데이터 분석을 통해 어떤 최적화 과제를 발굴한 경험이 있나요?

기존에는 마케팅·판매 데이터를 주로 분석했는데, 처음으로 제조 설비 운영 로그 데이터를 분석해 공정 최적화 과제를 발굴하는 역할을 맡게 됐어요. 숫자는 비슷해 보였지만 설비 데이터는 시계열 패턴과 물리적 제약이 복잡하게 엮여 있어 기존 분석 방식이 그대로 통하지 않았습니다.

데이터 분석 역량은 특정 데이터 유형에 최적화된 방식이 있고, 도메인이 달라지면 데이터가 만들어지는 물리적 맥락을 먼저 이해해야 한다는 걸 그 경험에서 배웠어요. 설비 데이터에서 이상치는 오류가 아니라 공정 이벤트인 경우가 많고, 그걸 모르면 잘못된 방향의 최적화를 찾게 된다는 걸 알았습니다.

지금은 새로운 도메인의 데이터를 분석하기 전에 그 데이터가 어떤 물리적·운영적 프로세스에서 만들어지는지를 현업 담당자에게 먼저 묻는 단계를 씁니다. 데이터를 이해하기 전에 그 데이터가 생긴 맥락을 이해하는 것이 도메인 분석의 출발점이라는 원칙이 그 경험에서 나왔습니다.