진화하는 데이터 엔지니어링 환경에서 Generative AI의 통합은 더 이상 미래 지향적인 개념이 아니라 현재의 현실입니다. 데이터가 혁신의 생명선이 되면서 데이터의 생성, 처리 및 관리가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전을 기반으로 하는 Generative AI의 위력을 경험해 보세요. 이 기술은 단순히 기존 프레임워크를 향상시키는 것이 아닙니다. 전체 데이터 수명주기에 혁명을 일으키고 있습니다.

데이터 엔지니어링 라이프사이클의 재창조

데이터 엔지니어링에는 전통적으로 생성, 수집, 저장, 변환, 제공 등 여러 단계를 통한 데이터 이동 및 관리가 포함됩니다. 이는 데이터의 정확성, 가용성 및 분석 준비를 보장하는 세심한 프로세스입니다. 각 단계마다 과제와 요구 사항이 있으며, LLM은 스마트 솔루션을 제공하는 필수 도구가 되고 있습니다.

각 단계에서 이러한 시너지 효과를 살펴보고 생성 AI가 이 데이터 교향곡에서 어떻게 거장이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.

1. 생성: 데이터 생성의 기술

• 데이터 엔지니어링 수명주기의 생성 단계는 트랜잭션 데이터베이스, IoT 장치 및 웹 서비스와 같은 다양한 소스에서 원시 데이터가 수집되는 기본 단계입니다.

• 데이터 엔지니어가 이러한 플랫폼을 사용함에 따라 수집에서 분석에 이르기까지 전체 수명 주기를 촉진하는 데이터를 보호하는 데 그들의 역할은 매우 중요합니다.

• 실제 데이터 세트가 부족하고 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아지면서 Generative AI는 합성 데이터 세트를 생성하기 위한 강력한 도구로 부상했습니다.

>> 금융 기관에서는 실제 데이터를 거의 모방하는 금융 거래를 생성하기 위해 이 기술, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. GAN은 새로운 데이터를 조작하는 생성기와 데이터의 진위 여부를 평가하는 판별기라는 이중 네트워크 아키텍처를 사용합니다. 반복적인 적대적 프로세스를 통해 고객의 개인 정보를 침해하지 않으면서 실제 금융 행동의 통계적 뉘앙스를 보존하는 합성 데이터를 생성합니다.

>> Generative AI는 데이터 불균형을 수정하여 전자상거래 플랫폼에 대한 공정한 감정 분석을 보장합니다.

>> 또한 소프트웨어 개발을 위한 현실적인 테스트 데이터세트를 제공하고 자연어 처리(NLP) 작업을 위한 교육 데이터를 풍부하게 합니다.

>> 또한 복잡한 비정형 데이터를 구성하기 위한 스키마 생성을 제공하여 물류 최적화에 도움을 줍니다.

• 본질적으로 Generative AI는 데이터 보안과 개인 정보 보호를 우선시하면서 다양한 도메인에 걸쳐 다양하고 현실적인 데이터 세트를 생성하여 데이터 생성에 혁명을 일으키고 있습니다.

2. 수집: 데이터 동화의 기술

• 데이터 엔지니어링 프로세스에서는 다운스트림 처리를 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 수집 단계가 필수적입니다.

• 이 단계에서는 가변적인 데이터 소스와 스트림으로 인해 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 요구 사항, 데이터 양, 실시간 또는 근시일에 데이터를 처리하는 조직의 능력을 기반으로 배치 또는 스트리밍 수집 중에서 신중하게 선택하는 것이 중요합니다.

  
  

>> 손으로 쓴 대출 신청서를 디지털 기록으로 변환할 때 은행이 직면하는 과제 중 하나는 읽을 수 없는 손글씨를 처리하는 광학 문자 인식(OCR) 기술의 한계입니다. 이를 완화하기 위해 Generative AI와 LLM이 작동하여 텍스트의 명확한 부분의 컨텍스트를 활용하여 불분명한 부분을 추론하고 채웁니다.

