혹시 당신은 데이터를 모르는 백엔드 개발자 인가요?│인프콘2024
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AI 핵심 요약
CRUD 중심으로 데이터를 바라보던 백엔드 엔지니어는 데이터 팀에서 일하며, 데이터가 비즈니스 분석과 의사결정의 기반이라는 점을 깨달았다. JSON에 여러 값을 넣거나 컬럼의 의미와 변경 맥락을 남기지 않으면 대용량 분석 비용이 커지고, 분석가가 데이터의 의미를 파악하기 어려워진다. 이를 줄이기 위해 분석에 적합한 스키마를 설계하고 데이터 카탈로그로 테이블·컬럼 설명을 공유하며, Spark와 S3를 활용한 별도 분석 환경을 운영하는 사례를 소개했다. 데이터의 유효성·정확성·일관성과 이력을 고려해 설계해야 더 나은 제품과 신뢰할 수 있는 의사결정을 만들 수 있다는 것이 핵심이다.
- 분석에 쓰일 가능성이 있는 값은 JSON이나 배열에 뭉치기보다 조회·집계하기 쉬운 컬럼으로 설계하세요.
- 데이터의 출처와 의미를 DB 코멘트나 데이터 카탈로그에 남기면 팀 간 맥락 공유와 변경 대응이 쉬워집니다.
- 프로덕션 DB에 무거운 분석 쿼리를 실행하지 말고, Spark와 S3 기반의 별도 분석 환경을 고려하세요.
- 데이터를 직접 수정하는 운영 절차도 추적 가능하게 관리해야 유효성을 검증할 수 있습니다.
- 삭제 전에는 향후 분석과 복구 필요성을 고려하고, 한 컬럼에는 하나의 의미만 담으세요.
소개
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