이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 품질 확보를 위한 수집 기준은 완전성·정확성·일관성·적시성 네 가지를 기준으로 정의합니다. 완전성은 수집 항목에 결측이 없는지, 정확성은 실제 값과 수집 값이 일치하는지를 확인합니다. 정기 샘플링 검증으로 수집된 데이터의 오류율을 모니터링합니다. 검증 프로세스는 스키마 검증(타입·범위 확인) → 비즈니스 규칙 검증 → 이상치 탐지 순서로 진행합니다. 수업 프로젝트에서 크롤링 데이터를 정제하는 파이프라인을 구현하면서, 수집 단계부터 유효성 검사를 넣어두지 않으면 후처리 비용이 크게 증가한다는 것을 배웠습니다.
데이터 품질은 파이프라인 끝에서 확인하는 것이 아니라 수집 시점부터 설계하는 것임을 이해했습니다.
데이터 품질 문제를 처음 진지하게 다뤘을 때는 같은 지표를 두 팀이 다르게 계산하고 있었다는 사실을 뒤늦게 발견했을 때였습니다. 분기 리뷰 회의에서 팀별 수치가 달라 논의가 교통 정리부터 시작되는 경우가 반복됐습니다. 이 문제의 근원은 지표 정의가 문서화되지 않았고, 수집 기준도 팀마다 달랐다는 것이었습니다. 해결을 위해 핵심 지표별 정의서(Metric Dictionary) 를 작성하고, 수집 기준·계산 방식·업데이트 주기를 명시했습니다. 이 작업 이후 회의에서 수치 불일치 논의가 사라졌고, 대화가 해석과 전략으로 옮겨갔습니다.
데이터 품질은 수집 기술보다 정의 명문화에서 시작합니다.
데이터 수집 기준을 정해도 예외 케이스가 항상 생긴다는 것을 운영 경험에서 배웠습니다. 예를 들어 A/B 테스트 진행 중 일부 이벤트가 컨트롤 그룹과 실험 그룹에서 다른 방식으로 기록되는 경우가 있었고, 이를 뒤늦게 발견하면 전체 분석을 다시 해야 했습니다. 이 문제를 줄이기 위해 수집 파이프라인에 이상치 감지 규칙을 추가하고, 특정 기준을 벗어나면 알림이 가는 구조를 만들었습니다. 또한 예외 케이스를 발견할 때마다 정의서에 사례로 추가했고, 이 기록이 다음에 비슷한 상황을 사전에 방지하는 데 도움이 됐습니다. 품질 확보는 규칙 설정이 아니라 예외를 학습하는 과정입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 PHC Group 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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