이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
주문에서 회계까지 데이터 플로우를 설계할 때 가장 어려운 것은 각 시스템이 데이터를 다르게 정의하는 문제입니다. 주문 시스템의 '완료' 상태와 회계 시스템의 '인식' 시점이 다를 수 있다는 점을 수업 ERP 설계 과제에서 처음으로 구체적으로 마주쳤습니다.
이 문제를 풀기 위해 각 시스템의 상태 정의를 먼저 문서화하고, 불일치 지점을 매핑했습니다. 정합성 오류의 가장 흔한 원인이 모호한 상태 전이라는 것을 알게 된 이후로, 데이터 흐름도를 만들 때 각 단계에서 상태 변화가 어떤 이벤트에 의해 발생하는지를 명시하는 방식을 씁니다.
취소·환불·예외 케이스를 정상 플로우와 함께 설계하지 않으면 나중에 예외 처리가 훨씬 복잡해집니다. 단계별 검증 포인트를 플로우에 넣어두면 오류가 발생했을 때 어느 지점에서 생긴 것인지 빠르게 추적할 수 있습니다.
주문에서 회계까지의 데이터 플로우를 설계하며 제가 직접 부딪힌 건, 각 시스템이 같은 단어를 다르게 정의하는 문제였습니다. 수업 ERP 설계 과제에서, 주문 시스템의 '완료' 상태와 회계 시스템의 '인식' 시점이 달랐습니다. 그래서 저는 닥치는 대로 잇기보다, 각 시스템의 상태 정의를 먼저 문서화하고 불일치 지점을 매핑하는 절차로 갔습니다. 정합성 오류의 가장 흔한 원인이 모호한 상태 전이라는 걸 알고 나서, 흐름도를 그릴 때 각 단계의 상태 변화가 어떤 이벤트로 생기는지를 명시하게 됐습니다. 또 취소·환불·예외 케이스를 정상 플로우와 함께 설계하지 않으면 나중에 예외 처리가 훨씬 복잡해졌습니다. 단계별 검증 포인트를 넣어 두니 오류가 어디서 생겼는지 빠르게 추적할 수 있었습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 수업 과제 수준이라, 실제 ERP나 회계 시스템과 연동해 회계 기준에 맞춰 시점을 맞춰 본 경험은 없습니다. 그래서 상태 정의 매핑과 예외 설계를 토대로, 실제 시스템 연동 역량을 더 키우려 합니다.
주문-회계 데이터 플로우에서 제가 한 번 풀고 끝내면 안 된다고 보는 건, 오류가 났을 때 어디서 생겼는지 추적하는 일입니다. 여러 시스템을 거치며 금액이나 상태가 바뀌는데, 최종 결과만 보면 어느 단계에서 틀어졌는지 알 수 없습니다. 그래서 저는 각 단계에 검증 포인트를 넣어, 거기서 데이터가 맞는지를 확인하고 어긋나면 그 지점을 바로 짚을 수 있게 하는 절차를 둡니다. 한 덩어리로 흐르게 두지 않고 단계마다 끊어 검증하는 셈입니다. 정합성 오류는 모호한 상태 전이에서 가장 자주 나, 각 단계의 상태 변화를 이벤트로 명시하는 것도 함께 둡니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 ERP 설계 과제 수준이라, 실제로 검증 포인트를 시스템에 구현해 운영하거나 회계 기준에 맞춰 시점을 연동해 본 경험은 없습니다. 또 검증 포인트를 너무 많이 두면 시스템이 무거워지는 거래도 있습니다. 그래서 검증 포인트를 절차로 남기되, 어디에 둘지 가르는 감각을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 여기어때 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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