Analytics Engineer
data engineering 2026. 7. 27
- Analytics Engineer: 데이터의 내용을 이해하는 엔지니어 & 기술에 강한 분석가. Data Analytics와 Data Engineering 가교에 있는 역할.
- 필요 역량: 테크 스킬 (코딩, 통계), 도메인 지식 & 경험, 커뮤니케이션 역량
- Analytics Enginner 탄생 배경
- 데이터의 복잡성 증가: 로그 데이터, 비정형 데이터, 실시간 스트림 데이터 등 원천 데이터 포맷의 다양화
- 협업 및 재사용성 중요성 증대: 지속 가능한 데이터 프로덕트 및 마트 필요
- 도구 발전: dbt, git, airflow 등으로 데이터 파이프라인 자동화 및 구조화 가능
- 신뢰할 수 있는 표준 데이터의 필요성 대두: 공통 지표, 표준 정의 등 필요
- => 분석가와 엔지니어 사이의 중간 다리 역할을 하는 멀티 플레이어가 필요해짐
- 사용 기술
- 적어도 Data Transformation에 해당하는 Airflow, dbt, Python은 사용할 줄 알아야 한다.
데이터 관련 직군 간 비교
| 역할 | 주요 도구 | 주요 산출물 |
|---|---|---|
| Data Engineer | Airflow, Spark, Kafka, Snowflake, Redshift, … | 데이터 수집, 적재, 정제 파이프라인 |
| Data Analyst | SQL, Tableau, Excel, … | 분석 리포트, 대시보드, 인사이트 |
| Analystic Engineer | dbt, SQL, Git, Airflow, … | 데이터 마트, 재사용 가능한 데이터 모델 |