STTM부터 Snowflake SQL까지: 메타데이터 기반 데이터 엔지니어링 코파일럿 구축하기
요약
본 글은 데이터 엔지니어링 과정에서 반복적이고 수동적인 작업(DDL, 변환 SQL 생성 등)으로 인해 발생하는 생산성 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위해 STTM 문서를 기반으로 필요한 모든 산출물(SQL, 사양서, 테스트 케이스 등)을 자동으로 생성하는 'Data Engineering Copilot' 구축 아이디어를 제시하고 있습니다.
핵심 포인트
- 데이터 엔지니어링의 어려움은 인재 부족보다 반복적인 수동 작업에 기인한다.
- STTM 문서 기반으로 DDL, 변환 SQL 등 다수의 산출물을 자동 생성하는 것이 목표다.
- Data Engineering Copilot을 통해 데이터 엔지니어링 생산성을 혁신할 수 있다.
대부분의 데이터 엔지니어링 팀이 똑똑한 인재가 부족해서 어려움을 겪는 것은 아닙니다.
그들은 배포 과정의 너무 많은 부분이 여전히 반복적이기 때문에 어려움을 겪습니다.
소스-투-타겟 매핑(Source-to-Target Mapping, STTM) 문서가 들어옵니다.
그러면 누군가가 수동으로 다음을 생성해야 합니다:
- 대상 테이블 DDL (Data Definition Language)
- 변환 SQL (transformation SQL)
- 데이터 사전 (data dictionary)
- 기술 사양서 (technical specification)
- 데이터 품질 규칙 (data quality rules)
- 대사(reconciliation) 검사
- 테스트 케이스
한두 개의 테이블에 대해서는 이것이 관리 가능합니다.
하지만 많은 테이블, 변경되는 요구 사항, 여러 소스 시스템 및 반복적인 배포 주기를 가진 실제 기업 프로그램의 경우, 이는 심각한 생산성 문제가 됩니다.
제가 Data Engineering Copilot으로 탐구하고 있는 바로 그 문제입니다.
웹사이트: https://dataengineeringcopilot.com
아이디어
아이디어는 간단합니다:
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AI 자동 생성 콘텐츠
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