AI 시대, 데이터 엔지니어의 역할은 어떻게 달라질까요?얼마 전 읽은 글에서 인상 깊었던 부분들을 정리해 공유합니다. 파트 1과 2는 이전 포스트에서 보실 수 있습니다.글 전체가 아닌, 개인적으로 중요하다고 생각되는 부분만 옮겼습니다.원문이 궁금하신 분들은 링크를 참고해주세요. AI로 인해 데이터 엔지니어의 역할도 빠르게 바뀌고 있다. 몇 줄의 프롬프트만으로도 파이프라인을 만들고, SQL을 작성하고, Airflow DAG을 생성할 수 있다. 하지만 AI가 바꿀 수 없는 진실도 있다.잘못된 설계는 결국 프로덕션 환경에서 문제를 일으킨다.좋은 엔지니어링 Practice는 여전히 유효하다.제대로 구조를 잡지 않고 빠르게 개발하기만 하는 건, 발전이 아니다. 데이터 파이프라인이 점점 복잡해지고 자동화가 고도화될..

AI 시대, 데이터 엔지니어의 역할은 어떻게 달라질까요?얼마 전 읽은 The Only AI Data Engineering Roadmap You Need In 2025라는 글에서 인상 깊었던 부분들을 정리해 공유합니다.글 전체가 아닌, 개인적으로 중요하다고 생각되는 부분만 옮겼습니다.원문이 궁금하신 분들은 링크를 참고해주세요. 데이터 엔지니어를 위한 필수 디자인 패턴2025년 데이터 엔지니어의 역할은 단순히 데이터를 A에서 B로 옮기는 일에서 그치지 않는다. 진짜 가치는 데이터를 어떻게 구조화하고, 이를 바탕으로 분석과 ML에서 활용 가능한 형태로 가공하는지에 달려 있다. dbt, Spark, Airflow, Apache Flink 같은 도구를 다루는 것도 중요하지만, 적절한 데이터 설계 패턴을 이해하고,..

AI 시대, 데이터 엔지니어의 역할은 어떻게 달라질까요?오늘은 The Only AI Data Engineering Roadmap You Need in 2025라는 포스트의 초반부를 소개합니다.글 전체가 아닌, 개인적으로 중요하다고 생각되는 부분만 옮겼습니다.원문이 궁금하신 분들은 링크를 참고해주세요. AI와 함께 변화하는 데이터 엔지니어의 역할예전에는 데이터 엔지니어의 주요 업무가 ETL 스크립트 작성, 데이터 웨어하우스 관리에 집중되어 있었지만, AI의 발전으로 인해서 이제는 많이 달라졌다. Windsurf 같은 도구는 자연어 프롬프트만 주면 DAG을 자동으로 만들어준다. Cursor는 팀 동료보다 더 정확하게 SQL을 자동 완성해준다. 데이터 품질 검사나 스키마 변경 감지도 AI 기반 알림과 패치가..