# 데이터 엔지니어링 전망: Data Engineering Weekly의 2025년 예상 > Clean Markdown view of GeekNews topic #18402. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=18402](https://news.hada.io/topic?id=18402) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/18402.md](https://news.hada.io/topic/18402.md) - Type: news - Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru) - Published: 2024-12-23T10:36:01+09:00 - Updated: 2024-12-23T10:36:01+09:00 - Original source: [dataengineeringweekly.com](https://www.dataengineeringweekly.com/p/the-future-of-data-engineering-dews) - Points: 18 - Comments: 0 ## Summary 2024년 데이터 엔지니어링 분야에서는 생성형 AI의 급성장과 데이터 거버넌스의 성숙화가 주요 변화였으며, 2025년에는 AI 컴퓨팅의 발전, 도메인별 특화 언어 모델의 진화, AI 오케스트레이터와 다단계 추론의 결합, 차세대 데이터 통합 개발 환경의 부상, 그리고 LakeDB의 등장이 주요 트렌드입니다. 도메인별 특화 언어 모델과 SLM(Small Language Model)의 발전은 산업별 요구에 최적화된 AI 활용을 가능하게 하며, 비용 효율성과 적응성을 통해 AI 접근성을 대중화할 것입니다. 데이터 관리에서는 데이터 통합 개발 환경과 LakeDB 같은 새로운 기술이 데이터 처리와 분석을 혁신하며, 데이터 메시와 제로 ETL 기술이 데이터를 효과적으로 공유하고 활용하는 데 기여할 것입니다. 이러한 변화는 데이터 엔지니어 역할의 중요성을 더욱 부각시키며, AI와 데이터 기반 혁신의 중심에서 새로운 가치를 창출할 것으로 기대됩니다. ## Topic Body - 2024년 데이터 엔지니어링의 주요 변화 : 생성형 AI의 급성장, 데이터 거버넌스의 성숙화, 효율성과 실시간 처리에 대한 집중 - 2025년에는 이러한 흐름 위에서 데이터 세계를 변화시킬 다섯 가지 주요 트렌드가 예상됨 ### 1. AI 컴퓨팅의 발전 - NVIDIA가 시가총액 기준으로 세계 최대 기업으로 부상하며 세대에 한 번 있을법한 성장세를 보이고 있음 - Google이 양자 컴퓨팅 분야에서 Willow를 통한 혁신적인 돌파구를 마련했다는 발표를 진행함 - Amazon, Google, Microsoft 등이 AI 칩 시장에서 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, Amazon의 Trainium2 칩이 대표적인 사례임 - Neural Processing Units (NPUs)가 탑재된 PC와 디바이스들이 오프라인 AI 연산을 가능하게 하고 데이터 프라이버시를 향상시키고 있음 - Google의 Edge TPU와 같은 혁신이 에너지 효율적인 엣지 컴퓨팅으로의 전환을 가속화하여 중앙 집중식 클라우드 인프라 의존도를 감소시키고 있음 - 하이브리드 및 에너지 효율적인 컴퓨팅 아키텍처로의 전환이 AI 애플리케이션의 성능, 비용, 프라이버시 간의 격차를 해소하고 있음 - 뇌의 구조를 모방한 Neuromorphic 칩이 비교할 수 없는 에너지 효율성과 디바이스에서의 비정형 데이터 처리 능력을 제공할 것으로 기대됨 - 신경형태 및 양자 컴퓨팅 분야에서 상당한 발전이 이루어지며 AI 능력의 새로운 지평을 열고 있음 - 이러한 AI 하드웨어의 발전이 2025년 이후 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 헬스케어 분야의 혁신을 주도할 것으로 전망됨 ### 2. 