이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 흐름과 구조를 이해하는 것이 중요한 이유는 기획 단계의 결정이 데이터 수집 방식에 영향을 주기 때문입니다. 나중에 어떤 지표를 볼 것인지 생각하지 않고 기능을 설계하면, 출시 후 원하는 데이터가 기록되지 않아 분석이 불가능한 상황이 생깁니다. 수업 프로젝트에서 전환율을 측정하려고 했는데 이벤트 트래킹이 중간 단계에 빠져 있어서 분석을 제대로 못 한 경험이 있었습니다.
기획 단계에서 어떤 이벤트를 어디서 로깅할지 명시했더라면 피할 수 있었습니다. 데이터 구조를 이해하면 엔지니어링 팀과 이야기할 때 더 구체적인 요구사항을 전달할 수 있습니다. 모호한 기능 설명보다 어떤 데이터가 어디서 어떻게 흘러야 하는지를 같이 그리는 것이 구현 오류를 줄이는 방법이라고 생각합니다.
데이터 흐름과 구조를 이해하는 게 중요한 이유를, 저는 직접 막혀 보며 배웠습니다. 수업 프로젝트에서 전환율을 측정하려 했는데, 이벤트 트래킹이 중간 단계에 빠져 있어 분석을 제대로 못 했습니다. 기획 단계에서 어떤 이벤트를 어디서 로깅할지 명시했더라면 피할 수 있었던 문제였습니다. 그 뒤로 저는 기능을 설계할 때 나중에 어떤 지표를 볼지를 먼저 생각하고, 그 지표를 만들 이벤트를 어디서 기록할지를 함께 정하는 절차를 둡니다. 데이터 구조를 이해하면 엔지니어링 팀과 이야기할 때도 모호한 기능 설명 대신 어떤 데이터가 어디서 어떻게 흘러야 하는지를 같이 그릴 수 있어 구현 오류가 줄었습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 한 번의 누락을 겪고 절차를 만든 수준이라, 복잡한 시스템에서 데이터 흐름 전체를 설계하거나 어떤 이벤트가 정말 필요한지 빠짐없이 짚는 감각은 부족합니다. 그래서 지표를 먼저 생각하고 로깅을 명시하는 습관을 토대로, 데이터 구조를 읽는 깊이를 더 키우려 합니다.
데이터 흐름과 구조를 제가 우선 가치로 두는 이유는, 기획 단계의 결정이 데이터 수집 방식을 좌우하기 때문입니다. 나중에 어떤 지표를 볼지 생각하지 않고 기능을 설계하면, 출시 후 원하는 데이터가 안 남아 분석 자체가 불가능해집니다. 그래서 저는 기능을 정의할 때 '이게 잘됐는지 무엇으로 확인할까'를 먼저 정하고, 그 지표를 만들 이벤트를 어디서 로깅할지를 명시하는 절차를 둡니다. 이렇게 하면 출시 후 분석할 데이터가 비는 일을 막습니다. 또 데이터 구조를 알면 엔지니어링 팀에 더 구체적인 요구사항을 전할 수 있습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 수업 프로젝트 수준이라, 실제로 복잡한 데이터 파이프라인의 구조를 깊이 이해해 기획에 반영해 본 경험은 적습니다. 또 어떤 지표를 미리 정할지 잘못 짚으면 정작 필요한 데이터를 놓칠 수도 있습니다. 그래서 지표를 먼저 정하고 로깅을 명시하는 절차를 토대로, 데이터 구조를 읽는 역량을 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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