예시 답변 1
약 88초
요구 파악 결 → 표준 결 → 도구 결 → 검증 결
자체 서비스 분석 환경을 구성할 때 저는 분석가가 직접 데이터를 조회하고 인사이트를 도출할 수 있는 셀프서비스 환경을 목표로 설정합니다. 요구 파악 자리에서는 어떤 직군이 어떤 질문에 답하기 위해 데이터를 볼 것인지를 먼저 파악합니다. 요구가 다양하면 단일 도구로 모두 만족시키기 어렵습니다. 표준 자리에서는 지표 정의와 테이블 명명 규칙 같은 데이터 딕셔너리를 먼저 만들어야, 서로 다른 팀이 같은 데이터를 다르게 해석하는 혼란을 막을 수 있습니다. 도구 자리에서는 SQL에 익숙한 팀에는 Redash나 Metabase 같은 쿼리 기반 도구를, 비개발 직군에는 드래그 앤 드롭으로 탐색할 수 있는 BI 도구를 연결하는 방식을 씁니다. 검증 자리에서는 새로 추가된 지표나 대시보드가 의도대로 작동하는지를 샘플 데이터로 사전 검증한 뒤 공개합니다. 배포 후 발견된 오류는 신뢰를 깎습니다.
이 결의 특징
다른 팀이 같은 데이터를 다르게 해석하지 않도록 데이터 딕셔너리를 먼저 만드는 흔적이 있습니다. SQL 익숙도에 따라 도구를 분리하고 배포 전 샘플 데이터로 사전 검증하는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
여러 팀이 같은 데이터를 다르게 해석하는 혼란이 생기기 쉬운 자리에서, 지표 정의 표준이 먼저 있을 때 통합니다.