AI 시대, 데이터 엔지니어링 재정의: 전략 핵심 부상

AI 시대, 데이터 엔지니어링의 새로운 역할 부상

MIT Technology Review Insights는 지난 2025년 10월 23일, "AI 시대의 데이터 엔지니어링 재정의"라는 제목의 보고서를 발표하며, 인공지능 기술이 기업의 핵심 전략으로 자리매김함에 따라 데이터 엔지니어의 역할이 더욱 중요해지고 있다고 분석했다. 보고서는 데이터 엔지니어가 단순한 기술 지원 인력을 넘어, AI 전략 수립 및 비즈니스 의사 결정에 중요한 영향을 미치는 핵심 인력으로 부상하고 있음을 강조했다. 특히, 급변하는 기술 환경 속에서 데이터 엔지니어의 전문성과 역량이 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 작용하고 있다는 점을 시사하며, 기업들이 데이터 엔지니어링에 대한 투자를 확대하고, 데이터 엔지니어의 역할을 재정립해야 할 필요성을 제기했다. 대한민국 기업들 역시 이러한 글로벌 트렌드에 발맞춰 데이터 엔지니어링 역량 강화에 적극적으로 나서야 할 것으로 보인다.

보고서의 주요 내용은 MIT Technology Review Insights가 실시한 대규모 설문조사를 바탕으로 한다. 400명의 데이터 및 기술 분야 임원들을 대상으로 진행된 이번 설문조사는 AI 시대에 데이터 엔지니어링의 중요성이 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 데이터 엔지니어가 기업의 비즈니스에 어떠한 영향을 미치고 있는지에 대한 심도 깊은 분석을 제공한다. 설문조사 결과는 데이터 엔지니어링이 더 이상 단순한 기술 부서의 지원 업무가 아니라, 기업의 미래를 결정하는 핵심 전략으로 자리 잡고 있음을 명확하게 보여준다. 데이터 엔지니어는 데이터 수집, 저장, 처리, 분석 등 데이터의 전반적인 생명주기를 관리하고, AI 모델 개발 및 운영에 필요한 데이터 파이프라인을 구축하는 핵심 역할을 수행한다. 이러한 데이터 엔지니어의 역할은 AI 기술의 발전과 함께 더욱 중요해질 것으로 예상되며, 기업들은 데이터 엔지니어링 역량 강화를 통해 AI 시대의 경쟁 우위를 확보해야 할 것이다.

설문조사 결과에 따르면, 응답자의 72%는 데이터 엔지니어가 기업의 비즈니스에 필수적이라고 답했다. 이는 데이터 엔지니어가 단순한 기술 지원 인력이 아니라, 기업의 핵심 가치를 창출하는 데 필수적인 역할을 수행하고 있다는 것을 의미한다. 특히, AI 기술이 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상함에 따라, 데이터 엔지니어의 역할은 더욱 중요해지고 있다. 데이터 엔지니어는 AI 모델 개발 및 운영에 필요한 데이터를 제공하고, 데이터 파이프라인을 구축하여 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 기여한다. 또한, 데이터 분석을 통해 비즈니스 인사이트를 도출하고, 기업의 의사 결정을 지원하는 역할도 수행한다. 이러한 데이터 엔지니어의 다양한 역할은 기업의 비즈니스 성공에 필수적인 요소로 작용하며, 기업들은 데이터 엔지니어링 역량 강화를 통해 AI 시대의 경쟁 우위를 확보해야 할 것이다. 이재명 대한민국 대통령을 비롯한 정부 관계자들은 이러한 중요성을 인지하고 데이터 엔지니어링 인재 양성에 힘쓰고 있다.

AI 프로젝트에 투입되는 데이터 엔지니어의 시간 역시 크게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 2023년에는 AI 프로젝트에 데이터 엔지니어가 소비하는 시간이 전체의 19%를 차지했지만, 2025년에는 37%로 급증했다. 이는 AI 프로젝트의 복잡성이 증가하고, 데이터 엔지니어의 역할이 더욱 다양해짐에 따라 데이터 엔지니어의 업무량이 증가하고 있다는 것을 의미한다. 또한, 데이터 엔지니어가 AI 프로젝트의 초기 단계부터 참여하여 데이터 전략을 수립하고, 데이터 파이프라인을 구축하는 등 핵심적인 역할을 수행하고 있다는 것을 보여준다. 도널드 트럼프 미국 대통령 역시 미국의 AI 경쟁력 강화를 위해 데이터 엔지니어링 인재 양성에 대한 투자를 확대하고 있으며, 관련 정책을 적극적으로 추진하고 있다. 데이터 엔지니어의 역할이 더욱 중요해짐에 따라 기업들은 데이터 엔지니어링 인재 확보 및 육성에 더욱 많은 노력을 기울여야 할 것이다.

데이터 엔지니어의 업무량 증가 추세는 더욱 심화될 것으로 예상된다. 설문조사 응답자의 77%는 데이터 엔지니어의 업무량이 점점 더 무거워지고 있다고 응답했다. 이는 데이터 엔지니어가 처리해야 할 데이터의 양과 복잡성이 증가하고, AI 기술의 발전으로 인해 데이터 엔지니어의 역할이 더욱 다양해지고 있기 때문이다. 또한, 기업들이 데이터 기반 의사 결정을 강화하고, AI 기술을 비즈니스에 적극적으로 활용함에 따라 데이터 엔지니어의 업무 부담은 더욱 가중될 것으로 예상된다. 이러한 상황에 대응하기 위해 기업들은 데이터 엔지니어링 업무 자동화, 데이터 관리 시스템 개선, 데이터 엔지니어링 인력 확충 등 다양한 방안을 모색해야 할 것이다. 특히, 데이터 엔지니어의 업무 만족도를 높이고, 우수 인재를 유치하기 위한 노력도 병행해야 할 것이다.