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데이터 분석 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 차이를 어떻게 이해하고 있습니까?
실시간 교통 데이터나 이동 패턴 데이터를 분석할 때 고려해야 할 핵심 요소는 무엇인가요?
데이터 수집 파이프라인을 구축할 때 어떤 구조를 선호하며, 왜 그렇게 설계하셨나요?
결과적으로 잔존율이 12% 향상되며, 데이터 분석이 실제 서비스 성과로 이어졌습니다.
단일 데이터보다 융합 데이터 분석이 새로운 가치를 만듭니다.
즉, 데이터를 단순히 다루는 것이 아니라, 분석이 가능하도록 데이터를 '흐르게 만드는' 설계를 할 수 있습니다.
데이터로 이동의 미래를 설계하는 분석 엔지니어"○○○입니다.
대학 시절부터 교통 데이터를 연구하며, 시계열 분석과 데이터 파이프라인 구축 경험을 쌓았습니다.
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카카오 모빌리티의 다양한 서비스(택시, 내비, 대리운전 등) 데이터를 통합 분석한다면, 어떤 프레임워크로 접근하시겠습니까?
카카오 모빌리티 서비스의 비즈니스 KPI를 정의한다면 어떤 항목이 가장 중요하다고 생각합니까?
압박 질문1:카카오 모빌리티의 데이터는 이미 방대합니다.
압박 질문2:데이터 분석 결과가 경영진의 직관과 다를 때, 어떻게 설득하시겠습니까?
압박 질문3:데이터의 신뢰성이 의심받을 때, 분석 결과의 타당성을 어떻게 확보하시겠습니까?
데이터 사이언티스트는 '모델링을 통한 통찰도출'에 집중하고, 데이터 분석 엔지니어는 '분석 가능한데이터 환경을 설계'합니다.
하지만 두 역할은 상호 보완적이며, 좋은데이터 분석 엔지니어는 분석 결과의 신뢰성을 보장하는 기술적 기반을 제공합니다.
실시간 로그를 안정적으로 수집하고, SparkStreaming 또는 Flink를 통해 데이터를 가공한 후, Snowflake나 BigQuery에 적재하는 구조입니다.
ETL은 단순한 데이터 이동이 아니라, 처리 효율을 최적화하는 아키텍처 설계입니다.
Kaf ka(실시간 스트리밍), Spark(분산처리), HadoopHDFS(저장), Airflow(스케줄링), Elasticsearch(검색), Tableau 또는 Superset(시각화)을 사용합니다.
이 조합은 안정성과 확장성, 그리고 실시간 대응이 모두 가능하다는 점에서 효율적입니다.
이는 단순 수익보다 서비스 품질을 반영하며, 데이터 분석을 통해 지속적 개선이 가능한 지표입니다.
3개월 내 데이터 인프라 구조를 완전히 이해하고, 6개월 내 호출·배차로 그의 분석자동화 시스템을 구축하겠습니다.
1년 내에는 실시간 교통 데이터 분석 플랫폼 고도화를 통해 의사결정 리포트 생성 시간을 50% 단축하는 것이 목표입니다.
데이터 샘플, 분석과정, 시각화 결과를 단계별로 투명하게 공유하고, 결과의 신뢰도를 수치로 제시하겠습니다.
즉, 데이터를 단순히 다루는 것이 아니라, 분석이 가능하도록 데이터를 '흐르게 만드는' 설계를 할 수 있습니다. |
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2025.11.11
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