이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
반복적인 데이터 작업을 자동화한 경험은 수업 프로젝트에서 매주 동일한 형식으로 들어오는 설문 결과를 수작업으로 집계하던 것을 자동화한 것입니다. 처음에는 엑셀에서 수식으로 처리하다가, 매번 새 데이터가 들어올 때마다 수식을 수정해야 하는 비효율을 발견했습니다. Python의 pandas 라이브러리를 사용해 파일 이름 패턴을 인식하고 자동으로 읽어 집계하는 스크립트를 만들었습니다. 처음 구현에 2시간 정도 걸렸지만, 이후로는 버튼 하나로 5분 걸리던 작업을 30초 안에 처리할 수 있게 됐습니다. 이 경험에서 반복 작업을 볼 때 구조로 바꿀 수 있는지를 먼저 생각하는 습관이 생겼습니다. 자동화는 도구보다 어떤 패턴을 발견하느냐가 먼저라는 것을 배웠습니다. 앞으로도 반복 작업을 만나면 구조로 바꿀 수 있는지를 먼저 생각하는 방식을 유지하겠습니다.
자동화는 도구보다 패턴을 발견하는 시각이 먼저라는 것을 기억하겠습니다.
반복 데이터 작업을 자동화한 경험으로는 팀 주간 보고서 작성 루틴을 Google Apps Script로 개선한 것이 기억에 남습니다. 매주 같은 형식의 보고서를 작성할 때, 스프레드시트에서 데이터를 가져다 특정 양식에 붙여넣는 과정이 30분 이상 걸렸고, 실수가 생기는 위치가 항상 같다는 걸 알아챘습니다. 단순 반복이라 그냥 하면 된다고 생각했지만, 같은 실수가 반복된다는 것은 구조 문제라는 신호라는 걸 그 경험에서 배웠습니다. Apps Script로 지정된 시트에서 데이터를 읽어 양식을 자동으로 채우는 스크립트를 만들었고, 트리거를 설정해 매주 지정된 시간에 자동 실행되도록 했습니다. 초기 구현에 하루 반이 걸렸지만, 이후로는 오류 없이 5분 안에 완료되는 루틴이 됐습니다. 이후에는 같은 방식으로 데이터 변경 알림 기능도 점진적으로 추가하면서, 처음 만든 도구를 개선해나가는 흐름도 익혔습니다. 자동화는 처음 구현보다 변화에 유연하게 대응하는 설계가 더 중요하다는 것을 그 경험에서 알게 됐습니다.
자동화 경험 중 체감이 컸던 것은 특정 사이트의 정보를 주기적으로 수집해 정리하던 작업을 스케줄러로 자동화한 것입니다. 매일 동일한 사이트를 확인하고 특정 항목을 엑셀에 기록하는 루틴이 30분 안팎 소요됐는데, Python의 requests와 BeautifulSoup으로 항목을 자동으로 수집하고 누적 파일에 기록하는 스크립트를 작성했고, 작업 스케줄러에 등록해 매일 아침 자동 실행되도록 설정했습니다. 처음에는 잘 돌아갔는데, 사이트 구조가 바뀌면서 스크립트가 멈추는 일이 생겼습니다. 그 경험을 통해 자동화는 초기 구현보다 예외 처리와 유지보수 설계가 더 중요하다는 걸 배웠습니다. 이후로는 오류가 나면 알림을 남기는 로그 구조를 먼저 만들어두는 습관이 생겼습니다. 지금도 반복 작업을 만나면 얼마나 자주, 얼마나 오래 지속될지를 먼저 따져보고 자동화 여부를 판단합니다. 효율보다 유지할 수 있는 구조인가를 먼저 묻는 방식입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 데이터 분석가 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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