경험 기반 답변
약 90초
입력 규약 선정의
데이터 분석 수업 팀 프로젝트에서 외부 API로 받은 결괏값이 공백·null·N/A 문자열이 뒤섞인 상태였습니다. pandas로 읽었더니 dtype 불일치로 집계가 무너졌습니다. 우선 정제 함수를 만들어 세 종류를 모두 NaN으로 통일했고, 이후 SQL 단계에서 COALESCE로 빈 값 처리 기준을 명시했습니다. 덕분에 ETL 파이프라인 중간에 값이 달라지는 현상이 사라졌습니다. 입력 데이터의 타입 규약을 먼저 정하는 습관이 생긴 계기였습니다. 이후 팀 전체가 데이터 입력 규약을 미리 정하고 시작하는 방식으로 바꿨습니다. 사전 합의 하나가 디버깅 시간을 수 시간 단축했고, 파이프라인 설계 시 입력 검증을 처음부터 넣어야 한다는 교훈으로 남았습니다.
이 결의 특징
null·공백·N/A가 뒤섞인 데이터를 정제 함수로 통일하고 SQL COALESCE로 후속 처리한 결입니다. 팀 전체가 입력 규약을 사전에 합의하는 프로세스 개선까지 연결합니다.
이 결이 통하는 자리
데이터 정합성 문제 해결의 체계성을 확인하는 자리에서 통하는 결입니다. 문제 발생만 말하고 재발 방지책이 없으면 임시방편으로 읽힐 위험이 있습니다.