데이터 엔지니어란?
Kaden Sungbin Cho
데이터의 쓰임새에 대해 요즘 다시 생각하곤 합니다.
데이터 엔지니어든, 분석가든, 사이언티스트든 데이터에 기반해 고객에게 가치있는 상품을 만드는 것이 목적입니다.
조잡한 대시보드라도, 한 페이지에 담긴 분석 리포트일지라도 그것이 상품이라는 언어로 표현되는 순간 퀄리티를 기대하게 되는 것 같습니다.
많은 곳에서의 방향성은 데이터 상품이 점점 서비스 레벨에 근접하게 되면서 운영 서비스 레벨의 SLA가 요구되고 있다는 점입니다.
검색은 예전부터 그러하였고, 추천, 크리티컬한 지표, ML 모델을 위한 피쳐들 등등 점점 더 필요성에 따라 높은 수준의 안정성과 정합성이 필요합니다.
최근 C 레벨에 다이렉트로 송신되는 리포트에 관여하며,
다시 한 번 데이터 퀄리티를 고민하게 됩니다.
(원문: https://kadensungbincho.tistory.com/20)
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2024년 5월 4일 오후 3:26
최
... 더 보기어제 AI 시대의 개발자 토론회에서 내가 대 AI 시대에는 버전관리 시스템이 필요없을 수도 있다고 생각해야한다는 말을 했는데, 그정도로 파격적인 생각을 해야한다는 이야기긴했지만, 진짜 그럴까?를 다시 한 번 생각해봤다.
우선 버전관리 시스템의 목적은 크게 다음 세 가지다.
‘똑부(똑똑하고 부지런하기)보다 똑게(똑똑하지만 게으른) 리더가 되라.’ 리더십 코칭에서 빠지지 않는 훈수다. 현장 리더들의 말을 들어보면 실행이 쉽지 않다.
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