데이터 직군 안내서: DA, TA, DE, DS, ML엔지니어, BI 분석가

"테크씬의 5줄 요약"

• 데이터 분야의 주요 역할에는 DA, TA, DE, ML엔지니어, BI분석가, DS가 포함됨

• 각 역할에는 고유한 책임, 기술 및 자격이 존재함

• 데이터 분석/시각화, 머신러닝 알고리즘 및 모델링, 데이터 웨어하우징 및 마트에 대한 지식은 핵심적임

• 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션에 대한 경험과 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 지식은 금번 소개한 모든 역할에 있어 매우 중요함

• 글로벌 및 국내 Top Tier 기업들에서 Data-Driven 의사결정을 위해 이러한 핵심 인재를 더 많이 뽑고 있음

 

 

 

 

 

 

 

데이터 및 기술 분야는 지속적으로 발전하고 있으며, 이에 따라 점점 더 많은 직무 역할이 발생하고 있습니다. 데이터 아키텍트(DA, Data Architect)에서 ML엔지니어(Machine Learning Engineer)에 이르기까지 데이터 환경은 혼란스럽고 어렵게 느껴질 수 있죠. 본 가이드에서는 현장의 다양한 직무 역할을 명확히 설명하고 각 역할에 필요한 역량은 무엇인지 전달합니다. 또한, 해당 역할이 사용하는 주요 프로그래밍 언어도 추가하였습니다. * DA(데이터 아키텍트), TA(테크니컬 아키텍트), DE(데이터 엔지니어), DS(데이터 사이언티스트), ML Engineer(머신러닝 엔지니어), BI Analyst(비즈니스 인텔리전스 분석가)를 다룹니다.




데이터는 현대 비즈니스의 핵심이고 쌀알이며, 데이터 관련 분야에서 일하는 전문가의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 빅데이터의 등장과 인공지능의 발전으로 해당 분야의 직무 역할이 더욱 전문화되고 있죠. 이로써 각 역할이 요구하는 다양한 책임과 기술을 이해하는 것이 중요합니다. 본 가이드에서는 DA, TA, DE, ML엔지니어, BI 분석가, DS 등 주요 데이터 직무의 역할에 대해 설명하겠습니다. 각 직무를 수행하는 주요 Computer Language도 정리했으니 꼭 참고해 보세요.

 

II. 데이터 아키텍트(DA, Data Architect)

DA는 조직의 전반적인 데이터 전략을 설계/구현하는 역할을 합니다. 즉, 데이터 파이프라인을 설계하고 구현 및 운영까지 담당하죠. 또한, 데이터 관련한 IT 인프라가 확장 가능하고 효율적이며 조직 목표에 부합하도록 꾸준히 최적화하죠.

DA의 책임과 의무:

• 데이터 관리 시스템 및 데이터 웨어하우징 솔루션을 설계하고 구현합니다
• 데이터 품질과 정확성을 보장합니다
• 다른 팀 구성원들과 협력하여 데이터 관련 요구사항을 파악/적용합니다.
• 데이터 거버넌스 정책을 짜고, 이를 유지관리합니다
• 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 책임집니다.

기술 및 자격 요건:

• 데이터베이스 설계 및 관리 지식
• SQL 및 NoSQL 데이터베이스 경험
• 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션에 대한 경험
• 데이터 웨어하우징, 데이터 통합 및 모델링에 대한 이해
• 데이터 보안 및 개인 정보 보호 규정에 대한 지식

프로그래밍 언어:

SQL, NoSQL 데이터베이스, Python, Java, Scala

III. 테크니컬 아키텍트(TA, Technical Architect)

DA는 데이터에 초점을 맞추는 반면, TA는 조직의 시스템과 애플리케이션의 전반적인 기술 설계에 초점을 맞춥니다. 즉, 이들은 소프트웨어와 하드웨어 시스템, 네트워크 및 기타 IT 인프라의 아키텍처를 구현/관리하죠.

TA의 책임과 의무:

• 기술 비전 및 아키텍처를 개발하고 유지합니다
• 시스템 및 소프트웨어 솔루션을 설계/구현합니다
• 시스템 및 소프트웨어의 확장성과 성능을 책임집니다.
• 이해 관계자와 협력하여 기술적 요구사항을 이해/대응합니다.
• 시스템 보안 및 개인 정보 보호 보장을 책임집니다.

기술 및 자격 요건:

• 시스템/소프트웨어 아키텍처 및 설계 지식
• 여러 프로그래밍 언어에 능숙 (아래 참고)
• 클라우드 시스템 및 소프트웨어에 대한 경험
• 보안 및 개인 정보 규정에 대한 지식

프로그래밍 언어:

Java, Python, C++, C#, Ruby입니다

 

 

IV. 데이터 엔지니어(DE, Data Engineer)

DE는 조직의 데이터 인프라 설계, 구축 및 유지보수를 담당합니다. 무엇보다 DA와 TA와 다른 점은 DE는 데이터를 효율적으로 정제/처리하고, 이렇게 처리한 데이터를 데이터 분석가, 사이언티스트 등에게 올바로 전달하는 것이 주요 Role이라는 점입니다.

