데이터 엔지니어와 데이터 분석가의 차이

데이터 엔지니어(Data Engineer)와 데이터 분석가(Data Analyst)는 둘 다 데이터 관련 업무를 수행하는 전문가들이지만, 그 역할과 주요 활동은 다르게 구성되어 있습니다. 아래는 두 역할 간의 주요 차이를 설명한 것입니다.

### 데이터 엔지니어(Data Engineer):

1. **데이터 수집 및 저장:** 데이터 엔지니어는 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집하고, 이를 처리하여 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 또는 다른 저장 시스템에 안정적으로 저장합니다.

2. **데이터 파이프라인 개발:** 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인을 구축하여 데이터가 소스에서 목적지로 이동하도록 하는데 중점을 둡니다. 이는 데이터의 추출, 변환, 적재(ETL) 프로세스를 포함합니다.

3. **데이터 아키텍처 및 모델링:** 데이터 엔지니어는 데이터 아키텍처를 설계하고 데이터 모델을 구축하여 비즈니스 요구에 따라 효과적으로 데이터를 저장하고 관리합니다.

4. **성능 최적화:** 대용량 데이터 처리를 위해 시스템의 성능을 최적화하고 확장성을 확보하는 것이 데이터 엔지니어의 역할 중 하나입니다.

5. **데이터 보안 및 규정 준수:** 데이터 엔지니어는 데이터의 안전성과 보안을 유지하며 적용되는 규정을 준수하는데 주력합니다.

### 데이터 분석가(Data Analyst):

1. **데이터 탐색 및 시각화:** 데이터 분석가는 데이터를 시각화하고 탐색하여 비즈니스 인사이트를 도출합니다. 주로 기술적인 측면에서는 통계 및 데이터 시각화 도구를 활용합니다.

2. **비즈니스 인텔리전스:** 데이터 분석가는 조직 내에서 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하고 리포팅합니다. 주로 비즈니스 요구에 따라 데이터를 해석하고 의미 있는 결과를 도출합니다.

3. **모델링 및 예측:** 데이터 분석가는 통계 모델링 및 머신 러닝 기술을 사용하여 향후 추세를 예측하거나 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

4. **의사 결정 지원:** 데이터 분석가는 의사 결정을 지원하고, 조직의 목표를 달성하기 위한 전략적 방향을 제시합니다.

5. **커뮤니케이션 및 협업:** 비기술적인 사용자와 소통하며 데이터 인사이트를 이해할 수 있도록 효과적으로 전달하는 능력이 필요합니다.

요약하면, 데이터 엔지니어는 데이터를 효과적으로 수집, 저장하고 처리하는데 중점을 두며, 데이터 분석가는 데이터를 활용하여 비즈니스에 가치를 제공하고 의사 결정을 지원합니다.