이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
기획자, 개발자, 데이터 분석가가 함께 하는 프로젝트에서 데이터 구조를 설계하는 역할을 맡은 적이 있습니다. 각 직군이 같은 데이터를 다른 목적으로 쓴다는 것을 처음에는 몰랐습니다. 기획자는 리포팅용 집계값이 필요하고, 개발자는 조회 속도, 분석가는 원본 데이터가 중요했습니다.
각자의 요구를 먼저 듣고 공통 구조를 찾는 방식으로 설계하였습니다. 스키마를 한 번 정하면 바꾸기 어렵다는 것을 알고서, 초안을 공유하고 팀에서 의견을 받는 단계를 먼저 넣었습니다. 그 과정이 나중에 수정 비용을 크게 줄여주었습니다. 사전 합의가 기술 부채를 줄이는 가장 효율적인 방법이라는 것을 그때 배웠습니다.
다른 직군과 협업할 때 가장 많이 생기는 문제는 같은 단어를 다르게 이해하는 것이었습니다. '사용자'가 개발에서는 user 테이블 레코드고, 기획에서는 앱을 쓰는 사람 전체를 뜻하기도 해요. 데이터 구조를 설계하기 전에 용어 정의를 먼저 맞추는 과정을 넣었습니다. 실제로 팀 위키에 핵심 용어와 데이터 정의를 정리해뒀더니, 나중에 새로운 팀원이 합류할 때도 온보딩 시간이 줄었어요. 데이터 구조는 기술 문제이기도 하지만, 팀이 공통으로 이해하는 언어를 만드는 과정이라고 생각합니다. 그 관점이 협업 마찰을 줄이는 데 도움이 됐어요. 말이 맞아야 설계가 맞습니다.
용어를 정리하는 시간이 나중에 더 많은 시간을 아껴줍니다.
데이터 구조의 효율성을 판단할 때 저는 쿼리 응답 시간과 변경 비용 두 가지를 기준으로 씁니다. 빠르게 읽히는 구조가 좋지만, 요구사항이 바뀔 때 크게 수정해야 하는 구조는 장기적으로 비용이 큽니다. 그래서 처음부터 완벽하게 설계하기보다 핵심 기능 중심으로 시작하고, 사용하면서 병목을 찾아 개선하는 방식을 씁니다. 인턴 프로젝트에서 초기 설계를 너무 복잡하게 했다가 중간에 전부 다시 짠 경험이 있어요. 그때 배운 건 단순한 구조가 복잡한 구조보다 오래간다는 것입니다. 효율성은 성능뿐 아니라 유지보수 비용까지 포함하는 개념이라고 생각해요. 단순할수록 오래가고 바꾸기 쉽습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 당근마켓 데이터 분석가 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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