이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 프로젝트에서 매일 반복되는 데이터 오류를 처리하는 업무를 맡은 적이 있습니다. 처음에는 건별로 수작업으로 대응했는데, 한계가 있어서 오류 유형을 분류하는 작업부터 시작했습니다. 전체 오류의 약 70%가 동일한 패턴에서 발생한다는 걸 파악한 뒤, 그 패턴에 맞는 자동화 스크립트를 작성했습니다. 이후 운영 처리 시간이 크게 줄었고, 나머지 30%의 비정형 오류에 집중할 수 있는 여유가 생겼습니다. 일일 운영 문제는 전체를 다 잡으려 하기보다 반복되는 패턴을 먼저 제거하는 방식이 효율적이라는 원칙을 이 경험에서 얻었습니다.
반복 패턴을 먼저 정리하면 전체 운영이 훨씬 단순해진다는 원칙을 이 경험에서 얻었고, 일일 운영 업무에서도 그 접근을 유지하겠습니다.
일일 운영 문제에서 반복 패턴을 자동화한 이후 기대했던 결과는 비정형 오류 대응 속도가 빨라지는 것이었습니다. 자동화 전에는 단순 반복 처리에 시간을 쓰느라 진짜 해결이 필요한 오류에 집중하지 못하는 구조였습니다. 자동화 이후에는 전체 처리 시간이 줄었을 뿐 아니라, 남은 30%의 비정형 케이스에 더 많은 주의를 기울일 수 있었습니다. 예상대로 비정형 오류의 처리 시간도 이전보다 짧아졌는데, 집중력이 한 곳에 몰렸기 때문이라고 판단했습니다. 이 경험에서 자동화의 가치는 작업 시간을 줄이는 것이 아니라 한정된 주의를 더 중요한 곳에 쓸 수 있게 하는 것이라는 것을 배웠습니다.
운영 효율화는 자동화 자체보다 그 이후에 남는 시간으로 무엇을 하느냐로 완성됩니다.
자동화 스크립트를 운영하면서 예상치 못한 것은 새로운 오류 유형이 계속 나타난다는 것이었습니다. 처음에는 70%를 커버하는 자동화로 충분하다고 생각했는데, 시간이 지나면서 이전에 없던 패턴이 누적돼 비정형 비율이 다시 늘어나는 경향이 있었습니다. 이 상황을 보면서 자동화는 한 번 설계하면 끝나는 것이 아니라 주기적으로 검토하고 업데이트해야 하는 것임을 알게 됐습니다. 월 1회 오류 유형 분류를 다시 확인해서 신규 패턴을 스크립트에 추가하는 루틴을 만들었고, 이후 커버리지가 꾸준히 유지됐습니다. 운영 문제 해결에서 피드백 반영은 해결 이후의 추가 작업이 아니라 운영의 일부라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
자동화는 완성이 아니라 지속적으로 유지해야 하는 구조입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 데이터 분석가 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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