네이버 개발자들의 데이터 파이프라인 구축 노하우 공개!

DBT(Data Build Tool)는 SQL 기반의 데이터 변환을 위한 강력한 도구이다. 구체적으로 데이터 모델링 및 테스트 자동화를 지원하여 데이터 파이프라인의 품질을 향상시킨다. 따라서 데이터 계보 관리 및 재사용성을 높여 효율적인 데이터 관리가 가능하다.

Airflow는 데이터 파이프라인의 스케줄링 및 모니터링을 위한 오픈소스 플랫폼이다. DAG(Directed Acyclic Graph)를 통해 작업 간의 의존성을 정의하고, Task 단위로 실행을 관리한다. 따라서 데이터 파이프라인의 안정성을 확보하고, 실패 시 재시도 기능을 통해 데이터 무결성을 유지한다.

데이터 계보는 데이터의 흐름을 추적하고 이해하는 데 필수적인 요소이다. DBT를 통해 데이터 모델 간의 관계를 시각화하고, Airflow를 통해 작업의 실행 이력을 관리한다. 결과적으로 문제 발생 시 원인 파악을 용이하게 하고, 데이터 품질 관리를 위한 기반을 마련한다.