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데이터 엔지니어가 AI로 파이프라인 구축 3배 빨라진 후기
데이터 엔지니어가 AI로 파이프라인 구축 3배 빨라진 후기
SQL만 짜던 엔지니어가 Claude Code로 현대적 데이터 스택 마스터하기까지
럿지 AI 팀2025-01-305분
😰 Before: SQL만 짜는 3년
일상 업무
-- 데이터 추출
SELECT * FROM sales
WHERE date = '2024-01-01';
-- CSV 저장 → Excel → 가공 → 적재
매일 같은 반복 작업...
기술 격차
내가 아는 것:
Oracle, SQL
모르는 것:
Airflow, Spark, Kafka, dbt, Snowflake
격차:
3년 ⬇️
💡 전환점: 신입보다 못한 3년차
부트캠프 출신 신입이 Airflow, dbt, Python, Docker를 다 알고 있었습니다.
"신입보다 못한 3년 차..."
팀장의 조언:
"태영님, 요즘은 AI로 빠르게 배운대요. 이거 한번 봐보세요."
📚 Week 1-10: 학습 여정
Week 1-3: Python & Airflow
- • 3일 만에 pandas 기본 마스터
- • SQL 대신 Python으로 처리 → 속도 10배
- • Airflow DAG 생성으로 워크플로우 자동화
- • dbt로 데이터 변환 및 문서 자동 생성
Week 4-6: 클라우드 & 빅데이터
- • AWS 데이터 레이크 아키텍처 구축
- • S3 + Glue ETL + Athena + QuickSight
- • PySpark로 1억 건 데이터 처리 (10배 빠름)
- • 구축 기간: 2주 (기존 예상: 2개월)
Week 7-10: 실시간 처리
- • Kafka Producer/Consumer 구현
- • 지연 시간 <100ms, 처리량 10,000 events/sec
- • Flink로 실시간 이상 탐지
- • 윈도우 집계 → 패턴 매칭 → Slack 알람
🚀 75일 후 변화
기술 스택 Before
- • Oracle
- • SQL
- • Excel
기술 스택 After
- • Python/Pandas/PySpark
- • Airflow/Prefect
- • dbt, Kafka/Flink
- • AWS (S3/Glue/Athena)
- • Docker/Kubernetes
3배
파이프라인 구축
2개월 → 2주
48배
데이터 처리
4시간 → 5분
45%
연봉 상승
5,500 → 8,000만원
🏗️ 실전 프로젝트: 데이터 레이크
Claude가 설계한 아키텍처
[Data Sources]
├─ MySQL (CDC with Debezium)
├─ APIs (Airbyte)
└─ Logs (Fluentd)
↓ Kafka
[Data Lake]
└─ S3 (Raw/Processed/Curated)
↓ Glue ETL + Flink
[Data Warehouse]
└─ Snowflake → Tableau
15개
데이터 소스
1TB/day
처리량
$3,000
월 비용
6주
구축 기간
핵심 학습법
1. 문제 → 기술 학습 - 회사 문제 해결하며 배우기
2. 아키텍처 설계 - Claude에게 요구사항 주고 설계 받기
3. 문서화 - 자동 생성으로 팀 온보딩 쉽게
"레거시 DE도 AI 덕분에 Modern Stack 전문가가 되었습니다"