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14,000개 이상의 Mutual Fund 데이터 통합 분석 플랫폼 구축
We Built a Better Mutual Fund Screener for India
AI 요약
Context
여러 웹사이트에 분산된 펀드 정보로 인한 데이터 파편화와 분석 효율 저하 문제 발생. 분산된 지표를 단일 뷰로 통합하여 사용자 분석 경험을 개선하려는 목적의 설계.
Technical Solution
- React 및 TypeScript 기반의 정적 타입 시스템 적용을 통한 금융 데이터 무결성 확보
- Supabase 활용으로 Backend-as-a-Service(BaaS) 구조를 채택하여 데이터 API 구축 시간 단축
- XIRR 계산 로직 구현을 통한 투자 시점별 실제 수익률 산출 기능 최적화
- Rolling Returns 분석 알고리즘 적용으로 특정 시점의 왜곡을 제거한 일관된 성과 측정 체계 구축
- Netlify의 CI/CD 파이프라인을 통한 프론트엔드 배포 자동화 및 Edge Network 기반의 빠른 응답 속도 구현
- Tailwind CSS 기반의 Utility-first 접근법을 통한 고밀도 데이터 테이블의 반응형 레이아웃 최적화
실천 포인트
1. 대규모 금융 데이터셋 처리 시 TypeScript를 통한 데이터 스키마 정의 우선 수행
2. 복잡한 금융 계산(XIRR 등) 시 클라이언트 사이드 연산 부하와 서버 사이드 처리 비용의 Trade-off 검토
3. 빠른 MVP 검증이 필요한 경우 Supabase와 같은 BaaS를 활용한 인프라 오버헤드 최소화