이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
물류 인턴 중 엑셀로 입출고 데이터 집계 작업을 매일 수행했습니다. 처음에는 수백 행의 데이터를 수동으로 정리했지만, VLOOKUP과 피벗 테이블을 활용하면서 처리 시간이 절반 이상 줄었습니다. 반복 작업 구조를 파악하고 나서는 매크로로 자동화하는 방법도 공부했고, 간단한 매크로를 만들어 팀에 공유했습니다. 이 경험으로 엑셀은 단순 기록 도구가 아니라 데이터 분석과 업무 자동화의 출발점이 될 수 있다는 것을 배웠습니다. 담당자 없이도 데이터 정리가 가능해지자 보고서 작성 속도가 빨라졌고, 팀 회의에서 더 빠르게 현황을 공유할 수 있게 됐습니다.
데이터 가공 역량은 어떤 도구든 원리를 이해하고 반복을 줄이는 방향으로 키우는 것이 중요하다고 느꼈습니다.
인턴 중 엑셀로 입출고 데이터를 집계하면서, 동일한 계산을 두 번 했는데 결과가 달라지는 상황을 경험했습니다.
원인을 추적하니 원천 데이터에 중복 행이 포함돼 있었고, 이를 그대로 집계했기 때문이었습니다. 같은 주문 번호가 두 번 들어오는 경우가 있었는데, 수동으로 파악하기 어렵다는 것이 문제였습니다.
이후 저는 COUNTIF 함수로 중복 여부를 자동으로 표시하는 열을 추가하고, 집계 전에 이를 먼저 확인하는 단계를 만들었습니다. 데이터 가공은 집계보다 원천 확인이 먼저라는 것을 이 경험에서 배웠습니다. 지금도 어떤 데이터를 다루든 집계 전에 중복 여부와 결측치 여부를 먼저 점검하는 것을 중요하게 생각합니다.
인턴에서 엑셀로 관리하던 데이터가 늘어나면서, 파일이 느려지고 수식 오류가 늘어나는 상황을 경험했습니다.
파일이 커지면서 피벗 테이블 새로 고침이 수 분씩 걸리게 됐고, 여러 명이 동시에 수정하다 보니 버전 충돌 문제도 생겼습니다. 엑셀이 효율적인 도구에서 관리 부담이 되는 시점이 생긴 것이었습니다.
선임의 조언으로 구글 스프레드시트로 전환했고, 실시간 공동 편집과 자동 저장이 가능해지면서 문제가 해소됐습니다. 이 경험에서 도구는 규모에 맞게 선택해야 하고, 엑셀이 좋은 도구라도 한계가 있다는 것을 배웠습니다. 어떤 도구든 한계를 아는 것이 제대로 쓰는 것의 시작이라는 것이 지금도 중요하게 생각하는 원칙입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 HD건설기계 해운·컨테이너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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