데이터 모델과 처리 로직을 개선하기 위해 어떤 접근 방식을 사용하셨는지 말씀해 주세요.

데이터 품질과 가용성을 높이기 위해 저는 검증 자동화와 문서화 두 가지를 중심으로 접근해왔습니다.

인턴 기간에 데이터 정제 업무를 담당했을 때, 처음에는 수동으로 수치를 하나씩 확인했습니다. 시간이 오래 걸리고 놓치는 케이스가 생겼습니다. 이후 `Python`으로 기본 품질 체크 스크립트를 만들어 결측값 비율·기대 범위 초과 여부·중복 행 탐지를 자동으로 실행하도록 바꿨습니다. 파이프라인 실행 후 이 스크립트가 돌면서 이상이 있을 때만 알림이 오는 구조였습니다.

가용성 측면에서는 원본 데이터를 보존하고 정제본을 별도로 관리하는 원칙을 지켰습니다. 데이터 처리 이력을 로그로 남겨두면, 문제가 생겼을 때 어느 단계에서 발생했는지 추적하기 쉬웠습니다. 완벽한 품질 관리보다 이상을 빠르게 탐지하고 원인을 추적할 수 있는 구조가 실질적으로 더 유효하다고 배웠습니다.