김수민Sumin Kim
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실무 · 결제 · 환불 운영

입사 첫 3개월, 반복 업무 자동화 3건

매일 손으로 하던 환불·결제 데이터 업무를 하나씩 자동화했고, 이 경험이 이후 플랫폼 구축의 출발점이 됐습니다.

기간
2024.02 – 2024.04
형태
실무 · 개인 · 팀
역할
문제 발견 · 설계 · 구현
소속
아이헤이트플라잉버그스 · 경영데이터팀

TL;DR 30초 요약

  1. 1환불·환급 확인에 필요한 데이터가 세 곳에 흩어져 있고, 매일 아침 테이블을 손으로 갱신해야 했습니다.
  2. 23개 결제 소스를 하나의 데이터 모델로 묶은 조회 페이지, 매일 자동으로 도는 테이블 갱신, CRM 데이터 로깅을 만들었습니다.
  3. 3작은 자동화를 먼저 성공시킨 경험이 MDA 플랫폼과 Slack 파이프라인으로 확장됐습니다.

3 → 1

결제 데이터 소스 통합

5분

조회 데이터 자동 갱신 주기

매일 → 0회

아침 수작업 테이블 갱신

Flow

  1. 1ACRM · Team_B · 직접결제
  2. 2Python 통합 모델
  3. 3DB 5분 갱신
  4. 4조회 페이지 · Coda

배경

입사 직후 맡은 환불·환급 업무에는 반복이 많았습니다. 결제 정보가 ACRM, Team_B, 직접결제 세 곳에 나뉘어 있어 매번 따로 찾아야 했고, Coda로 하는 환불 업무에 쓰는 테이블은 매일 아침 손으로 갱신해야 했습니다. 경영 보고에 쓰는 매출 데이터가 불명확하다는 문제도 있었습니다.

내가 한 일

1. 결제 데이터 통합 조회 페이지

  • 3개 소스를 Python으로 가져와 하나의 데이터 모델(이름·과목·결제 ID·상품·계약 상태·권한 기간·결제 금액 등)로 통합하고 DB에 저장, 5분마다 자동 갱신
  • 학부모 연락처로 조회할 때 앞자리 0과 공백을 자동으로 정리
  • 조회 결과에서 환불·환급 가능 여부를 수식으로 자동 판정

2. Purchase DB 자동 갱신

  • Redash에서 데이터를 가져와 6개 테이블로 가공하고, 이미 지급된 건을 제외한 뒤 Coda 테이블에 자동 반영

3. CRM 데이터 로깅 (crmEventLogger, 팀)

  • CRM의 매출·상품·계약 데이터를 Python으로 MySQL에 기록해, 대표 보고에 쓰는 수치를 정확하게 맞춤

결과

  • 세 곳을 오가던 조회가 한 화면으로
  • 매일 아침 수작업이던 테이블 갱신이 자동으로
  • 이 경험과 코드가 이후 MDA 플랫폼의 파이프라인 기반이 됨

배운 점

큰 시스템보다 작고 확실한 자동화를 먼저 성공시키는 것이 팀의 신뢰를 얻는 가장 빠른 길이었습니다. 당시 성과를 수치로 기록하지 못한 것이 아쉬워, 지금은 만든 것마다 전후 수치를 기록하고 있습니다.

Ask me about 면접에서 물어봐 주세요

  • 입사 초기에 무엇부터 자동화할지 고른 기준
  • 조회 시 입력값을 자동 보정하게 만든 이유

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