토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법
토스플레이스가 데이터봇 판다를 통해 팀원들이 직접 데이터를 조회하고 활용하는 환경을 만들었습니다.\nSSOT 정비, 비즈니스 용어 연결, Agentic Loop 설계로 정확도와 일관성을 높였습니다.
#LLM#SQL
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처음부터 ‘딸깍’은 아니다: AI와 함께한 데이터 환경 구축기
처음부터 ‘딸깍’은 아니다: AI와 함께한 데이터 환경 구축기
운영 DB 중심 분석의 한계를 넘기 위해 S3, Athena, Airflow, dbt 기반 데이터 환경을 구축했습니다.\nAI skill로 소스 연결, 모델링, 문서화를 자동화하며 실무 생산성을 높였습니다.
#Athena#Airflow
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통합 데이터 허브로 가는 길 - Part 1
통합 데이터 허브로 가는 길 - Part 1
데이터는 많지만 도구와 흐름이 흩어져 있어 활용이 어려운 문제를 다뤘습니다. 이를 해결하기 위해 JupyterHub와 dbt 조합을 통합 데이터 허브의 기반으로 선택했습니다.
#dbt#JupyterHub
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당근페이 재무 결산 사례로 보는 백엔드와 데이터의 만남
매월 반복되던 재무 결산을 Spring Batch와 코드 중심 구조에서 Airflow와 dbt 기반 데이터 파이프라인으로 전환했습니다. SQL 수정만으로 결산 대응이 가능해져 유연성과 가시성을 높였습니다.
#Airflow#dbt
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오토피디아 데이터 웨어하우스 구축하기
초기 스타트업의 데이터 분석 한계를 해결하기 위해 BigQuery 중심 데이터 웨어하우스를 구축했습니다. dbt·Airflow·Data Studio를 결합해 데이터 변환과 전사 대시보드 운영 방식을 정립했습니다.
#BigQuery#dbt
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데이터 엔지니어: 오토피디아 5개월 인턴 후기
인턴으로 데이터 대시보드, ELT 파이프라인, 검색 엔진, 업무 자동화를 구축한 경험을 공유했습니다. 데이터 품질 관리와 지속적인 파이프라인 유지보수의 중요성을 설명합니다.
#BigQuery#Airflow
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