"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." DBA (Database Administrator)와 Data Engineer (DE)는 기술적인 스킬 셋과 결과물 측면에서 차이가 있음. DBA의 핵심 결과물은 최적화, 보안 강화, 백업 및 복구가 가능한 데이터베이스임. 반면, Data Engineer의 핵심 결과물은 정제된 데이터와 통합된 데이터 파이프라인임. DBA는 데이터의 무결성, 성능 최적화 및 보안을 담당하며, Data Engineer는 원시 데이터를 수집, 정제하고, 통합된 데이터 파이프라인을 구축하는 역할을 담당함. 안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다! 데이터! 21세기의 새로운 Gold(금) 혹은 Oil(원유). 우리가 살아가는 세상의 도처는 이제 데이터로 가득 차 있고, 이 데이터를 관리하고 활용..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 변환(Transform)은 AI 및 기계 학습(Machine Learning)에 중요함. 이 단계는 데이터 일관성, 품질 향상, 특성 엔지니어링, 데이터 통합, 그리고 스케일링을 통해 학습과 예측 성능을 향상시킴 자동화 도구와 프로그래밍 언어를 이용한 변환은 복잡한 변환 규칙의 적용과 대량 데이터 처리를 가능하게 하며, 이를 통해 고도의 데이터 처리 능력을 발휘함 구글, 아마존, 넷플릭스 등의 성공 사례는 ETL 변환 과정을 통해 사용자 경험 개선, 매출 증가, 서비스 충성도 향상 등의 비즈니스 성과를 달성하였으며, 이는 변환의 중요성을 잘 보여줌 안녕하세요, 테크씬입니다. 앞서 'ETL 1탄' 및 'ETL 2탄'은 재미있게 읽으셨나요?! 오늘 포스팅에서는 ETL..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 데이터 추출은 다양한 소스로부터 원시 데이터(raw data)를 수집하는 과정으로, 기업의 데이터 기반 의사결정에 근본적인 첫걸음. 이는 판매 트렌드, 고객 선호도 및 시장 경쟁력 등을 분석하는 데 전제 조건으로 핵심. 데이터 추출은 자동화 도구를 이용하거나 프로그래밍 언어로 작성된 스크립트를 통해 이루어짐. 이에는 ETL 도구, 웹 스크래핑 도구, API 등이 포함. Amazon, Netflix, Spotify 등 세계적인 기업들은 데이터 추출을 통해 비즈니스 의사결정을 내리고, 맞춤형 서비스를 제공하여 서비스 이탈률을 줄이는 데 성공. 오늘은 우리 주변에서 많이 들어본 '데이터'의 시작 단계, 즉 '추출'(Extract)에 대해 자세히 알아보려고 합니다. ET..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." ETL이란 '추출(Extract)', '변환(Transform)', '적재(Load)'의 약어로, 원시 데이터를 우리가 필요로 하는 형태로 가공하고 저장하는 과정입니다. ETL 과정은 우리 일상에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 넷플릭스의 추천 시스템은 사용자의 시청 기록을 '추출'하여, 알고리즘이 이해할 수 있는 형태로 '변환'한 후, 이를 서버에 '적재'하여 다음 추천 목록을 결정하게 됩니다. 이러한 ETL 과정은 4차 산업 혁명의 시대와 디지털 시대에서 중요한 역할을 합니다. 맞춤화된 정보 제공을 가능케 하는 다양한 앱과 서비스들이 ETL을 통해 우리의 삶을 풍요롭게 만듭니다. 안녕하세요, 테크씬입니다. 우리 일상을 채워주는 유튜브의 동영상 추천 서비스, ..
1. 디지털화의 가속화 (DX), 새로운 직업들 지난 10년간, 특히 지난 5년간 세상은 급격히 변화하면서 삶과 일의 중심부가 디지털화되고 축이 변화하는 DX(Digital Transformation, 디지털 전환)를 경험하고 있습니다. 이제 DX와 관련이 없는 것이 없을 정도로 이곳저곳에서 이러한 현상이 일어나고 있죠. DX은 디지털 기술을 사용하여 조직이 운영되고 고객에게 가치를 제공하는 방식을 근본적으로 바꾸는 과정입니다. 효율성을 개선하고 성장을 촉진하기 위해 Business Model, 프로세스, 데이터, 분석 및 자동화 사용의 변화가 수반됩니다. 여기에는 기존 매뉴얼 프로세스의 자동화, 의사 결정을 주도하기 위한 데이터 분석 도입, 새로운 디지털 제품 및 서비스 개발 등이 포함되죠. 궁극적으로..