예시 답변 1
약 86초
자동화 구축 + 오류 케이스 처리 중심으로 푸는 결
인턴 때 수동으로 매일 CSV를 다운받아 집계하는 업무가 있었는데, 담당자가 바뀌면 형식도 달라지고 실수도 자주 발생했습니다. 이 과정을 자동화해보겠다고 제안했고, Python과 Google Sheets API를 사용해서 지정된 폴더에 파일이 업로드되면 자동으로 집계해 시트를 업데이트하는 스크립트를 만들었습니다. 시각화는 Google Looker Studio를 연결해 주요 지표가 실시간으로 보이는 대시보드를 구성했습니다. 개발하면서 가장 어려웠던 부분은 입력 파일 형식이 일정하지 않은 경우를 처리하는 것이었습니다. 컬럼 이름이 바뀌거나 빈 행이 섞이는 경우가 있어서, 파싱 전에 형식 검증 단계를 먼저 두고 오류가 나면 Slack 알림으로 통지하도록 구성했습니다. 도입 후 담당자의 일일 집계 작업 시간이 약 1.5시간에서 10분 이내로 줄었습니다.
파이프라인은 데이터보다 오류 케이스를 먼저 생각해두는 것이 중요하다는 걸 이때 배웠습니다.