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현업이 데이터를 믿고 빠르게 움직이게 만드는 것입니다.
질문 본인이 생각하는 좋은데이터 파이프라인의 조건 3가지를 말해보세요.
질문 데이터 품질을 보장하기 위해 어떤 검증 체계를 설계하겠습니까.
질문 개인정보와 민감 데이터가 섞여 있을 때, 수집부터 제공까지 어떻게 통제하겠습니까.
질문 데이터 모델링을 어떻게 이해하고 있습니까.
질문 압박 : 인턴인데 운영 데이터 파이프라인을 만지게 해도 안전합니까.
질문 압박 : 데이터가 틀렸다는 민원이 들어왔습니다.
원천 데이터 문제, 적재/변환 문제, 정의 문제입니다.
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본인이 생각하는 좋은데이터 파이프라인의 조건 3가지를 말해보세요.
압박 : 인턴인데 운영 데이터 파이프라인을 만지게 해도 안전합니까.
답변 저는 데이터 엔지니어링이 "데이터로 결정을 가능하게 만드는 기반 공사"라고 생각합니다.
분석이 아무리 뛰어나도 원천 데이터가 불안정하면 결과는 흔들리고, 결국 현업은 데이터를 믿지 않게 됩니다.
그래서 데이터 엔지니어가 단순적 재가 아니라, 정합성과 접근성, 보안까지 포함한 "신뢰 가능한데이터 흐름"을 만드는 곳이라고 봤습니다.
인턴 기간에는 작더라도 하나의 파이프라인을 끝까지 소유하며, 데이터가 실제 업무 결정을 바꾸는 경험을 만들고 싶어 지원했습니다.
답변 분석가는 질문을 정의하고 인사이트를 도출해 의사결정을 돕는 역할이 강하고, 데이터 엔지니어는 그 질문이 반복 가능하게 답변되도록 데이터를 준비하는 역할이 강합니다.
현업이 데이터를 믿고 빠르게 움직이게 만드는 것입니다.
답변 첫째, 신뢰성입니다.
답변 ETL은 변환을 먼저 하고 적재하는 방식이라 데이터 품질과 스키마를 강하게 통제하기 좋고, ELT는 적재를 먼저 하고 웨어하우스에서 변환해 확장성과 유연성이 좋습니다.
결과적으로 리포트 생성 시간이 체감되게 줄었고, "빠른 쿼리"가곧"더 많은 질문"을 가능하게 한다는 것을 경험했습니다.
답변 저는 품질을 "검수"가 아니라 "계약"으로 봅니다.
스키마 계약입니다.
답변 첫째, 원천 레이어는 가능한 한 원형 보존을 하고, 스키마버전을 함께 저장하겠습니다.
스트리밍은 지연을 줄이고 실시간 감지나 알림에 강하지만, 운영 복잡도와 중복 처리, 순서 보장 같은 어려움이 있습니다.
핵심은 기술 선호가 아니라 "지연이 비용을 만들고 있는가 "입니다.
답변) 모델링은 테이블을 예쁘게 만드는 작업이 아니라, 조직의 언어를 데이터 구조로 고정하는 일입니다. 저는 원천 데이터는 정규화로 중복을 줄이고, 제공 레이어는 스타스키마로 현업이 쉽게 쓰게 하는 방식이 실무에 맞다고 봅니다.팩트는 사건(주문, 노출, 클릭, 구매)이고, 디멘전은 그 사건을 설명하는 맥락(상품, 채널, 지역, 고객 세그먼트 입니다.
버전 관리입니다.
영향 분석입니다.
답변 저는 "운영 가능한 작은 시스템"을 성과로 보겠습니다.
채널 운영입니다.
핵심은 권한과 변경 방식입니다.
동시에 현업에는 임시공지로 "현재 확인 중이며 어느 범위가 영 향인지"를 투명하게 알리겠습니다.
답변) 저는 불가능을 숨기지 않고, 가능한 대안을 제시하겠습니다. 먼저 원천 데이터가 언제 들어오는지, 지연 원인이 무엇인지 확인해 가장 빠른 현실적 ETA를 제시합니다. 그 다음 대안을 두 가지로 제안하겠습니다. 첫째, 전일 데이터까지의 잠정 지표를 제공하고, 원천이 들어오면 자동으로 갱신되게 합니다. 둘째, 지표를 구성하는 일부 소스만으로 추정치(예 : 특정 채널만, 특정 SKU만 를 제공하되, "정확한 확정값이 아님"을 명시합니다.
답변) 저는 실패를 숨기지 않고, 실패의 형태를 자산으로 바꾸겠습니다. 먼저 목표 대비 무엇이 안 됐는지 분해합니다.데이터 접근 권한 문제인지, 소스품질 문제인지, 기술선택 문제인지, 일정 산정 문제인 지원인을 명확히 문서화합니다. 그 다음 남은 기간에 가능한 최소성과를 정의해 방향을 바꿉니다.예를 들어 end-to-end가 어려우면, 품질 테스트 체계나 스키마 계약 같은 기반을 먼저 완성해 팀의 다음 작업이 쉬워지게 하겠습니다. 마지막으로 배운 점과 재 발방지(다음엔 무엇을 먼저 확인할지 를 정리해 공유하겠습니다.
저는 문제를 감으로 해결하기보다 범위를 확정하고, 원인을 분해해 재현 가능하게 만드는 방식으로 접근합니다.
켄뷰의 브랜드 비즈니스가 더 빠르고 정확하게 의사결정할 수 있도록, 데이터가 연결되고 재현되는 구조를 만드는 인턴이 되겠습니다. |
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2026.01.08
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