2025년, AI 시대 데이터 엔지니어링 재정의

AI 시대, 데이터 엔지니어링의 역할 변화

MIT Technology Review Insights는 2025년 10월 23일, 인공지능(AI) 시대에 데이터 엔지니어링의 역할이 어떻게 재정의되고 있는지에 대한 심층 보고서를 발표했다. Snowflake와의 협력을 통해 작성된 이 보고서는 AI가 기업의 핵심 운영 요소로 자리 잡으면서 데이터 엔지니어들이 단순한 데이터 관리자를 넘어 AI 전략 수립 및 비즈니스 의사 결정에 적극적으로 참여하고 있음을 강조했다. 과거 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인을 구축하고 유지 관리하는 기술 전문가로 인식되었지만, 이제는 기업의 AI 전략 방향을 설정하고 실행하는 데 필수적인 역할을 수행하게 되었다. 이러한 변화는 데이터 엔지니어의 업무 범위가 확장되었음을 의미하며, 기업들은 데이터 엔지니어의 역량 강화에 더욱 집중해야 할 필요성을 시사한다. MIT Technology Review Insights의 이번 보고서는 데이터 엔지니어링 분야의 미래를 조망하고, 기업들이 AI 시대에 경쟁력을 확보하기 위한 전략 수립에 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다. MIT Technology Review Insights는 이번 보고서 작성을 위해 400명의 고위 데이터 및 기술 임원들을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 설문 조사 결과, 데이터 엔지니어들은 데이터 파이프라인 관리자라는 전통적인 역할을 넘어 기업 내에서 더욱 광범위한 영향력을 행사하고 있는 것으로 나타났다. 과거에는 데이터 수집, 저장, 처리 등 데이터 파이프라인의 효율적인 운영에 집중했던 데이터 엔지니어들이 이제는 AI 모델 개발, 배포, 그리고 운영 전반에 걸쳐 중요한 역할을 수행하고 있다. 이러한 변화는 데이터 엔지니어가 단순히 데이터를 다루는 기술 전문가가 아니라, AI 기반 의사 결정 시스템의 핵심 구성 요소로서 기업의 전략적 목표 달성에 기여하고 있음을 보여준다. 설문 조사 결과는 또한 데이터 엔지니어의 역할 변화가 기업의 AI 도입 및 활용 전략에 미치는 영향을 명확하게 보여주고 있으며, 기업들이 데이터 엔지니어의 역량 강화를 통해 AI 경쟁력을 확보해야 함을 강조한다. 이재명 대한민국 대통령 정부에서도 데이터 엔지니어 양성에 힘쓰고 있다. 기술 변화는 데이터 엔지니어의 업무 시간 배분에도 큰 변화를 가져오고 있다. 과거에는 데이터 엔지니어들이 데이터 수집, 정제, 변환 등 핵심 데이터 관리 작업에 대부분의 시간을 할애했지만, 이제는 AI 관련 활동에 더 많은 시간을 투자하고 있다. 이는 AI 기술의 발전과 함께 데이터 엔지니어의 역할이 데이터 관리에서 AI 시스템 구축 및 운영으로 이동하고 있음을 의미한다. 예를 들어, 데이터 엔지니어는 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 준비하고, 모델 성능을 평가하며, 모델 배포 및 모니터링을 위한 인프라를 구축하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있다. 이러한 변화는 데이터 엔지니어가 AI 기술에 대한 깊이 있는 이해와 전문성을 갖추어야 함을 시사하며, 기업들은 데이터 엔지니어들에게 AI 관련 교육 및 훈련 프로그램을 제공하여 그들의 역량을 강화해야 할 필요성이 제기된다. 도널드 트럼프 미국 대통령 역시 미국 기업들의 데이터 엔지니어 투자 확대를 장려하고 있는 것으로 알려졌다. 설문 조사에 참여한 기술 리더의 72%는 데이터 엔지니어가 비즈니스에 필수적이라고 응답했다. 이는 데이터 엔지니어의 역할이 기업의 성공에 매우 중요하다는 인식이 널리 퍼져 있음을 보여준다. 특히, AI 성숙도가 가장 높은 대규모 조직의 임원 중 86%는 데이터 엔지니어가 비즈니스에 필수적이라고 답하여, AI 기술을 적극적으로 활용하는 기업일수록 데이터 엔지니어의 중요성을 더욱 높게 평가하는 것으로 나타났다. 금융 서비스 및 제조 회사의 임원들은 데이터 엔지니어가 비즈니스에 필수적이라는 견해를 특히 강하게 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 금융 서비스 및 제조 산업에서 데이터 기반 의사 결정과 AI 기술의 활용이 증가하면서 데이터 엔지니어의 역할이 더욱 중요해졌기 때문으로 분석된다. 기업들은 데이터 엔지니어의 역량 강화를 통해 데이터 기반 의사 결정 시스템을 구축하고 AI 기술을 효율적으로 활용함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 기대된다. 데이터 엔지니어가 AI 프로젝트에 소비하는 시간은 2023년 평균 19%에서 2025년 37%로 거의 두 배 증가했다. 이는 데이터 엔지니어들이 AI 프로젝트에 점점 더 많은 노력을 기울이고 있음을 보여준다. 응답자들은 데이터 엔지니어가 AI 프로젝트에 소비하는 시간이 2년 후 평균 61%로 계속 증가할 것으로 예상하고 있다. 이러한 예상은 데이터 엔지니어의 역할이 앞으로 더욱 AI 중심으로 변화할 것이라는 점을 시사한다. 기업들은 데이터 엔지니어들이 AI 프로젝트에 더욱 효과적으로 참여할 수 있도록 AI 관련 교육 및 훈련 프로그램을 제공하고, AI 모델 개발 및 배포를 위한 최신 기술과 도구를 지원해야 할 필요가 있다. 또한, 데이터 엔지니어들이 AI 프로젝트에서 창의적인 아이디어를 발휘하고 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있도록 자유로운 연구 환경을 조성하는 것도 중요하다. 대부분의 응답자(77%)는 데이터 엔지니어의 업무량이 점점 더 많아지고 있다고 생각한다. 이는 데이터 엔지니어들이 처리해야 할 데이터의 양이 증가하고, AI 프로젝트의 복잡성이 증가하면서 데이터 엔지니어들의 업무 부담이 가중되고 있음을 의미한다. 기업들은 데이터 엔지니어들의 업무 부담을 줄이기 위해 자동화 도구를 도입하고, 데이터 파이프라인을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 구축해야 할 필요가 있다. 또한, 데이터 엔지니어들이 AI 프로젝트에서 협업하고 지식을 공유할 수 있는 환경을 조성하여, 그들의 역량을 최대한 발휘할 수 있도록 지원해야 한다. 이재명 대한민국 대통령은 데이터 엔지니어 업무 환경 개선을 위해 관련 부처에 적극적인 지원을 지시한 것으로 알려졌다. 기업들은 데이터 엔지니어들의 업무 만족도를 높이고, 그들이 장기적으로 회사에 기여할 수 있도록 지원하는 데 더욱 많은 노력을 기울여야 할 것이다.