문과 출신 행정직군의 데이터 학습 일기

SQLD 자격시험을 준비하면서, 내가 이 공부를 계속해야 하는 이유에 대해 스스로 여러 번 질문을 던졌다.
AI 기술은 매우 빠르게 발전하고 있으며, NoSQL과 같은 대체 기술도 점점 보편화되고 있다.
GPT나 Copilot처럼 SQL을 대신 작성해주는 도구도 많아지고 있어, 사람이 직접 SQL을 배워야 할 이유가 과연 남아 있는지 고민하게 된다.
하지만 나는 단순히 기술을 대체하는 것이 아니라, AI와 협업할 수 있는 사람이 되고 싶다.

현재 나는 데이터를 구조적으로 분석하기보다는 직관에 의존하고 있는 편이다.
AI가 제시하는 결과를 비판적으로 검토하는 역량도 부족하고, 어떤 데이터를 필요로 하는지 스스로 정의할 수 있는 단계에도 이르지 못했다.
그럼에도 불구하고 나는 지금 이 공부가 단지 시험을 위한 수단이 아니라, 미래를 위한 준비라고 믿고 있다.

SQL은 여전히 관계형 데이터베이스의 표준 언어이며, 업무 현장의 대부분은 여전히 RDB 기반으로 운영된다.
AI가 제대로 작동하기 위해서는 기반 데이터가 필요하고, 그 데이터가 어떤 구조로 저장되고 처리되는지 이해할 수 있어야 한다.
AI는 질문에 대한 답을 줄 수는 있지만, 올바른 질문을 설계하는 것은 결국 인간의 몫이다.
SQL을 배운다는 것은 단순히 쿼리를 짜는 기술을 넘어서, 데이터를 바라보는 사고 구조를 훈련하는 일이라고 생각한다.

AI가 작성한 쿼리의 정확성, 효율성, 의도 적합성을 판단하기 위해서는 최소한의 SQL 이해가 필수적이다.
SQLD 이후에는 SQLP 자격을 포함한 실무형 분석 역량으로 확장해나갈 계획을 세우는 것이 합리적이다.
데이터 자동 분석, 리스크 모니터링, 정책 성과평가 자동화와 같은 업무를 효율적으로 수행하기 위해서도 SQL 기반 이해는 반드시 필요하다.