도메인별 특화 언어 모델의 진화 - Domain-specific language models (LLMs) - 특정 산업 분야의 데이터셋으로 학습된 도메인별 언어 모델이 각 산업에서 AI의 적용을 한 단계 발전시키고 있음 - 의료, 금융, 법률, 제조 등의 산업에서 이러한 모델을 도입하여 복잡하고 맥락이 풍부한 과제들을 정확하게 해결하고 있음 - 개별 산업의 세밀한 요구사항에 맞춰진 AI 기능을 통해 기업 전반의 업무 프로세스와 의사결정 과정에 혁신을 가져오고 있음 - Small Language Models (SLMs) - 작은 규모의 언어 모델(Small Language Models, SLMs)이 비용 효율성과 적응성 측면에서 주목받고 있음 - 특정 작업에 최적화된 SLM이 제한된 영역에서는 대규모 모델보다 더 우수한 성능을 보여주고 있음 - 컴퓨팅 요구 사항이 줄어들고 배포 편의성이 개선된 SLM은 모든 규모의 조직이 리소스 집약적인 시스템을 관리해야 하는 부담 없이 정교한 언어 기능을 구현할 수 있도록 AI에 대한 액세스를 대중화할 것 ### 3. AI 오케스트레이터와 다단계 추론 - AI 오케스트레이터 - 기업들이 다양한 특화 AI 에이전트를 도입함에 따라 AI 오케스트레이터가 AI 기반 데이터 스택의 중추적 역할을 담당하게 될 것으로 전망됨 - 이러한 오케스트레이터는 지능형 제어 평면으로서 작업을 가장 적합한 에이전트에 동적으로 라우팅하고, 결과를 종합하여 실행 가능한 인사이트를 제공함 - 깊이 있는 콘텐츠 이해력, 다국어 처리 능력, 다양한 데이터 타입 지원을 통해 여러 AI 에이전트를 일관된 워크플로우로 통합함 - 다단계 추론의 발전 - AI 모델이 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 문제를 다단계 추론을 통해 해결하는 방향으로 진화하고 있음 - 복잡한 작업을 작은 순차적 단계로 나누어 처리함으로써 더욱 정확하고 통찰력 있는 분석이 가능해짐 - 이 기능을 통해 AI 에이전트는 코딩, 의료, 법률 및 기타 산업에서 롱테일 자동화 작업이 가능해 질 것 - AI 오케스트레이터와 다단계 추론의 결합이 AI의 새로운 시대를 열어, 다양한 분야에서 문제 해결과 의사결정에 AI의 영향력이 크게 확대될 것 ### 4. 차세대 데이터 통합 개발 환경 (Data IDE) - 조직들의 데이터 인사이트 수요 증가로 인해 데이터 엔지니어링 접근 방식이 근본적으로 변화하고 있음 - 2025년에는 데이터 접근과 조작을 효과적으로 대중화하도록 설계된 새로운 유형의 통합 개발 환경(IDE)이 부상할 것으로 전망됨 - lakebyte.ai와 같은 도구들이 이러한 혁신의 시작을 보여주고 있음 - 핵심 특징 - 심리스한 통합 - 데이터 수집 및 변환부터 분석, 시각화, 배포까지 전체 데이터 라이프사이클을 하나의 통합된 환경으로 원활하게 통합 - AI 기반 지능형 지원 - 지능형 코드 완성, 자동화된 데이터 정리, 파이프라인 최적화를 위한 스마트한 제안을 제공하는 AI 기능이 탑재될 것 - 코드 작성에 도움을 줄 뿐만 아니라 데이터의 의미를 이해하고 데이터를 변환하는 최적의 방법을 제안 - Low-Code/No-Code 인터페이스 - 시각적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 코딩 경험이 부족한 사용자도 데이터 파이프라인을 구축하고 관리할 수 있음 - 고급 사용자도 필요할 때 사용자 지정 코드를 작성할 수 있는 유연성을 제공 - 협업 기능 - 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 분석가, 비즈니스 사용자 간의 원활한 협업을 촉진 - 공유 환경 내에서 데이터 프로젝트를 함께 작업할 수 있게 해줌 - 내장된 데이터 거버넌스 - 데이터 품질 검사, CI/CD 파이프라인, 프로덕션에 푸시하기 전에 통합 테스트를 실행, 액세스 제어 및 계보 추적이 개발 워크플로에 직접 통합 - 데이터 거버넌스가 나중에 고려되지 않도록 보장 - 다양한 데이터 소스와 포맷 지원 - 데이터베이스, 데이터 레이크, 스트리밍 플랫폼, 클라우드 스토리지 등 광범위한 데이터 소스에 대한 기본 커넥터를 제공 - 정형, 반정형, 비정형 데이터를 포함한 다양한 데이터 형식을 지원 - 클라우드 네이티브 및 확장성 - 클라우드 인프라의 확장성과 탄력성을 활용하여 클라우드에서 실행되도록 설계 - 강력하고 직관적인 IDE를 통한 데이터 대중화로 'Citizen Data Engineers'가 등장할 것으로 예상됨 - 도메인 전문가들이 전통적인 프로그래머가 아니더라도 데이터 워크플로우를 구축하고 관리할 수 있게 될 것 - 기술팀과 비기술팀 간의 장벽이 허물어지면서 데이터 기반 혁신이 가속화될 것으로 기대됨 - 2025년에는 Prompt Wrangling이 데이터 엔지니어에게 가장 중요한 기술이 될 것으로 예상됨 ### 5. LakeDB의 부상: 레이크하우스 형식을 DB로 전환하기 - 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터베이스 간의 경계가 점차 모호해지고 있음 - 2025년에는 LakeDB라는 새로운 패러다임이 등장할 것으로 전망됨 - LakeHouse 개념의 진화된 형태로, 데이터 레이크에 보다 강력한 데이터베이스 기능을 직접 통합하는 방식으로 발전하고 있음 - 객체 스토리지의 확장성과 