이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
마케팅 수업 프로젝트에서 캠페인 채널별 성과를 Tableau로 시각화하는 대시보드를 만들었습니다. 데이터는 GA4와 SNS 광고 플랫폼에서 내려받은 CSV였고, 채널별 노출·클릭·전환 수치를 날짜 범위와 필터 조건으로 탐색할 수 있는 구조로 설계했습니다. Tableau를 선택한 이유는 필터 연동과 드릴다운이 코딩 없이 빠르게 구현된다는 점이었습니다. 파이썬으로 비슷한 것을 만드는 데 훨씬 더 많은 시간이 걸렸을 것 같아서, 탐색 중심의 리포팅에는 Tableau가 적합했습니다. 프로젝트 목적은 '어떤 채널에서 예산 대비 전환이 가장 효율적인가'를 팀이 빠르게 확인할 수 있게 하는 것이었고, 대시보드 완성 후 인스타그램 광고가 ROAS 기준으로 가장 높은 채널이라는 걸 발견했습니다. 리포팅 도구는 보기 좋은 것보다 '보는 사람이 빠르게 판단할 수 있는 것'이 기준이라는 걸 그 작업에서 배웠습니다.
Power BI를 활용한 프로젝트 중에서 기억에 남는 것은 영업팀의 주간 실적 보고를 수동 엑셀에서 실시간 대시보드로 전환한 작업이었습니다. 기존에는 영업 담당자가 각자 엑셀로 실적을 취합해서 팀장에게 보고하는 방식이었는데, Power BI의 데이터 게이트웨이를 통해 CRM 데이터를 자동으로 연결하고 매일 갱신되는 구조로 바꿨습니다.
DirectQuery 연결이 매번 파일을 열고 붙여넣는 수작업을 없애고 항상 최신 데이터를 보여주는 방식입니다. 대시보드가 배포된 이후에는 지역별·제품별 실적을 드릴다운으로 확인할 수 있게 됐고, 이전에는 회의 때 보던 수치를 이제는 실시간으로 확인할 수 있었습니다. 리포팅 작업에 쓰이던 시간이 분석에 쓰이는 시간으로 전환됐습니다.
자동화된 리포팅이 없으면 데이터를 분석할 시간이 남지 않습니다. DirectQuery 연결 방식이 이 프로젝트에서 가장 효과적인 선택이었습니다.
데이터 시각화 프로젝트에서 가장 어려운 작업 중 하나는 경영진이 보는 KPI 대시보드를 설계하는 것이었습니다. 실무자가 보는 상세 데이터와 달리, 경영진 대시보드는 5초 안에 핵심 지표를 파악할 수 있는 단순성과 명확성이 우선됩니다. KPI 대시보드 설계 원칙이 무엇을 보여줄 것인가보다 무엇을 보여주지 않을 것인가를 결정하는 과정입니다.
여러 팀에서 각자 중요하다는 지표가 달라서, 공통 기준을 정하고 우선순위를 결정하는 데 실제 데이터 작업보다 더 많은 시간이 걸렸습니다. 완성된 대시보드는 Tableau로 구현했고, 매주 경영진 회의에서 시작 슬라이드 역할을 하게 됐습니다. 좋은 대시보드는 데이터를 많이 보여주는 것이 아니라 빨리 이해하게 만드는 것입니다. KPI 대시보드 설계 원칙을 정립한 것이 이 프로젝트의 핵심 산출물이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 데이터 분석가 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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