AI 시대 필수 역량
6분

AI 시대,


DB 설계 중요성이 커지는 이유

AI 활용이 보편화되면서 오히려 DB 설계 역량의 중요성이 증가. 벡터 검색, RAG 시스템 구축 등 새로운 설계 패턴이 등장하며 전문가 수요 급증하고 있다.

%

AI 프로젝트 중 데이터 엔지니어링 비중

단계

AI 서비스 구축 중 3단계가 DB 관련

%

모델이 차지하는 비중

AI 서비스를 분해하면

1

데이터 수집/저장

DB 설계

2

데이터 전처리

DB 쿼리

3

모델 학습

AI

4

서비스 제공

DB + AI

"AI 프로젝트의 70%는 데이터 엔지니어링입니다. 모델은 10%도 안 돼요. 데이터를 어떻게 설계하고 관리하느냐가 AI 서비스의 성패를 결정합니다."

- 네이버 AI Lab 연구원

새로운 DB 설계 패러다임

벡터 검색 (Vector Search)

이미지 유사도, 의미 기반 검색, 대화 문맥 파악

네이버 쇼핑
당근마켓
ChatGPT

RAG 시스템

검색 증강 생성으로 AI 환각 방지

문서 청킹
벡터 임베딩
메타데이터 관리

실시간 파이프라인

추천, 이상탐지, 챗봇 대화 이력 처리

Kafka
TimescaleDB
Feature Store

AI 시대에 필요한 DB 역량

전통적 DB 역량

  • 정규화 / 비정규화
  • 인덱스 설계
  • 트랜잭션 관리
  • 쿼리 최적화

+ AI 시대 추가 역량

  • 벡터 DB (pgvector, Pinecone)
  • 시계열 DB (TimescaleDB)
  • 피처 스토어 (Feast)
  • 실시간 파이프라인 (Kafka)

AI 시대를 위한 DB 설계 역량, 지금 시작하세요

기본기부터 벡터 검색까지, 체계적인 학습 가이드

김영한의 실전 데이터베이스 강의

AI 시대, 오히려 기회다

AI는 도구일 뿐, 설계는 사람의 영역이다. 2025년, DB 설계는 AI 시대의 가장 중요한 개발자 역량 중 하나가 되었습니다.

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2025-01-28 · 럿지 AI 팀