현대 데이터 엔지니어의 진화: 코더에서 아키텍트로

데이터 엔지니어의 역할이 근본적으로 변화하고 있습니다. 코딩과 파이프라인에만 집중하는 것으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 오늘날 데이터 엔지니어는 아키텍처와 비즈니스 목표, 효율성 향상 그리고 에이전틱 AI 도구까지 고려해야 하는 시대입니다. 책임과 영향력이 커지고 AI의 활용과 채택이 가속화되고 있는 지금, 데이터 엔지니어는 비즈니스 전체의 성공에 필수적인 존재입니다. 그리고 이는 단순히 저 개인의 의견이 아닙니다. MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트의 최근 보고서에 따르면 전 세계 비즈니스 리더의 72%가 이에 동의하고 있습니다.

Snowflake와의 파트너십으로 진행된 이 연구는 다양한 산업 분야의 고위 기술 임원 400명을 대상으로 데이터 엔지니어의 역할에 대한 의견을 조사했습니다. 대부분의 임원들은 데이터 엔지니어가 AI를 가능하게 하는 중추적인 원동력(pivotal enablers)이라고 평가했습니다. 그러나 동시에, 데이터의 폭증과 AI 기반 데이터 활용의 확산으로 인해, 데이터 엔지니어들이 엄청난 업무 부담에 시달리고 있다는 사실도 드러났습니다. 따라서, 데이터 엔지니어는 AI를 활용하여 생산성을 높이고, 인프라 관리 업무를 더 나은 플랫폼에 위임하고, 비즈니스의 진정한 파트너로 자리매김할 수 있는 방향으로 발전해 나가야 합니다.

전술적 실행을 넘어 전략적 문제 해결로

데이터 엔지니어의 위상이 높아지고 있는 데에는 두 가지 주요 트렌드가 작용하고 있습니다. 첫 번째는 오늘날 생성되고 제공되는 방대한 데이터의 양입니다. 이는 데이터 수집이 그 어느 때보다 쉬워지고 저장 비용이 저렴해진 데 따른 결과입니다. 두 번째는 최고 경영자들이 데이터 기반 의사 결정의 중요성을 인식하게 된 것입니다. 즉, 데이터를 활용하지 못하는 조직은 마치 눈을 가린 채 비행하는 것과 다름 없다는 인식이 확산되고 있는 것입니다. 이에 따라 복잡한 의사 결정에 AI를 적용하려는 수요가 급증하고 있습니다.

결국 데이터를 효과적으로 활용하는 기업이 더 나은 의사 결정을 내리고, 종국에는 데이터 활용이 미흡한 기업과의 경쟁에서 앞서 나갈 것입니다.

기업들이 자사가 보유한 데이터의 가치를 극대화하려면 데이터에서 인사이트로 가는 여정을 완성해야 하며, 그 길을 설계하고 구축하는 것은 바로 데이터 엔지니어의 몫입니다. AI 프로젝트가 증가함에 따라, 데이터 엔지니어링 팀에 대한 요구도 증가하고 있습니다. 설문조사에 따르면 응답자의 77%가 데이터 엔지니어의 업무량이 증가하고 있다고 답했습니다. 

데이터 양과 AI 프로젝트가 기하급수적으로 늘어나는 상황에서, 데이터 엔지니어들은 훨씬 높은 수준의 생산성을 확보해야 합니다. 하지만 회사 입장에서는 단순히 워크로드에 비례하여 엔지니어 수를 늘릴 수는 없습니다. 그렇게 되면 언젠가는 회사 전체가 데이터 엔지니어로만 구성되어야 할 테니까요. 따라서 AI 코파일럿이나 코딩 지원 도구와 같은 기술이 등장해 점차 자율 에이전트로 발전하여 많은 작업을 대신 수행하게 될 것으로 보입니다. 

