DW / DM 구축 체크리스트

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0️⃣ 목적 정의 (제일 중요)

[ ] 이 DW/DM으로 누가 무엇을 보나?
- 분석가 / PM / 임원?
[ ] 주 용도는?
- 대시보드 / 리포트 / ML 피처?
[ ] 질문 형태가 뭐냐?
- “일별 매출”, “유저 리텐션”, “지역별 추이”

👉 이게 없으면 구조가 흔들림

1️⃣ 데이터 소스 정리 (Ingest)

[ ] 데이터 출처 목록화
- CSV / API / DB / 로그
[ ] 주기
- 배치 / 준실시간
[ ] 스키마 변동 가능성 있음?

👉 소스 단위로 책임 분리

2️⃣ Raw (Bronze) 체크리스트

원본 보존 영역

[ ] 원본 그대로 저장했는가?
[ ] 재처리(backfill) 가능?
[ ] append-only 구조?
[ ] 포맷
- CSV → Parquet 변환?
[ ] 저장 위치 명확?
- raw/yyyymmdd/

👉 Raw에서는 비즈니스 로직 ❌

3️⃣ 타입 & 기본 정합성 (Silver 초입)

[ ] 타입 캐스팅 명확?
- string → int / timestamp
[ ] 컬럼명 표준화?
- snake_case
[ ] timezone 정리?
[ ] primary key 후보 정의?

👉 여기까지가 DW Core의 뼈대

4️⃣ 데이터 품질 (DW 핵심)

[ ] null 허용 컬럼 vs 필수 컬럼 구분
[ ] 중복 기준 정의
[ ] 값 범위 체크 (음수, 이상치)
[ ] 품질 실패 시 파이프라인 중단?

(도구)

[ ] dbt test
[ ] GE (선택)

👉 DW = 신뢰성

5️⃣ DW 모델링 (Silver)

[ ] 테이블 grain 정의
- “한 row가 뭘 의미하나?”
[ ] 엔티티 기준 통합
- customer, product, order
[ ] 조인 키 명확?
[ ] 정규화/반정규화 기준 합의?

👉 이 단계가 Inmon 감성

6️⃣ DM 설계 (Gold)

여기서부터 Kimball

Fact

[ ] fact 테이블 grain 명확?
[ ] 측정값(measure)만 있음?
[ ] surrogate key 필요?

Dimension

[ ] dimension 재사용 가능?
[ ] SCD 타입 정의?
[ ] 의미가 명확한 컬럼명?

👉 DM = 바로 써먹는 테이블

7️⃣ 성능 & 비용

[ ] 파티션 기준 적절?
- 날짜?
[ ] 클러스터링 키?
[ ] external vs native 구분?
[ ] incremental 전략?

👉 느리면 안 쓰임

8️⃣ 서빙 & 사용성

[ ] BI 연결 테스트
[ ] SQL 안 짜도 이해 가능한가?
[ ] 컬럼 설명(doc) 있음?
[ ] deprecated 테이블 표시?

👉 사용자 관점 필수

9️⃣ 운영 관점 (면접에서 점수 오름)

[ ] 실패 시 알림?
[ ] 재처리 전략?
[ ] 스키마 변경 대응?
[ ] lineage 추적 가능?

🔟 한 문장 요약 (면접용)

“Raw 데이터를 보존하고,

Silver에서 정제·통합된 DW를 구축한 뒤,

Gold에서 분석 목적별 DM을 설계했습니다.

각 레이어는 품질·성능·책임 기준으로 분리했습니다.”

🧠 이 체크리스트의 핵심

👉 DW/DM 구축 =테이블 만드는 게 아니라‘질문에 안정적으로 답하는 구조’를 만드는 것