컬리에서 데이터 분석가로 일한다는 것

문제 & 배경: 사내 여러 부서의 데이터 요청은 목적과 구체성이 제각각이고, 운영 시스템의 데이터에는 누락·이상값·적재 시점 차이 같은 문제가 있어 그대로 분석하기 어려웠습니다.

기술 & 해결책: 분석 목적과 확인 주기를 질문으로 구체화한 뒤 필요한 데이터를 찾아 운영용 데이터와 분리된 분석용 테이블을 만들고, 전처리·데이터 검증과 적재 시간 조정으로 신뢰도를 높였습니다.

교훈 & 주의점: 데이터는 표와 대시보드를 만드는 것에서 끝나지 않으며, 이상한 수치와 다양한 예외를 꼼꼼히 확인하고 충분한 시간 여유를 둔 뒤 시뮬레이션으로 실제 의사결정에 도움이 되는지 검증해야 합니다.