BigQuery는 Google Cloud에서 가장 인기 좋은 서비스 중 하나입니다. 그러다 보니 한국에서도 사용자가 많습니다. 이번 포스팅에서는 BigQuery 사용자의 필수템이 될 것으로 기대를 모으는 데이터 엔지니어링 에이전트를 어떻게 활용하면 좋을 지 알아보겠습니다.
BigQuery 데이터 엔지니어링 에이전트란?
BigQuery는 빅데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI), AI 등 다양한 분야에서 이상적인 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 이처럼 인기 높은 데이터 웨어하우스이지만 이를 제대로 다루려면 시간과 노력이 필요했습니다. 아무래도 엔터프라이즈 수준의 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스이다 보니 어느 정도 학습하고 익숙해지기 까지 시간이 필요합니다. 익숙해져도 일상적인 관리 작업을 매뉴얼 방식으로 하다 보면 운영에도 적지 않은 노력이 필요합니다. 이런 방식은 앞으로 과거의 기억으로 남을 것 같습니다. Google Cloud가 선보인 BigQuery데이터 엔지니어링 에이전트를 활용하면 뭔가 큰 변화가 생길 것 같습니다.
BigQuery 데이터 엔지니어링 에이전트는 누구나 BigQuery를 오랜 경험을 쌓은 전문가처럼 활용할 수 있도록 돕는 AI 기반 지능형 에이전트입니다. 마치 전담 데이터 엔지니어 팀이 24시간 대기하며 파이프라인 개발, 유지보수, 문제 해결을 돕는 것처럼 작동하여, 데이터 엔지니어와 분석가가 더 높은 가치를 창출하는 작업에 집중하게 해줍니다. Google Cloud는 이 AI 에이전트를 실험적 기능으로 발표했으며, 빅쿼리 내에서 데이터 수집, 변환, 품질 검증, 문제 해결 등의 영역을 자동화하고 팀과 협업하는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 솔루션으로 발전시키려 하고 있습니다.
주요 이점 및 활용 사례
BigQuery 데이터 엔지니어링 에이전트는 자연어 프롬프트를 통해 작동합니다. 사용자가 원하는 데이터 파이프라인 작업을 평소 대화하듯 설명하면 AI 에이전트가 이를 이해하고 필요한 SQL 코드, 파이프라인 정의, 심지어 기본적인 테스트까지 생성해 줍니다. 예를 들어 보겠습니다. 사용자가 “Cloud Storage의 특정 버킷에서 데이터를 가져와 날짜 형식을 표준화하고 중복 항목을 제거한 뒤 특정 테이블에 저장하는 파이프라인을 만들어줘”라고 요청하면 AI 에이전트는 이 요구사항을 분석하여 적절한 SQL 쿼리와 파이프라인 코드를 자동으로 만듭니다. 사용자는 AI 에이전트가 제시한 결과물을 검토한 뒤 승인하여 파이프라인을 실행하기만 하면 됩니다. BigQuery 데이터 엔지니어링 에이전트의 주요 기능과 이점은 다음과 같습니다.
- 자동으로 파이프라인을 생성하고 수정: 자연어 설명만으로 새로운 데이터 파이프라인을 만들거나 기존 파이프라인을 쉽게 업데이트할 수 있습니다.
- 지능적으로 문제를 진단하고 최적화: 파이프라인 실행 중 스키마 변화나 데이터 이상 징후를 감지하고, 문제가 발생하면 자동으로 원인을 분석하고 수정 방안을 제안합니다.
- 데이터 품질 검증과 메타데이터 생성 자동화: 데이터 품질을 확인하는 규칙을 자동으로 만들고, 나중에 데이터 카탈로그에서 활용할 수 있도록 테이블과 컬럼에 대한 메타데이터 설명까지 작성해 줍니다.
- AI 기능 및 외부 시스템과 통합: Vertex AI와 연계하여 텍스트 데이터의 감성 분석이나 분류 같은 고급 변환 작업을 자동화할 수 있으며, 한 번 학습한 맥락을 활용하여 유사한 파이프라인을 대규모로 생성하거나 수정하는 기능도 제공합니다.
이러한 능력은 다층적인 지능 엔진에 기반합니다. BigQuery 데이터 엔지니어링 에이전트는 일반적인 지식부터 특정 산업의 전문 지식, 조직 내부 규칙, 현재 다루는 파이프라인의 정보까지 다양한 맥락을 계층적으로 참고하여 작업을 수행합니다. 또한, 사용자의 피드백을 지속적으로 학습하여 시간이 지날수록 더 똑똑해집니다.
실제 활용 사례도 있습니다. Salesforce CRM 시스템의 지원 티켓 데이터를 BigQuery로 가져와 분석하는 파이프라인을 AI 에이전트를 통해 약 10분 만에 완성할 수 있었다고 합니다. 이 시나리오에서 에이전트는 사용자의 자연어 요청에 따라 데이터셋 생성, 원본 데이터 적재, 추가 변환 및 기능 추가, 데이터 품질 검사, 메타데이터 생성까지 모든 과정을 자동으로 수행했습니다. 사람이 수작업으로 했다면 며칠까지 걸릴 수 있는 작업을 에이전트는 10여 분 만에 자동화하여 완료한 것입니다.
AI 에이전트 사용 시와 미사용 시의 차이
BigQuery데이터 엔지니어링 에이전트를 사용하는 것과 그렇지 않은 것의 차이는 생산성과 효율성의 차이는 어느 정도일까요? AI 에이전트가 없던 시절에는 데이터 엔지니어들이 모든 파이프라인 작업을 수동으로 처리해야 했습니다. ETL 파이프라인을 구축하려면 요구사항을 분석해 SQL 쿼리와 스크립트를 직접 작성해야 했고, 이 과정은 시간이 오래 걸릴 뿐 아니라 실수할 가능성도 컸습니다. 파이프라인에 문제가 생기면 로그와 코드를 뒤져가며 원인을 찾아야 했고, 이러한 작업을 수행할 전문 인력의 역량에 크게 의존해야 했습니다.
BigQuery 데이터 엔지니어링 에이전트를 도입하면 이러한 상황이 크게 바뀝니다. 이제 숙련된 엔지니어가 아니더라도 자연어로 원하는 작업을 설명하여 파이프라인을 구축할 수 있으므로, 데이터 파이프라인 개발이 훨씬 쉬워집니다. AI 에이전트는 모범 사례에 기반한 최적화된 코드를 생성해 초보자도 수준 높은 결과물을 얻게 하고, 숙련자는 반복적인 코딩 시간을 절약하여 더 창의적인 문제 해결에 집중하게 해줍니다. 또한, AI 에이전트는 개발 주기를 단축하고 유연성을 높여줍니다. 새로운 데이터 소스가 추가되어도 빠르게 파이프라인을 확장할 수 있으며, 문제가 발생해도 실시간으로 감시하고 알려주어 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다.
정리하자면 BigQuery데이터 엔지니어링 에이전트가 없는 환경에서는 데이터 팀이 모든 단계를 직접 수행해야 하므로 시간이 많이 들고 사람의 실수 가능성도 존재합니다. 반면 AI 에이전트를 활용하는 환경에서는 이러한 반복 작업을 AI가 자동화하므로, 더 적은 인력으로 더 많은 일을 처리하고 데이터 엔지니어는 고급 설계 작업에 집중할 수 있습니다. AI 에이전트는 사람의 역할을 대체하는 것이 아니라 협업하는 동료로서, 데이터 팀 전체의 생산성을 극대화하는 똑똑한 신입이자 경력자로 받아들여야 할 것 같네요.