유연성을 유지하면서도 전통적인 데이터베이스의 성능과 사용 편의성을 제공함 - 단순한 객체 스토리지 쿼리와 테이블 형식을 넘어서는 고급 기능을 제공함 - 버퍼링, 캐싱, 인덱스, 쓰기 작업을 네이티브하게 관리하여 LakeHouse 수준의 성능과 효율성을 실현함 - 현재의 LakeHouse는 데이터 수집, 변환, 쓰기 작업을 위해 Spark나 Flink 같은 외부 처리 프레임워크에 의존하고 있음 - 이러한 의존성으로 인해 복잡성이 증가하고 지연 시간이 발생함 - 구현 방식에 따라 성능이 일관되지 않고 상호운용성 문제가 발생할 수 있음 - LakeDB는 이런 기능을 포함할 것: - 네이티브 쓰기 기능 - 기반의 객체 스토리지에 직접 최적화된 쓰기 경로를 제공하여 일반적인 작업에서 외부 처리 엔진의 필요성을 제거함 - 최근 S3 조건부 쓰기 기능이 추가되어 클라우드 객체 스토리지가 LakeDB의 쓰기 경로를 지원할 것으로 예상됨 - 지능형 버퍼링과 캐싱 - 데이터 버퍼링과 캐싱을 지능적으로 관리하여 읽기와 쓰기 성능을 모두 최적화함 - 트랜잭션 관리 - S3 조건부 쓰기와 고급 메타데이터 관리 기술을 활용하여 강력한 트랜잭션 관리 기능을 제공함 - 데이터 일관성과 무결성을 보장하는 내장된 메커니즘을 제공함 - 지능형 쿼리 성능 - DuckDB와 같은 인프로세스 OLAP 엔진을 통합하여 소규모 데이터 처리의 효율성을 향상시킴 - 고급 인덱싱과 쿼리 최적화를 통해 쿼리 효율성을 개선함 - 사용자가 데이터 규모에 따른 쿼리 전략을 별도로 수립할 필요 없이 자동으로 최적의 전략을 선택함 - 자동화된 데이터 관리 - 데이터 계층화, 압축, 기타 최적화 기능이 자동화되어 운영을 단순화하고 비용을 절감함 - 벡터 검색 및 확장 기능 - 벡터 데이터베이스와 유사도 검색을 위한 내장 지원 기능을 제공함 - 각 컬럼별로 최적의 인덱싱 기법을 선택적으로 적용하여 읽기와 쓰기 성능을 최적화할 수 있음 - Hudi의 보조 인덱스 지원과 Delta의 가변 데이터 타입과 같은 기능이 이미 LakeHouse 형식에서 시작되고 있음 - LakeDB 개념은 아직 초기 단계이지만, 2025년에는 이 분야에서 상당한 혁신이 이루어질 것으로 예상 - 기존의 LakeHouse 형식은 더 많은 LakeDB와 유사한 기능을 통합하도록 발전할 수 있으며, 처음부터 이 비전을 가지고 구축된 새로운 솔루션이 등장할 수도 있음 ### 6. Data Mesh & Contract 기반 제로 ETL과 연합 아키텍처 - 데이터 계약과 메시에 대한 회의적인 시각이 있음에도 불구하고, 더 많은 기업들이 데이터 메시 아키텍처를 도입할 것으로 예상됨 - 특히 기업 내 데이터 교환이 필요한 경우에 데이터 메시의 활용이 증가할 것으로 전망됨 - 제로 ETL과 연합 쿼리 아키텍처가 이러한 변화를 주도하고 있음 - 제로 ETL - 데이터 이동과 중복을 최소화하는 방향으로 기술이 발전하고 있음 - 데이터 가상화, 연합 쿼리 엔진, 데이터 공유 프로토콜 등의 기술이 복잡한 ETL 프로세스 없이도 데이터 접근과 분석을 가능하게 함 - 기존의 복잡하고 시간이 많이 소요되는 ETL 프로세스가 단순화될 것으로 예상됨 - 데이터 공유가 핵심적인 고려사항으로 부상하고 있음 - 안전하고 효율적인 데이터 공유 프로토콜과 플랫폼을 통해 파트너, 고객, 경쟁사와의 협력이 가능해짐 - Delta Sharing과 같은 표준의 채택이 증가하고 지속적인 발전이 예상됨 - 미래 전망 - 도메인 팀들이 자체 데이터 파이프라인을 소유하고 데이터 제품을 생성하며 조직 경계를 넘어 데이터를 원활하게 공유할 수 있게 될 것으로 예상됨 - 기업들이 자사 데이터로 LLM을 학습시키는 비중이 증가함에 따라 데이터 공유의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망됨 - 데이터 공유 모델을 통해 민첩성 향상, 인사이트 도출 시간 단축, 보다 분산화되고 확장 가능한 데이터 관리 접근 방식이 실현될 것으로 기대됨 ### 결론 - AI의 부상과 새로운 IDE를 통한 데이터의 대중화가 가속화되고 있음 - 데이터 엔지니어 역할의 진화와 LakeDB의 등장이 데이터 관리 방식을 근본적으로 변화시키고 있음 - 제로 ETL과 연합 아키텍처가 뒷받침하는 데이터 메시 원칙이 주류로 자리잡고 있음 - 동적인 환경에 따라서, 데이터 엔지니어의 역할이 그 어느 때보다 중요해지고 있음 - 인사이트의 설계자, 데이터 품질의 수호자, 혁신의 동력으로서 핵심적인 위치를 차지하게 될 것으로 전망됨 - 데이터 기반 세계의 진화하는 요구사항에 적응하며 새로운 가치를 창출할 것으로 기대됨 ## Comments _No public comments on this page._