패스트캠퍼스 환급챌린지 42일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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학습 시작 날짜, 시간 포함 사진

학습 종료 날짜, 시간 포함 사진

 

실습 캡처 사진

 

강의장 캡처

 

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강의 후기 및 인사이트

 

오늘은 HR 대시보드의 핵심 KPI인 Headcount(현 인원 수), Terminated(퇴사자 수), Tenure(근속 연수), Avg. Age(평균 나이)를 나타내는 카드들을 직접 만들어보는 실습을 진행했다. 기본적인 수치형 지표처럼 보이지만, 대부분이 단순한 합계가 아닌 조건 기반의 계산된 필드를 통해 만들어졌다는 점에서 유의미했다.

예를 들어 Tenure 계산은 단순히 입사일과 현재 날짜 간의 차이를 계산하는 것이 아니라, 퇴사 여부를 조건에 따라 분기하여 계산해야 했다. ISNULL, TODAY, DATEDIFF 같은 함수들을 조합해 퇴사자가 아닐 경우 오늘 날짜와 비교하고, 퇴사일이 있다면 퇴사일까지의 근속 기간을 계산하는 식이었다. 눈에 보이기엔 간단한 ‘근속연수’ 지표지만, 이를 정확하게 구하기 위해서는 데이터의 상태(Null 여부, 날짜 조건)를 고려한 분기 처리가 필요하다는 점을 다시금 체감했다.

Headcount, Terminated 같은 지표도 마찬가지로, ‘퇴사일이 오늘보다 미래거나 null이면 근무 중’이라는 조건을 기반으로 필터링하여 수를 세는 방식으로 구성되었다. 단순 집계 이상의 논리적 계산이 필요한 구조였다.

이번 실습을 통해 느낀 점은, 비즈니스에서 자주 쓰이는 단순 지표들도 사실은 계산 로직이 명확하게 설계되어 있어야 한다는 것이다. 또한, 시각화만큼 중요한 것이 데이터를 정확하게 분류하고 처리하는 논리적 흐름이라는 점이다. 태블로에서는 이러한 로직을 계산된 필드로 표현할 수 있고, 직관적인 인터페이스를 통해 빠르게 적용 및 검증할 수 있다는 점에서 반복적인 KPI 계산 업무에 매우 적합하다는 생각이 들었다.