데이터 엔지니어가 AI 중심의 미래를 효과적으로 대비하는 방법

AI 혁명이 데이터 엔지니어의 역할을 축소시킬 가능성에 대한 논의가 많습니다. 그러나 저는 데이터 전문성이 점점 더 중요해질 것이라 믿습니다. 데이터 전문가들은 조직에서 AI의 이점을 극대화하고 경력 전망을 향상시키기 위해 새로운 기술을 습득해야 합니다.

AI는 조직이 데이터를 효율적으로 활용해 더 많은 가치를 창출할 기회를 제공하지만, 이는 전문적인 구현이 필요합니다. 데이터 엔지니어는 특정 시나리오에 맞는 적절한 모델과 도구를 선택하여 AI 기술을 효과적으로 적용하는 방법을 배워야 합니다.

AI가 데이터 분석을 혁신할 네 가지 분야

1. 더 스마트한 데이터 파이프라인 구축

데이터 엔지니어는 다양한 데이터 소스를 통합하여 귀중한 통찰을 제공합니다. AI는 이 과정을 크게 간소화할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 대화 기록 데이터베이스가 있는 회사에서, 엔지니어는 몇 줄의 SQL로 AI 모델을 파이프라인에 삽입할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI가 수동 분석으로는 몇 시간이 걸릴 통찰을 신속하게 발견할 수 있습니다. AI 모델을 데이터 파이프라인 최적화에 효과적으로 적용할 수 있는 엔지니어의 가치는 더욱 중요해지며, 이는 모델 선택과 적용에 대한 새로운 기술을 요구합니다.

2. 데이터 매핑 감소, 데이터 전략 강화

다양한 데이터 출처는 일관되지 않은 정보를 제공할 수 있습니다. AI가 데이터를 매핑하여 통합 데이터베이스를 생성하는 작업을 맡으면서 엔지니어가 이 작업에 소요하는 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 여러 출처의 고객 데이터를 조화롭게 만들도록 AI에 효과적인 프롬프트를 제공하면, 엔지니어는 데이터 전략 및 아키텍처와 같은 더 높은 수준의 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 데이터 매핑을 AI에 위임함으로써 엔지니어는 비즈니스 목표를 지원하는 데 필요한 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.

3. BI 분석가의 역량 강화

비즈니스 인텔리전스(BI) 분석가는 일반적으로 비즈니스 리더를 위해 정적인 보고서를 생성합니다. 그러나 경영진이 AI 기반 챗봇과 상호작용하는 데 익숙해짐에 따라, 보고서에서도 유사한 대화형 참여를 기대할 것입니다. 이러한 변화는 BI 분석가가 정적인 차트에 의존하는 대신 동적이고 상호작용 가능한 보고서를 구축하는 기술을 개발해야 함을 의미합니다. 클라우드 데이터 플랫폼은 이를 지원하기 위해 로우 코드 도구를 도입하고 있지만, 분석가들은 2024년의 진화하는 기대에 부응하기 위해 학습 곡선을 극복해야 할 것입니다.

4. 제3자 AI 서비스 관리

클라우드 기술이 IT 관리를 변화시킨 것처럼, 데이터 과학자들 또한 생성적 AI의 영향을 받아 진화할 것입니다. AI 모델, 데이터셋 및 서비스에 대한 제3자 공급업체와의 협력이 필수적일 것입니다. 사용 가능한 옵션에 대한 이해, 적합한 모델 선택, 공급업체 관계 관리 능력이 데이터 과학자에게 중요한 기술이 될 것입니다.

향상된 역할을 기대하며

많은 데이터 팀이 지속적으로 업무 요청에 대응하며 문제를 해결하는 수동적 상태에 있습니다. 그러나 AI의 데이터 엔지니어링 통합은 반복적인 작업의 자동화를 촉진하여 엔지니어가 보다 전략적이고 능동적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 새로운 기술 습득이 필요하겠지만, 엔지니어는 자신의 역할이 더욱 보람 있고 영향력 있게 변화하는 것을 경험할 것입니다.