>> 광범위한 교육 데이터를 활용하는 이러한 모델은 텍스트를 추론하고 재구성하는 데 능숙하여 디지털 문서가 원본 손으로 쓴 자료를 정확하게 반영하도록 보장합니다.

>> 이 기술은 또한 부동산 목록을 풍부하게 하고, 일관성을 위해 건강 기록 데이터를 정규화하고, 분석 목적으로 음성 고객 서비스 상호 작용을 기록하고, 이미지를 텍스트로 변환하여 물류 운영을 간소화하는 데에도 사용됩니다.

• 따라서 생성적 AI 및 LLM은 데이터 정확성과 유용성을 향상하고 복잡한 수집 문제를 혁신과 효율성의 기회로 전환하는 데 중요한 도구 역할을 합니다.

3. 스토리지: 디지털 자산의 금고

• 데이터 엔지니어링에서는 효율적인 스토리지가 매우 중요하며 데이터 가용성과 운영 효율성 간의 균형을 유지합니다.

• 이 단계에서는 읽기/쓰기 요구와의 호환성 보장, 병목 현상 방지, 스토리지의 주요 역할 결정(장기 보관 또는 신속한 액세스), 자주 액세스하는 '핫' 데이터와 덜 활동적인 '콜드' 데이터를 모두 수용할 수 있는 확장성, 메타데이터 캡처, 거버넌스 프로토콜, 스키마 유연성 등 여러 가지 요소에 따라 결정됩니다.

• 데이터 생성이 기하급수적으로 증가함에 따라 스토리지 효율성을 최적화하는 것이 중요해졌습니다.

  
  

>> 예를 들어 제너레이티브 AI를 활용하여 비디오 데이터 크기를 줄일 수 있는 비디오 스트리밍 서비스를 생각해 보십시오. LLM은 비디오를 간결하게 인코딩하는 방법을 배우고 품질 유지와 저장 공간 감소 사이의 미묘한 균형을 유지합니다. 이 AI 기술은 소모성 데이터를 식별하여 저장에 필요한 것만 유지하고 나머지는 필요에 따라 동적으로 재구성하여 사용자 경험을 저하시키지 않으면서 인상적인 압축률을 달성합니다.

>> 비디오 압축 외에도 스토리지 관리를 혁신하는 다른 사용 사례로는 스마트 중복 제거로 클라우드 스토리지 개선, 비용 절감을 위한 예측 계층화 사용, 새로운 비즈니스를 위한 합성 데이터 세트 생성, 오래된 문서 복원 등이 있습니다.

• 이러한 혁신을 통해 Generative AI는 스토리지 접근 방식을 혁신하고 정교한 데이터 운영에 필수적인 비용 효율성과 향상된 기능을 제공하는 데 중추적인 역할을 합니다.

4. 혁신: 미래를 위한 데이터 형성

• 데이터 엔지니어링에서는 데이터를 정제하여 비즈니스 통찰력을 이끌어내는 잠재력을 발휘하는 변환 단계가 매우 중요합니다.

• 이 단계에는 유형 변환, 형식 표준화, 스키마 진화, 데이터 정규화, 비즈니스 논리를 데이터 모델로 복잡하게 짜기, 데이터베이스를 비즈니스의 기능적 현실에 맞추는 등 다양한 작업이 포함됩니다.

>> GPT-3와 같은 LLM은 광범위한 교육을 활용하여 날짜 형식을 정밀하게 표준화하는 등의 작업을 처리함으로써 이 영역에서 탁월합니다.

>> 패턴 인식을 사용하여 스크립트나 정규식을 생성하고 서로 다른 데이터를 통합 형식으로 변환하여 분석 및 기계 학습 애플리케이션을 위한 정리된 데이터에 대한 경로를 간소화합니다.

