮤니케이션 기술입니다. 또한 비즈니스 용어를 이해하고 기술 및 비기술 이해관계자와 효과적으로 협력할 수 있어야 합니다.