 

DE의 책임과 의무:

• 데이터 파이프라인 및 데이터 처리 시스템을 설계/구현/운영합니다
• 데이터 품질과 정확성을 확보해야 합니다.
• 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 등과 협업하여 데이터를 정제/전달합니다.
• 데이터 거버넌스 정책을 개발 및 유지관리합니다

 

기술 및 자격 요건:

• 데이터 관리/처리 시스템에 대한 지식
• SQL 및 데이터베이스에 관련 풍부한 경험
• 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션 경험
• 데이터 웨어하우징, 데이터 통합 및 모델링에 대한 이해

프로그래밍 언어:

SQL, NoSQL 데이터베이스, Python, Java, Scala

 

 

V. ML엔지니어(Machine Learning Engineer)

ML엔지니어는 조직의 시스템과 소프트웨어에 통합될 수 있는 머신러닝 모델과 알고리즘을 설계/구현하는 역할을 합니다. 모델의 정확성을 높이고 추후 모델을 확장 가능하도록 효율적으로 관리하는 역할을 하죠.

ML엔지니어의 책임과 의무:

• 기계 학습 모델 및 알고리즘을 설계/구현합니다
• 모델의 정확성과 성능을 보장합니다
• 앞/뒷 단의 담당자와 협업하여 머신러닝 관련 요구사항을 소화합니다
• 머신러닝 인프라를 개발하고 유지합니다
• 머신러닝 모델의 보안을 책임집니다.

기술 및 자격 요건:

• 기계 학습 알고리즘 및 모델에 대한 풍부한 지식
• Python 및 기계 학습 라이브러리(예: TensorFlow, PyTorch)에 능숙해야 함
• 클라우드 기반 머신러닝 솔루션 경험
• 데이터 웨어하우징, 데이터 통합 및 모델링에 대한 높은 이해

프로그래밍 언어:

Python, R, Java, Scala

VI. BI분석가(비즈니스 인텔리전스 분석가)

BI분석가는 데이터를 분석(고수준의 분석보다는 간단한 수준의)하여 조직의 이해 관계자에게 인사이트를 제공하는 것을 목표로 하죠. 이때 데이터 시각화 도구와 BI 툴을 적극 활용하여 결과를 전달합니다. 이때에 주로 활용되는 툴이 Tableau, MSTR, PowerBI 등입니다.

BI분석가의 책임과 의무:

• 심플한 데이터 분석을 빠르게 수행하여 인사이트를 전달합니다.
* 데이터 시각화 도구 적극 활용
• 분석 결과를 비즈니스에 어떻게 활용할지 많은 고민을 해야 하며, 이로써 임팩트를 창출합니다.

기술 및 자격 요건은 다음과 같습니다:

• BI 분석 툴 및 시각화에 대한 지식
• SQL에 기반한 쿼리 풍부한 경험
• 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션에 대한 경험이 있습니다

프로그래밍 언어:

SQL (이외 Tableau, MSTR, PowerBI 등 BI 툴 적극 활용)

 

VII. 데이터 사이언티스트(DS, Data Scientist)

DS는 조직의 이해 관계자에게 인사이트를 제공하기 위해 대량의 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 역할을 담당하죠. 앞서 설명된 BI 분석가와 다른 점은 DS의 경우 주로 Programming 언어인 Python/R을 사용하여 통계적 분석과 인공지능 모델을 개발하고 미래를 예측한다는 점입니다. (과거의 패턴을 마이닝하여 현재 혹은 미래를 예측/추정)

DS의 책임과 의무:

• 대량의 데이터를 수집, 분석 및 해석합니다
• 통계 기술과 머신러닝 모델을 사용하여 예측하고 추세를 분석합니다
• 데이터 시각화 도구 및 기술을 사용하여 이해 관계자에게 결과를 전달합니다
• 개발한 머신러닝 혹은 인공지능 모델의 보안을 책임집니다.
• ML엔지니어와 다르게 비즈니스 도메인에 대한 이해가 더 높이 필요하고, 주로 Top Management과
소통하며 비즈니스 임펙트를 만들어 가야 합니다. (고로, 소통 능력 또한 당연히 중요합니다...)

기술 및 자격 요건:

• 데이터 분석 및 시각화 기술에 대한 지식
• 통계 기술 및 머신러닝 알고리즘과 모델링에 능숙
• SQL 및 데이터 시각화 도구(예: Tableau, Power)에 능숙
• 클라우드 기반 데이터 분석 솔루션에 대한 경험
• 데이터 웨어하우징, 데이터 통합 및 데이터 모델링에 대한 이해도가 높습니다

프로그래밍 언어입니다:

SQL, Python, R, SAS입니다

 

 

마치며...

금일 포스팅에서는 수많은 데이터 관련 직군을 소개했죠. 이처럼 직군은 다양하지만 DA, TA, DE, ML엔지니어, BI 분석가, DS 직군 모두 조직의 빅데이터를 관리/분석/이해하기 위한 핵심적인 포지션이라는 점은 명료합니다.

각각의 직업은 각자의 책임, 기술, 자격이 존재하고 사용하는 Programming Language에도 다소 차이가 있기에 이렇게 정리해 보았습니다. DA(데이터 아키텍트), TA(테크니컬 아키텍트), DE(데이터 엔지니어), DS(데이터 사이언티스트), ML Engineer(머신러닝 엔지니어), BI Analyst(비즈니스 인텔리전스 분석가) 또는 기타 관련 직업에 관심이 있는 경우 데이터 관리 및 분석 기술에 대한 이해도가 높아야 합니다. 또한 SQL, Python, R 및 Java와 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도는 이러한 분야에서 성공하는 데 핵심이 됩니다. Amazon, Microsoft, Google 등 글로벌 선도 기업뿐만 아니라, 삼성, SK, LG 등 국내 Top Tier 기업들에서도 Data-Driven 의사 결정을 위해 오늘 소개한 전문가들을 꾸준히 뽑아가고 있다는 점을 잊지 마세요 ^^

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