>> 단순한 형식화를 넘어 LLM은 복잡한 조직 구조를 논리적 데이터베이스 설계로 쉽게 변환하고, 비즈니스 규칙 정의를 간소화하고, 데이터 정리를 자동화하고, 보다 완전한 분석 보기를 위해 외부 데이터 포함을 제안합니다.

• LLM은 데이터 품질과 균일성을 향상시킬 뿐만 아니라 데이터 준비 프로세스를 가속화하고 강력한 데이터 중심 비즈니스 결정을 위한 기반을 마련함으로써 데이터 엔지니어링에서 혁신적인 역할을 수행합니다.

5. 제공: 정확한 데이터 전달

• 데이터 엔지니어링에서 서빙 단계는 세 가지 주요 방법을 통해 이해관계자에게 노동의 결실을 전달하는 단계입니다.

• 보고서와 대시보드를 통해 인사이트를 제공하는 분석, 예측과 의사 결정을 지원하는 기계 학습, 변환된 데이터를 다시 비즈니스 시스템으로 순환시키는 역방향 ETL이 바로 그것입니다.

• 데이터 수명주기의 정점은 처리된 데이터를 최종 사용자나 애플리케이션에 제공하는 것입니다.

  
  

>> 여기에서 대화형 대시보드는 사용성의 정점을 나타내며 LLM은 자연어 처리(NLP)를 통해 데이터 분석을 통해 사용자 상호 작용을 혁신하고 있습니다. 대화형 대시보드에 통합되면 LLM은 복잡한 데이터베이스와 사용자 간의 지능형 중개자 역할을 합니다. 사용자는 대화체로 쿼리를 입력하거나 말할 수 있습니다. 그런 다음 LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 광범위한 교육을 통해 쿼리를 구문 분석하여 사용자의 의도와 요청의 미묘한 차이를 이해합니다. 이후 모델은 이 의도를 기본 데이터베이스 시스템이 실행할 수 있는 구조화된 쿼리로 변환합니다. 필요한 정확한 데이터를 검색한 다음 이해할 수 있는 형식으로 표시합니다. 이 원활한 프로세스는 사용자 경험을 크게 향상시켜 기술적 쿼리 언어 지식 없이도 직관적인 데이터 탐색 및 의사 결정을 가능하게 합니다.

>> 다른 사용 사례로는 복잡한 데이터 세트를 요약하여 자동 보고 단순화, 스마트 매핑을 통한 역방향 ETL 촉진, 자동 생성 데이터 보고서를 통한 규정 준수 보장, BI 복잡성을 경영진 의사 결정을 위한 이해 가능한 내러티브로 변환 등이 있습니다.

• LLM은 서비스 단계에서 중추적인 역할을 하며 정교한 데이터 변환 여정이 비즈니스 사용자를 위한 간단하고 전략적인 가치 추출로 마무리되도록 보장하고 조직 전체에서 정보에 입각한 의사 결정을 촉진합니다.

결론: 새로운 데이터 시대의 시작

특히 LLM을 사용하는 생성형 AI는 데이터 엔지니어링의 르네상스를 열고 있습니다. 문제를 기회로, 복잡성을 단순함으로, 원시 데이터를 통찰력 있는 내러티브로 전환하고 있습니다. 데이터 라이프사이클의 각 단계가 제너레이티브 AI로 강화되면서 혁신의 잠재력은 무궁무진합니다.

데이터 엔지니어링의 새로운 시대를 맞이하는 지금, 문제는 더 이상 제너레이티브 AI를 도입할지 여부가 아니라 얼마나 빨리 도입할지 여부입니다. 조직은 이러한 기술을 데이터 전략에 통합하는 방향으로 전환해야 합니다. LLM의 잠재력을 활용하여 더 스마트하고 효율적인 데이터 기반의 미래를 향한 경쟁에서 앞서 나가세요.

• 출처: https://medium.com/@arunapattam/generative-ai-in-data-engineering-e46afed6d5b7

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