면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
데이터 분석 프로젝트에서 저는 결측률, 중복률, 이상치 비율 세 가지를 매주 측정하는 지표로 정의했습니다. 지표가 없으면 품질이 나아지고 있는지 악화되고 있는지 판단할 근거가 없다고 생각했습니다.
측정 결과 결측률이 특정 주차에 갑자기 3%에서 11%로 뛴 것을 발견했고, 원인을 추적한 결과 데이터 수집 API의 응답 형식이 바뀐 것이 문제였습니다.
이후 API 응답 형식 변경을 감지하는 별도 알림을 추가해 같은 문제를 조기에 발견할 수 있도록 했습니다.
정확성을 확보하기 위해 저는 원천 데이터와 가공된 데이터를 표본 대조하는 절차를 정기적으로 수행했습니다. 자동화된 파이프라인이라도 로직 오류로 값이 왜곡될 수 있다고 생각했기 때문입니다.
매주 무작위로 50건을 뽑아 원본과 대조했는데, 한 번은 환율 적용 시점이 하루 어긋나 금액이 미세하게 다르게 계산되는 오류를 발견했습니다. 이 문제는 표본 대조가 아니었다면 발견하기 어려웠을 것이라고 생각합니다.
이 경험 이후 정기 표본 대조를 품질 관리의 기본 절차로 삼고 있습니다.
저는 데이터 품질 지표를 저 혼자 확인하는 데 그치지 않고 간단한 대시보드로 만들어 팀과 매주 공유했습니다. 품질 문제를 담당자 개인이 아니라 팀이 함께 인지해야 개선 속도가 빨라진다고 생각했기 때문입니다.
대시보드에는 결측률과 최근 발견된 이상 사례를 함께 올렸고, 이를 본 팀원이 특정 컬럼의 결측이 특정 유입 채널에서만 발생한다는 점을 추가로 발견해 함께 원인을 좁힐 수 있었습니다.
품질 관리는 개인의 점검이 아니라 팀이 함께 보는 구조를 만드는 것이 더 효과적이라고 생각합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.