|
|
|
|
|
 |
그래서 저는 재무회계 데이터가 만들어지는 흐름을 끝까지 추적하며, 오류가 생기는 구조를 먼저 없애는 방식으로 일해왔습니다.
저는 데이터 정의와 검증 규칙을 문서로 고정하고, 반복되는 정합성 이슈를 자동화로 제거하는데 강점이 있습니다.
입사 후에는 결산 일정과 외부 공시 주기를 고려한 데이터 파이프라인 점검체계를 만들고, 오류탐지와 원인 추적이 가능한 로그 기반 운영을 정착시켜 평가품질을 올리겠습니다.
저는 재무 데이터의 품질이 곧 시장 신뢰라고 믿습니다.
저는 데이터 정의와 검증 규칙 을 문서로 고정하고, 반복되는 정합성 이슈를 자동화로 줄여 품질과 속도를 함께 끌어올리겠습니다.
변동이 크면 그 자체가 문제라기보다 원인이 데이터 오류인지 기업 이벤트인지 가르는 과정이 필요합니다.
구체적으로는 계정과목 매핑과 지표 산식의 정의서를 정비하고, 필수 정합성 검증 규칙을 자동화해 오류가 발견되는 시간을 앞당기겠습니다.
예를 들어 결산시즌마다 반복되던 특정 유형의 오류를 원천적으로 제거하고, 현업과 평가부서가 같은데이터를 같은 정의로 쓰도록 용어 사전과 지표 관리 프로세스를 정착시키는 성과를 내겠습니다.
|
|
|
 |
자신만의 창의적인 대안, 지식, 노하우 등을 활용하여 문제를 해결한 사례를 기술하여 주십시오.
한국평가 데이터 재무회계 데이터 관리 직무에 지원한 이유를 1분 안에 설명해보세요
한국평가 데이터는 기업신용과 리스크 판단의 바탕이 되는데이터를 다루는 곳이며, 그 데이터의 품질은 곧 시장의 신뢰와 연결됩니다.
제 장점은 끝까지 파고드는 집요함과 기준을 세워 흔들리지 않게 만드는 성향입니다.
동시에 확인 방식이 사람마다 달라지지 않도록 체크리스트와 검증 규칙을 먼저 만들고 공유합니다.
이 습관 덕분에 품질과 납기를 동시에 지킬 수 있었고, 재무회계 데이터 관리 업무에서도 같은 방식으로 정확성과 속도의 균형을 만들겠습니다.
이후에는 데이터 파이프라인에서 두 기준을 동시에 산출되게 설계해, 현업은 운영지표로, 재무는 공시 연계 지표로 사용하도록 분리했습니다.
저는 변동 자체보다 변동원인이 데이터인지 실체인지 확인해야 한다고 판단했습니다.
먼저 전기 대비 변동률 상위 기업을 자동 추출하는 규칙을 만들고, 그 중 재무제표 주석과 공시변경 여부를 함 께 확인하도록 체크포인트를 추가했습니다.
저는 계정과목 재분류 매핑을 버전 관리하고, 변동률이상치가 나오면 자동으로 원장 레벨 검증을 트리거하도록 흐름을 바꿨습니다.
예를 들어 결산시즌에는 합계 검증과 이상치 탐지를 자동 점검해 오류를 조기에 잡고, 원인과 수정이력을 남겨 재발을 막는 운영체계를 만들겠습니다.
변동이 크면 그 자체가 문제라기보다 원인이 데이터 오류인지 기업 이벤트인지 가르는 과정이 필요합니다.
예시로 변동률 상위 기업을 자동 추출해 공시 변경, 계정 재분류, 단위 표기 변경 여부를 함께 확인하는 체크를 두면, 눈에 띄지 않는 오류를 빠르게 줄일 수 있습니다.
먼저 오류가 단일기업 단일 항목인지, 다수 기업 또는 전체 산식에 영향을 주는 구조적 오류인 지분류합니다.
저는 먼저 서로가 쓰는 정의를 문서로 같은 화면에 올려놓고, 목적을 기준으로 분리하는 방식으로 합의점을 만듭니다.
데이터 정의 충돌의 대부분은 누가 틀렸냐가 아니라, 서로 다른 목적의 지표를 같은 이름으로 부르는 문제에서 발생합니다.
운영관리가 목적이 면 속도와 현장성 중심의 기준이 필요하고, 재무공시 연계가 목적이면 회계인식 기준이 우선 입니다.
이 때 저는 지표를 하나로 억지 통합하지 않고, 목적에 따라 두 지표로 분리하고 이름을 명확히 바꾸는 방식을 선호합니다. |
 |
데이터, 오류, 기준, 지표, 만들다, 규칙, 검증, 관리, 기업, 정의, 변동, 자동, 운영, 평가, 품질, 확인, 공시, 점검, 추적, 분류 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2026.01.26
6페이지
