분산 데이터 소스의 정제 및 Conformed Schema 구축을 통한 분석 신뢰성 확보

Context

운영 DB, API, Log 등 다양한 소스 시스템의 데이터가 서로 다른 스키마와 포맷을 가짐에 따라 데이터 중복 및 Null 값 발생. 단순 쿼리만으로는 비즈니스 로직을 충족하는 정합성 확보가 불가능하며, 이는 분석 결과의 불일치와 데이터 신뢰도 하락으로 연결되는 한계 발생.

Technical Solution

• Source System의 Workload 최적화 특성으로 인한 Noise를 제거하기 위해 Ingest 단계 직후 정제 로직 배치
• 서로 다른 식별자(BIGINT, String, Email)를 통합하기 위해 Surrogate Key를 도입한 Conformed Dimension 설계
• 데이터 분석의 일관성을 위해 시간 단위(Hour, Day)를 통일한 Shared Time Grain 적용
• SQL 기반의 LOWER, TRIM, COALESCE 함수를 통한 데이터 표준화 및 비즈니스 룰 기반의 Null 처리
• Cloud Warehouse의 Elastic Compute 성능을 활용하여 Transform 단계를 후행시키는 ELT 아키텍처 채택
• Pipeline 재실행 시 데이터 중복을 방지하기 위한 Idempotency 보장 구조 설계