1. 기술 개요 요약
데이터 엔지니어링은 데이터를 수집, 저장, 변환, 전달하는 전 과정을 시스템적으로 관리하는 기술 영역입니다.
이 문서는 백엔드 개발자가 데이터 파이프라인을 이해하고 직접 구축할 수 있도록,
ETL/ELT 개념부터 데이터 저장소 구조, 그리고 현대적 파이프라인 관리 도구인 DBT와 Dagster의 역할을 흐름 중심으로 정리합니다.
2. 핵심 개념 정리
| 구분 | 개념 | 설명 | 대표 예시 |
|---|---|---|---|
| 데이터 엔지니어링 | 인프라 구축 | 데이터가 흐를 수 있는 수집·저장·처리 시스템 전체 설계 및 운영 | Airflow, Dagster |
| 데이터 전처리 | 원시 데이터 정제 | 결측치, 오류를 제거하고 분석 가능한 형태로 변환 | Pandas, Spark |
| 데이터 마트 | 주제별 데이터 저장소 | 특정 부서나 목적에 맞게 데이터를 구성한 소규모 웨어하우스 | PostgreSQL, MySQL |
| 데이터 분석 | 인사이트 도출 | 통계·ML을 통해 가치 창출 | Tableau, Python ML |
요약하면,
데이터 엔지니어링 → 데이터 전처리 → 데이터 마트 구축 → 데이터 분석
의 순서로 흐르며, 각 단계는 데이터 품질과 비즈니스 효율성 향상에 기여합니다.
3. ETL vs ELT 비교
| 구분 | ETL (Extract → Transform → Load) | ELT (Extract → Load → Transform) |
|---|---|---|
| 변환 시점 | 적재 전, 별도 서버에서 처리 | 적재 후, 웨어하우스 내에서 처리 |
| 장점 | 품질·안정성 우수 | 적재 속도 빠르고 유연 |
| 단점 | 대용량 처리 시 느림 | 거버넌스 없으면 데이터 스왐프 위험 |
| 적합 환경 | 정형 데이터 중심 | 클라우드, 빅데이터 중심 |
최근에는 클라우드 웨어하우스의 성능 향상으로 ELT 방식이 표준으로 자리 잡고 있습니다.
4. 현대 데이터 저장 구조
| 계층 | 역할 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|---|
| Data Lake | 원본 저장소 | 비정형·정형 데이터 모두 저장 | AWS S3, HDFS |
| Data Warehouse | 통합 저장소 | 분석용 정제·구조화 데이터 저장 | Snowflake, BigQuery |
| Data Mart | 주제별 저장소 | 부서별·도메인별로 특화된 데이터 | PostgreSQL, MySQL |
데이터는 보통 Lake → Warehouse → Mart 순서로 흐르며,
점점 더 정제되고 목적 중심적으로 구조화됩니다.
5. 핵심 도구: DBT & Dagster
| 도구 | 역할 | 특징 |
|---|---|---|
| DBT (Data Build Tool) | 데이터 변환(Transform) | SQL로 데이터 모델링 및 테스트 자동화 |
| Dagster | 파이프라인 오케스트레이션 | 워크플로우 스케줄링, 의존성 관리, 모니터링 |
시너지 구조
- Dagster가 “매일 6시 DBT 실행” 등 파이프라인 스케줄 관리
- DBT가 SQL 기반 변환 작업을 실행하여 데이터 마트를 갱신
- 안정적이고 자동화된 ELT 파이프라인 구축 가능
6. 데이터 파이프라인의 전체 흐름
- 원시 데이터 → Data Lake에 저장
- Dagster가 파이프라인 실행 및 순서 제어
- DBT가 SQL 기반 데이터 변환 수행
- 변환된 데이터 → Data Warehouse → Data Mart
- 분석가·서비스가 마트 데이터를 소비
7. 실무 시 주의점 및 Best Practice
- 데이터 품질 관리: ETL/ELT 단계에서 테스트를 자동화해 오류 데이터 전파 방지
- 거버넌스 확보: 데이터 스키마와 lineage를 문서화 (DBT Docs 등 활용)
- 모니터링 자동화: Dagster에서 실행 로그와 실패 알림 설정
- 성능 최적화: 대용량 쿼리 시 materialized view, incremental load 전략 적용
8. 참고자료 / 공식 문서
- DBT 공식 문서: https://docs.getdbt.com
- Dagster 공식 문서: https://docs.dagster.io
- Google Cloud BigQuery: https://cloud.google.com/bigquery
- Snowflake Docs: https://docs.snowflake.com
요약 메시지
백엔드 개발자가 데이터 파이프라인의 원리(ETL/ELT)와 도구(DBT, Dagster)를 이해하면,
시스템 설계 능력과 협업 범위가 확장되고, 데이터 중심 아키텍처로의 진화가 가능하다.
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