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데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법

데이터 리터러시를 데이터로 문제를 해결하는 역량으로 정의하고 실험 프로세스를 도입했습니다. 데이터맵·대시보드·웨어하우스와 분석가 역할을 결합해 조직의 자율 분석을 지원했습니다.

초기 스타트업의 데이터 분석 한계를 해결하기 위해 BigQuery 중심 데이터 웨어하우스를 구축했습니다. dbt·Airflow·Data Studio를 결합해 데이터 변환과 전사 대시보드 운영 방식을 정립했습니다.

화해는 분산된 원천 데이터를 Redshift Data Lake와 BigQuery DW로 이관·구축했습니다. 반정규화 FACT 테이블과 데이터 카탈로그로 분석 효율과 지표 일관성을 높였습니다.

광고 플랫폼 확장 부담이 큰 기존 분석 시스템을 BigQuery와 Data Studio로 이전했습니다. 파티션·DML 배치 적재·뷰 기반 대시보드로 비용과 운영 부담을 관리했습니다.

ETL의 추출·변환·적재 흐름과 데이터 웨어하우스에서의 역할을 정리했습니다. 멱등성, 점진 적재, 파티셔닝, 테스트와 모니터링 원칙을 제시했습니다.