이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
비정형 데이터를 구조화한 경험은 이메일이나 채팅 로그처럼 자유 형식으로 쌓인 고객 문의를 카테고리별로 분류한 작업에서 나왔습니다. 처음에는 전체를 읽어가며 직접 분류했는데, 판단 기준이 흔들리고 일관성이 낮아지는 문제가 생겼습니다. 분류 기준을 먼저 문서화하고 경계선이 애매한 케이스에 대한 예시를 만든 뒤 다시 분류했습니다.
정규표현식과 키워드 매칭으로 1차 자동 분류를 하고, 매칭되지 않는 건은 수작업으로 처리하는 방식이 속도를 높였습니다. 자동 분류 후에도 약 20%는 수작업 검토가 필요했는데, 주로 여러 의미가 섞인 문의들이었습니다. 구조화된 데이터는 이후 월별 이슈 트렌드 분석에 활용됐고, 팀이 반복 문의를 줄이는 개선에 근거 자료로 썼습니다.
비정형 데이터를 구조화할 때 방법을 선택하는 근거가 중요합니다. 고객 문의처럼 언어가 자유롭고 양이 많은 데이터에는 NLP 기반 분류가 적합하지만, 양이 적고 구조가 비교적 일관된 경우에는 규칙 기반 정규표현식이 더 빠르고 설명하기 쉽습니다. 도구를 선택하기 전에 데이터의 양과 다양성을 먼저 파악하는 것이 중요합니다. 정규표현식으로 1차 분류를 한 뒤, 매칭이 안 된 20%를 수작업으로 처리하는 방식이 속도와 정확도 사이에서 가장 현실적이었습니다.
샘플 검증(Spot Check)으로 오분류율을 측정하고, 그 결과를 기준으로 분류 규칙을 개선하는 반복 과정이 품질을 높였습니다. 방법 선택에 근거가 있을 때 결과에 대한 신뢰도도 높아집니다.
비정형 데이터 구조화의 한계는 완벽한 분류가 어렵다는 것입니다. 여러 의미가 섞인 데이터는 어느 범주에 넣어야 할지 기준이 흔들리고, 분류자가 다르면 결과가 달라지는 경우가 생깁니다. 자동 분류 모델은 오분류율을 완전히 없애기 어렵고, 수작업 검토는 시간이 많이 걸립니다.
임베딩 기반 클러스터링을 써봤지만, 경계가 모호한 데이터는 어느 클러스터에도 잘 맞지 않는 경우가 있었습니다. 구조화 결과를 실제로 활용할 때 이 한계를 인식하고 해석하는 것이 중요합니다. 한계를 인식한 구조화가 더 신뢰할 수 있는 결과를 만듭니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 사업기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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