원티드랩 데이터 마트 — 설립기

핵심 내용

• 원티드랩 데이터 마트 설계·구축 과정 정리
• BigQuery 기반 뷰테이블 현황에서 출발해 ERD 작성, 우선순위 설정, 컬럼 설명 보완 진행
• 확장성·독립성·품질을 기준으로 테이블 구조와 운영 규칙 수립

구조와 흐름

• 원천 테이블과 뷰테이블 코드 분석으로 사용 빈도 높은 테이블·컬럼 파악
• PK·FK, cardinality, 컬럼 타입을 기준으로 ERD 구성
• 테이블 단위 분리, json·Python 활용한 컬럼 확장, 집계·출처·불리언 네이밍 규칙 정립

성능/운영 포인트

• 뷰테이블 직접 조회로 인한 쿼리 비용 부담 해소
• join이 많은 구조에서 실행 시간과 반복 실행 부담 완화
• Airflow DAG 스케줄러와 Python 코드 베이스로 마트 생성·가공 자동화

적용해볼 점

• 마트 설계 전 ERD와 데이터 관계도 먼저 정리
• 데이터 사용 기준과 UTC, 네이밍 규칙 등 품질 규칙 사전 정의
• 대시보드, 쿼리 추출, GPT 기반 슬랙봇 등 후속 활용을 고려한 운영 설계