이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간 중 SAP 주문 처리 흐름을 지원하면서 반복되는 수작업을 발견했습니다. 매일 오전에 담당자가 SE16N으로 데이터를 조회해 Excel로 복사한 뒤 집계하는 작업을 1~2시간씩 하고 있었습니다. 같은 조회 조건이 매번 반복된다는 걸 파악하고, SAP Query를 이용해 원클릭으로 동일한 보고서가 나오는 구조를 제안했습니다. 처음에는 담당자가 익숙한 방식이 편하다고 했는데, 시범으로 먼저 만들어 보여드렸더니 이후 실제 업무에 반영됐습니다. 최적화 기회는 복잡한 기술이 아니라 반복되는 수작업이 어디 있는지를 보는 데서 시작한다는 걸 그때 배웠습니다. 시스템 최적화는 복잡한 기술보다 반복되는 수작업을 먼저 찾는 데서 시작한다는 걸 그때 배웠습니다.
SAP 환경에서 월말 마감 직후 시스템 응답 속도가 급격히 느려지는 패턴을 발견한 건 업무를 인수받은 첫 주였습니다. SM50으로 워크프로세스 점유 현황을 확인했더니, 특정 배치 잡 세 개가 피크타임에 몰려 실행되면서 전체 리소스를 선점하고 있었습니다.
`SM37`로 각 잡의 실행 이력을 추적한 뒤 처리 데이터 볼륨과 소요 시간을 정리했습니다. 마감 후 2시간 내에 집중된 잡 중 두 개는 실시간 처리가 불필요한 보고용 집계였고, 야간 시간대로 분산하는 것만으로도 해결 가능했습니다. 담당자와 협의해 스케줄을 재배치했더니, 피크 시간대 응답 속도가 눈에 띄게 개선됐습니다. 최적화 기회는 복잡한 아키텍처보다 일정 패턴과 리소스 점유 흐름을 먼저 들여다보는 데서 찾는 경우가 많았습니다.
SAP 환경에서 구매 주문과 실제 입고 수량 사이에 주기적으로 차이가 생기는 현상을 발견했습니다. 처음에는 담당자가 매주 수작업으로 두 화면을 대조하고 있었고, 그 작업에 반나절 이상이 걸렸습니다. ME2N과 MB51 두 리포트의 항목을 비교했더니, 수량 차이가 특정 공급업체 코드에 집중된다는 패턴이 보였습니다. 해당 공급업체의 처리 절차에 누락 단계가 있다는 걸 찾아냈고, 업무 절차서에 명시하는 방향으로 개선했습니다. 동시에 SAP Query로 두 리포트를 결합한 자동 차이 산출 보고서를 구성해 매주 수작업을 10분 내 자동 조회로 대체했습니다. 최적화는 새 기능을 붙이기보다 기존 데이터 흐름의 어디서 어긋나는지를 먼저 짚는 작업이라는 걸 이때 다시 확인했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 솔루션 아키텍트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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