Mapping Karrot’s Data: How We Built Column-Level Lineage
Mapping Karrot’s Data: How We Built Column-Level Lineage
Karrot 데이터팀이 BigQuery SQL 로그를 파싱해 컬럼 단위 데이터 계보를 구축한 과정을 소개했습니다. 테이블 단위 한계를 보완하고 영향 분석과 PII 추적을 정교하게 만든 사례입니다.
#BigQuery#SQL
35005분
필터 1
당근 데이터 지도를 그리다: 컬럼 레벨 리니지 구축기
당근 데이터 지도를 그리다: 컬럼 레벨 리니지 구축기
BigQuery 쿼리 로그를 SQL 파싱해 컬럼 레벨 리니지를 구축한 사례를 소개했습니다. 테이블·컬럼 의존 관계를 빠르게 추적해 데이터 신뢰성과 운영 효율을 높였습니다.
#SQL#BigQuery
88005분
통합 데이터 허브로 가는 길 - Part 3
통합 데이터 허브로 가는 길 - Part 3
Zeppelin의 익숙한 사용성을 유지하면서 JupyterHub에 기능과 운영 체계를 단계적으로 구현한 내용을 정리했습니다. 대용량 SQL 안정화, GitHub 자동화, 무중단 운영과 추적성 확보가 핵심이었습니다.
#JupyterHub#SQL
0005분
도전이 일상이 되는 곳, 라포랩스 MD 전략팀 인턴 일기
라포랩스 MD 전략팀 인턴이 광고 업무 자동화와 매스 세일즈 캠페인 실행을 통해 성장한 경험을 소개했습니다. 데이터 공유와 심리적 안전감이 있는 문화 속에서 오너십과 실행력을 키운 사례를 담았습니다.
#BigQuery#SQL
18005분
효율적인 데이터 분석을 위한 Trino와 Spark의 하이브리드 사용 방법
Trino는 빠른 실시간 분석과 멀티 소스 조인에 적합하고, Spark는 대규모 배치와 ETL에 유리하다고 설명했습니다. 두 엔진을 역할 분담하는 하이브리드 전략과 Trino의 운영 한계도 함께 정리했습니다.
#Trino#Spark
71005분
라포랩스 직무인터뷰 시리즈 Colon : Marketer
라포랩스 퀸잇과 팔도감 마케팅 팀의 업무와 문화, AI 활용 방식이 소개되었습니다. 빠른 실험과 데이터 기반 의사결정, 풀 퍼널 경험을 중시하는 팀 분위기를 강조했습니다.
#자동화#BigQuery
8005분
Text2SQL은 왜 자꾸 틀릴까?
LLM 기반 Text-to-SQL의 오류 유형과 빈도를 정리하고, 기존 수리 방식의 한계를 분석했습니다. 규칙 기반 감지와 LLM 보조 수정을 결합한 MapleRepair의 실무적 효과를 소개했습니다.
#LLM#SQL
116005분
JQL 활용하기
Jira 이슈 검색을 더 정교하게 만들기 위한 JQL 활용법을 소개했습니다. 기본 검색을 JQL로 확장하는 방법과 자주 쓰는 예제를 정리했습니다.
#Jira#JQL
93005분
Text2SQL이 어려운 이유
Text2SQL이 왜 어려운지 명시적·암묵적 맥락, 사용자 의도, SQL 방언 차이 관점에서 정리했습니다. ERP 데이터 시각화 Agent 맥락에서 실무적으로 고려할 점도 함께 짚었습니다.
#LLM#RAG
105005분
AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
#LLM#RAG
11005분
쿼리가 길면 밟힌다! 포스타입에서 데이터베이스를 모니터링 하는 방식
Aurora MySQL에서 Long Query와 긴 트랜잭션이 성능에 미치는 영향을 설명했습니다. 로그, Performance Insights, 스키마 정보를 활용한 모니터링과 개선 방법을 정리했습니다.
#AWS#MySQL
176005분
AWS Athena를 이용하여 ELB 액세스 로그 분석하는 방법
AWS Athena를 이용하여 ELB 액세스 로그 분석하는 방법
AWS Athena로 ELB 액세스 로그를 S3에서 조회하는 방법을 소개했습니다. 테이블 생성, 파티션 프로젝션, IP·기간 조건 조회 예시를 정리했습니다.
#AWS Athena#ELB
11005분