
다양한 벤더의 SQL 파싱하는 핵심 기술, QSI(Query Structural Interface)
다양한 데이터베이스 쿼리를 하나의 구조로 통합하는 QSI를 소개했습니다. 이를 통해 일관된 접근 제어, 마스킹, 민감 데이터 모니터링을 강화하는 방법을 설명했습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요

다양한 데이터베이스 쿼리를 하나의 구조로 통합하는 QSI를 소개했습니다. 이를 통해 일관된 접근 제어, 마스킹, 민감 데이터 모니터링을 강화하는 방법을 설명했습니다.

다양한 데이터베이스 쿼리 문법 차이를 QSI로 통합해 보안 분석의 일관성을 높인 사례를 소개했습니다. 실시간 분석, 데이터 마스킹, 접근 제어로 글로벌 컴플라이언스 대응 방안을 설명했습니다.

멀티클라우드와 컨테이너 확산으로 Agent 기반 보안의 한계가 커진 이유를 설명했습니다. QueryPie는 Agentless 프록시 구조로 접근제어와 로깅을 통합해 효율과 가시성을 높였다고 소개했습니다.

다양한 데이터베이스 쿼리를 하나의 구조로 통합해 분석하는 QSI를 소개했습니다. 실시간 쿼리 분석과 세밀한 접근 제어로 데이터 보안과 컴플라이언스 대응을 강화하는 방법을 설명했습니다.

600줄짜리 쿠폰 쿼리를 분리·캐싱·로직 이관으로 개선한 사례를 소개했습니다. 평균 지연시간과 DB 사용률을 낮추며 유지보수성과 비용 효율을 높였습니다.

AI 코딩 도구와 ChatGPT 기반 기능을 통해 개발 생산성이 어떻게 바뀌는지 소개했습니다. 동시에 저작권, 환각, 노동시장 영향 같은 생성형 AI의 우려도 함께 짚었습니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.


BigQuery의 Gemini Pro와 ML.GENERATE_TEXT로 리뷰 요약·분류·감성 분석을 수행했습니다. JSON 검증과 배치 처리로 결과 신뢰성과 대량 처리 효율을 높였습니다.


BigQuery에서 Gemini Pro를 활용해 리뷰 요약과 분류, 홍보 문구 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. JSON 응답, 배치 처리, RAI 결과 확인으로 정합성과 효율을 높이는 팁도 함께 다뤘습니다.


SQL 없이 클릭만으로 고객 세그먼트를 찾고 저장하는 마케팅 타깃팅 툴 BUDS 제작기를 다뤘습니다. 일반 세그먼트와 쿼리 세그먼트를 분리 관리하면서도 함께 활용하는 설계가 핵심입니다.


반복적인 수작업 데이터 취합을 줄이기 위해 내부 BI·자동화 시스템 부스타를 개발했습니다.\n자사 몰, 리테일, WMS 데이터를 연동해 DB에 적재하고 정합성을 높였습니다.


차량 로그와 GIS·POI 데이터를 결합해 고객 이동 목적을 추정하는 SOPIA를 구축했습니다. 분석 목적에 맞는 POI, 정차 시간, 반경 설정의 중요성을 설명합니다.

MySQL 인덱스가 있어도 풀스캔이 더 유리해지는 손익분기점과, 인덱스 스캔 비효율 사례를 설명했습니다. 실행계획과 실제 IO를 비교해 복합 인덱스 조건을 어떻게 개선할지 정리했습니다.


포스타입 HR팀이 구성원을 위한 연말 결산 리포트를 발행한 사례를 소개했습니다. 채용, 근태, 복지 데이터를 정리해 제도 리마인드와 HR 커뮤니케이션에 활용했습니다.


원티드랩의 데이터 마트 설계 과정을 ERD 작성부터 운영 규칙 정립까지 정리했습니다. BigQuery와 Airflow를 활용해 확장성과 품질을 높인 운영 방식도 소개했습니다.