“I worked on automating data warehouse documentation using dbt Docs within the company, aiming to improve internal data accessibility and efficiency. Specifically, I utilized dbt’s automated documentation feature to keep dependencies between tables and specifications up to date, thereby improving the accuracy and speed of data usage. I successfully built the system by resolving technical issues, such as hosting dbt Docs on a VM instance and adding firewall settings to allow internal team members to access it within the company’s IP range.”

“외부 요인으로 인해 증가한 신규 방문자 데이터를 분석하여 구매 전환율의 급상승을 달성했습니다. 데이터를 통해 신규 방문자 수와 이들의 구매 의향이 크게 증가했음을 발견했지만, 결제 단계에서 이탈률이 높다는 문제를 파악했습니다. 이에 결제 과정의 불편함이 주요 원인임을 가설로 설정하고, PayPal Express Checkout을 도입하여 사용자 경험을 개선했습니다. 그 결과, 결제 전환율이 32%p 상승하여 이전보다 훨씬 높은 수준을 기록했으며, 이는 지속적으로 유지되고 있습니다. 이를 통해 분석 기반의 문제 해결과 성과 향상을 이뤄냈습니다.”

“By analyzing the data of new visitors that increased due to external factors, I achieved a significant rise in purchase conversion rates. The data revealed a substantial increase in the number of new visitors and their purchasing intent, but also identified a high dropout rate at the payment stage. Based on the hypothesis that the inconvenience in the payment process was the main cause, I introduced PayPal Express Checkout to enhance user experience. As a result, the payment conversion rate increased by 32%p, reaching a much higher level than before, and this improvement has been sustained. This demonstrates effective problem-solving and performance enhancement based on data analysis.”

“이번 프로젝트에서는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW) 환경에서 발생한 쿼리 성능 문제를 해결하기 위해, core_fct_events 테이블의 Incremental 업데이트 전략을 최적화했습니다. 기존의 비효율적인 NOT IN 구문을 LEFT JOIN으로 대체하여 데이터 중복 검사를 최적화함으로써, 오케스트레이션 전체 소요 시간을 50분에서 2분으로 단축했습니다. 이로 인해 약 96%의 성능 개선을 이루었으며, 데이터 처리 효율성과 시스템 자원 활용도를 크게 향상시켜 서비스의 안정성과 확장성을 강화했습니다.”

“In this project, I optimized the incremental update strategy for the core_fct_events table to address query performance issues in our Enterprise Data Warehouse (EDW) environment. By replacing the inefficient NOT IN clause with a LEFT JOIN, I streamlined the duplicate data check process, reducing the overall orchestration time from 50 minutes to 2 minutes. This resulted in approximately a 96% performance improvement, significantly enhancing data processing efficiency and system resource utilization, thereby strengthening service stability and scalability.”