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데이터 파이프라인 자동화로 반복 수집·분석 인프라 구축 결
자동화 및 데이터 수집 인프라 개발 경험은 학교 프로젝트에서 여러 소스에서 공정 데이터를 수집하고 자동 집계하는 파이프라인을 Python으로 구축한 것입니다. 데이터를 매번 수동으로 내려받아 정리하는 대신, 스케줄러로 정기 실행해 최신 데이터가 항상 분석 가능한 상태로 유지되도록 설계했습니다.
인프라 설계에서 가장 중점을 둔 것은 데이터 품질 검증입니다. 수집 과정에서 누락·중복·형식 오류가 있으면 분석 결과가 잘못될 수 있기 때문에, 수집 즉시 기본 유효성 검사를 통과한 데이터만 저장되도록 파이프라인을 구성했습니다.
이 경험에서 배운 것은 인프라는 처음 만든 후에도 유지보수가 필요하다는 점입니다. 데이터 소스 형식이 변경되거나 새로운 지표가 추가될 때 파이프라인을 업데이트하는 비용이 작도록 설계하는 것이 장기적으로 안정적인 인프라를 만듭니다.
이 결의 특징
데이터 수집 과정을 자동화해 분석 준비 시간을 단축했습니다. 기존에는 센서 로그 파일(CSV)을 수동으로 받아 엑셀에 붙여넣고 형식을 정렬하는 데 3시간이 걸렸습니다. 자동화 스크립트(센서 API 호출→CSV 다운로드→자동 정제)를 작성해 15분으로 단축했습니다(12배 개선).
이 결이 통하는 자리
반복 작업을 자동화한 것이 통합니다. 면접관이 '효율 개선은'고 물으면, '가장 시간을 많이 쓰는 부분을 자동화해 전체 사이클을 단축했다'는 우선순위 파악이 실행력을 입증합니다.