시간이 지나면서 데이터 엔지니어의 역할은 모든 파이프라인을 직접 코딩하는 것에서 벗어나, AI 에이전트에 의해 운영되는 인프라를 관리하고 조율하는 역할로 진화할 것입니다. 데이터 엔지니어는 이러한 많은 파이프라인의 오케스트레이션을 감독하고, 올바른 데이터가 유입되고 있는지 확인하기 위한 규칙과 테스트를 설정하게 될 것입니다. 하지만 파이프라인을 실제로 구축하는 일은 어떻게 될까요? 머지않아 AI 에이전트가 그 역할의 대부분을 대신 수행하게 될 것입니다.  

그리고 이러한 변화는 오늘날 데이터 엔지니어들에게 긍정적인 소식입니다. 이제 더 이상 반복적이고 전술적인 작업이 아니라, 전략적인 문제 해결에 더 집중할 수 있게 될 것임을 의미하기 때문입니다. "우리의 전반적인 목표는 무엇인가?", "개별 파이프라인이 아닌, 전체 데이터 자산을 어떻게 관리해야 할까?"와 같은 더 근본적인 질문에 집중할 수 있게 되는 것입니다. 필자는 이것이 데이터 엔지니어링의 다음 단계, 즉 AI 인프라 설계로의 진화이며, 이미 그 방향으로 변화가 진행 중이라고 믿습니다.

비즈니스의 미래에 맞춰 새롭게 정의되는 역할

하지만 이 역할과 책임의 변화가 실제로 의미하는 것은 데이터 엔지니어가 앞으로는 비즈니스 개념에 훨씬 더 익숙해져야 한다는 것입니다. ATM이 은행 창구 직원의 업무를 어떻게 변화시켰는지 떠올려 보십시오. 이들은 단순히 현금을 지급하는 역할에서 벗어나, 고객 중심의 금융 전문가로 진화했습니다. 이 변화는 해당 직원들이 더욱 전략적인 사고를 하도록 요구하고, 더 복잡하고 높은 가치의 작업을 수행하도록 했습니다. 이 변화는 당초 우려와 달리, 단순히 특정 임무를 없애는 것이 아니라, 오히려 직무의 수준을 한 단계 높이는 결과를 가져왔습니다. 실제로, ATM 도입 이후 은행 일자리는 오히려 증가했습니다. 왜냐하면, 한 지점당 필요한 창구 직원 수가 줄어들면서 절약된 비용으로 더 많은 지점을 열 수 있게 되었기 때문입니다. 그리고, 결과적으로 고객 편의성과 접근성을 높여 고객 만족도 또한 향상시키는 효과를 낳았습니다.  

이와 유사한 맥락에서, 미래의 데이터 엔지니어도 사고의 수준을 한층 끌어올려, 비즈니스 목표와 성과를 이해하는 데 우선순위를 두어야 합니다. 비즈니스 분석가가 하는 것처럼 다음과 같은 질문을 던질 수 있어야 합니다. "우리가 실제로 해결하려고 하는 문제는 무엇인가?” “우리가 도출하려는 인사이트는 무엇인가?” “우리가 개선하려는 대상은 무엇인가?"

이러한 질문에 대한 진정한 이해와 해답을 찾는 과정은 모든 기업에게 엄청난 가치를 창출해주며, 그 결과 데이터 엔지니어는 조직 내 성공의 핵심 동력으로 더욱 부각될 것입니다. Snowflake에서는 데이터 엔지니어가 증가하는 작업량을 관리하고 대규모로 AI를 가능하게 하는 올바른 도구를 제공함으로써 그 잠재력을 실현할 수 있도록 돕는 데 최선을 다하고 있습니다.

이러한 의미에서, 11월 4일부터 7일까지 개최되는 Snowflake의 글로벌 가상 개발자 컨퍼런스인 BUILD에 여러분을 초대합니다. 또한 MIT 테크놀로지 리뷰 설문조사 보고서의 보다 자세한 내용이 궁금하신 부분은 여기에서 더 깊이 있는 인사이트를 확인해 보시기 바랍니다.