빅데이터 엔지니어로 14년, 삽질과 깨달음의 기록

데이터는 세상을 움직이는 연료다.

하지만 이 연료를 다루는 과정은 생각보다 복잡하고, 시행착오도 많았다.

 

나는 14년간 빅데이터 엔지니어로 일하면서 수많은 삽질을 겪었고, 그 속에서 중요한 교훈을 얻었다.

이 블로그를 시작한 이유도 바로 그것이다.

내가 겪은 시행착오와 깨달음을 기록으로 남기며, 비슷한 길을 걷는 사람들이 더 나은 선택을 할 수 있도록 돕고 싶다.

정보는 나눌수록 더 큰 가치가 생긴다고 믿는다.

 

1. "빅데이터"는 만능이 아니다

처음 빅데이터를 접했을 때, 나는 단순히 데이터가 많으면 좋은 줄 알았다. 하지만 현실은 달랐다. 아무리 많은 데이터를 가져와도, 쓰레기 데이터(Garbage In, Garbage Out) 면 아무 의미가 없었다. 중요한 것은 어떤 데이터를 어떻게 가공하고 활용할 것인가였다.

 

2. 완벽한 데이터 파이프라인은 없다

초기에는 "완벽한 데이터 아키텍처"를 만들고 싶었다. 장애 없는 시스템, 효율적인 데이터 흐름, 최적화된 쿼리... 하지만 현실에서는 항상 예외가 발생한다.

• 예상 못한 데이터 포맷이 들어오고,
• 실시간 처리해야 할 데이터가 밀리고,
• 쿼리 성능이 갑자기 떨어지고...

결국 완벽한 시스템보다 유연한 시스템이 더 중요하다는 걸 깨달았다.

 

3. 장애는 언제나 발생한다, 중요한 것은 대처법

한 번은 중요한 배치 작업이 새벽에 실패하면서, 다음 날 아침부터 난리가 난 적이 있었다. 처음엔 "이런 일이 없도록 완벽한 코드를 짜야 한다!"고 생각했지만, 현실적으로 100% 장애 없는 시스템은 불가능했다.

중요한 것은 장애 발생 시 얼마나 빠르게 감지하고 대응할 수 있는가였다.

그래서 모니터링과 로그 분석의 중요성을 깨닫고, 각종 대시보드와 알람 시스템을 구축하기 시작했다. 그 결과, 문제가 발생하더라도 빠르게 조치할 수 있었고, 운영 부담도 훨씬 줄었다.

 

4. 기술보다 중요한 것은 "비즈니스 이해"

데이터 엔지니어로서 가장 어려운 점은 기술이 아니라 비즈니스 요구를 이해하는 것이었다. SQL을 아무리 잘 써도, 하둡과 스파크를 능숙하게 다뤄도, 정작 비즈니스에서 원하는 데이터를 뽑아내지 못하면 아무 의미가 없다. 결국 데이터를 어떻게 가공하고, 어떤 가치를 만들어낼 것인가가 핵심이었다.

이제는 단순히 기술적인 문제를 해결하는 것이 아니라, 데이터를 통해 비즈니스 문제를 해결하는 것에 더 집중하려 한다.

 

5. 삽질은 피할 수 없다, 하지만 공유하면 줄일 수 있다

15년 동안 나는 수많은 삽질을 해왔다. 하지만 그 과정에서 정말 많은 걸 배웠고, 그 깨달음을 동료나 후배들과 나누면서 나 역시 성장할 수 있었다. 이 블로그도 그런 목적을 가지고 있다.

앞으로 이 공간을 통해 빅데이터 엔지니어링의 현실적인 문제들, 해결 방법, 그리고 데이터 기반 사고방식에 대한 이야기를 나누고자 한다. 완벽한 길은 없지만, 시행착오를 줄이는 길은 있다.

같은 길을 걷는 분들에게 조금이라도 도움이 되길 바라며, 블로그는 처음이라 많이 서툴지만 앞으로의 글도 기대해주길 바란다.