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Kafka부터 Looker까지, 데이터엔지니어링 전 과정 파이프라인 설계 방법 (실무 가이드)

#데이터엔지니어 #데이터분석 #kafka 데이터엔지니어링 전 과정을 이 영상 하나로 참고하세요! 🚀 이커머스 로그를 비즈니스 지표로 바꾸는 실무 파이프라인 설계 전 과정을 담았습니다. 마케터 출신 엔지니어 준비생이 Kafka, Airflow, DBT, Looker로 메달리안 아키텍처를 구축하는 노하우를 공개합니다. 품질 검증부터 시각화까지, 현업 수준의 엔드투엔드 설계를 참고하세 ✅ 비전공자 마케터, 퇴사 없이 데이터엔지니어 도전 가능할까? 🔥 회사 다니면서 온라인 전액환급 부트캠프를 직접 살펴봤습니다. ✔ 진짜 실무 커리큘럼인가? ✔ 환급은 현실적으로 가능한가? ✔ 직장인 병행이 가능한가? 👉 3월 13일 시작반 자세히 살펴보기 (링크 클릭!) https://m.site.naver.com/21a1F ⏰타임라인 00:00 인트로: 이커머스 데이터 파이프라인 구축 목표 00:50 원천 데이터 분석: 클릭스트림 로그 스키마와 특징 02:15 실무에서 겪는 데이터 품질 이슈와 해결 고민 03:40 전체 시스템 아키텍처 개요 (Kafka, Spark, GCS, BigQuery) 05:30 메달리안 아키텍처 설계: 레이어별 역할과 책임 06:50 Bronze 레이어: 원천 데이터의 불변성 보장 전략 07:45 Silver 레이어: 데이터 정제 및 표준화 과정 08:50 Gold 레이어: 비즈니스 KPI 및 분석 마트 구축 10:10 효율적인 운영을 위한 데이터 유형(Materialization) 전략 12:00 비즈니스 분석 마트 상세 설계 (퍼널 및 상품 성과) 13:30 DBT 테스트를 활용한 데이터 무결성 검증(DQ Gate) 15:10 Airflow를 이용한 파이프라인 오케스트레이션 및 알림 시스템 16:45 실무 확장을 위한 향후 로드맵 (실시간 스트리밍 등) 18:15 [시연] GCS 데이터 적재 및 DBT/Airflow 운영 환경 확인 19:40 [시연] Looker 대시보드: 이커머스 퍼널 및 전환율 분석 21:20 [시연] 데이터 품질 모니터링 및 이상 행동 탐지 22:50 마무리 및 Q&A