예시 답변 1
약 90초
경험(인턴 대시보드) → 사례(ROAS 리포트·파티션 튜닝) → 선택 이유(서버리스·GA4 export·SQL) → 협업(분석가·마케터 리뷰)
인턴 때 사내 마케팅 대시보드를 만드는 프로젝트에서 BigQuery를 1순위로 썼습니다. 데이터가 일 단위 1억 행 규모였고, 분석가가 SQL로 바로 두드릴 수 있는 환경이 필요했습니다.
활용 사례는 광고 채널별 ROAS 일간 리포트였습니다. 이벤트 로그를 GCS에서 BigQuery로 적재한 뒤, 파티션 키를 event_date·클러스터링 키를 channel로 잡았습니다. 같은 쿼리가 처음엔 35초 걸렸는데 파티션·클러스터 적용 후 4초로 줄었습니다.
기술 선택 이유는 세 가지였습니다. 첫째, 서버 운영 부담 없는 서버리스 구조라 인턴 혼자도 굴리기 좋았고, 둘째 GA4 export가 BigQuery 네이티브로 들어와 ETL이 짧아졌고, 셋째 분석가가 익숙한 표준 SQL이라 인수인계가 쉬웠습니다.
협업은 분석가 2명·마케터 1명과 매주 30분 리뷰를 했습니다. 쿼리 컨벤션과 비용 알람을 함께 정해, 한 달 비용을 예산의 70% 안쪽으로 유지했습니다.
이 결의 특징
문제에서 도구 선택까지 추적한 뒤, 인덱싱 전략으로 8배 성능 개선을 달성한 사례입니다. 추상적인 큰 데이터 처리가 아니라 구체적인 병목과 수치로 설득합니다.
이 결이 통하는 자리
데이터웨어하우스 구축, 분석 인프라 팀처럼 쿼리 최적화가 직무의 중심인 조직에서 잘 통합니다. 분석팀과 협업 경험도 함께 보여줍니다.