이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
고객 데이터베이스 분석·최적화 경험은 학교 프로젝트에서 MySQL 기반 고객 정보 테이블의 쿼리 성능 문제를 개선한 것이 있습니다. 자주 조회되는 컬럼에 인덱스가 없어 풀 스캔이 발생하는 것을 발견하고, 적절한 인덱스를 추가해 조회 시간을 크게 줄였습니다. 또 중복 데이터와 NULL 비율이 높은 컬럼을 정리해 테이블 구조를 정리했습니다. 장비 측면에서는 인턴 기간에 서버 스토리지 용량 현황을 점검하고, 증설 기준과 일정을 정리한 보고서를 작성하는 작업을 보조했습니다. 장비 최적화는 단순 교체가 아니라 현재 사용 패턴을 분석해 병목 지점을 먼저 파악하는 것이 중요합니다.
데이터베이스와 인프라 최적화 모두 측정이 먼저라는 원칙을 이 경험에서 배웠습니다.
데이터베이스를 분석할 때 무작정 쿼리를 돌리다 방향을 잃은 적이 있었습니다. 어떤 컬럼이 문제인지 모른 채 여러 조건을 바꿔가며 실험하다 시간을 많이 낭비했습니다. 그 이후부터 가설이 있을 때 목적지가 생긴다는 걸 깨닫고, 왜 느릴 것 같은지를 먼저 적고 시작하는 방식으로 바꿨습니다. 학교 프로젝트에서 회원 데이터를 분석할 때, 가입은 많은데 재방문이 적다면 온보딩 단계에 문제가 있을 것이라는 가설을 먼저 세웠습니다.
가입 후 첫 7일 행동 로그만 따로 추출해서 봤더니, 특정 기능을 한 번도 쓰지 않은 사용자의 이탈률이 2배 이상 높았습니다. 가설이 없었다면 그 차이를 발견하기 어려웠을 것입니다. 데이터는 가설이 있을 때 의미 있는 방향이 생긴다는 걸 그때 실감했습니다.
인턴 때 AS 접수 데이터 정리 업무를 혼자 처음 맡았을 때가 기억에 남습니다. 담당자가 바뀌면서 인수인계가 제대로 안 돼 어떤 장비에서 어떤 문제가 자주 생기는지 패턴 자체가 정리돼 있지 않았습니다. 처음엔 접수 건수만 세다가, 문제 유형과 기기 모델을 교차 분석하면 더 의미 있을 것 같다는 생각이 들었습니다.
AS 유형·모델번호·접수일을 기준으로 피벗 테이블을 만들었더니 특정 모델 하나가 같은 증상으로 반복 접수되는 패턴이 보였습니다. 그 내용을 보고서로 정리해 팀장님께 전달했고, 해당 모델의 초기 점검 절차를 추가하는 조치로 이어졌습니다. 분석 도구는 단순한 스프레드시트였지만, 어떤 축으로 데이터를 나누느냐가 인사이트를 가른다는 걸 그 작업에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 호텔신라 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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