[Decide] 데이터베이스보다 먼저 코드 체계부터 맞추기로 했다

개인 프로젝트 헤론 오토마타는 잠시 뒤로 미뤘다.

방향이 바뀐 것은 아니다.

여러 raw 데이터를 하나의 데이터베이스에서 연결하려면 먼저 데이터를 식별하는 기준부터 맞춰야 한다고 판단했다.

같은 대상을 서로 다른 코드나 이름으로 관리하면 SQL로 데이터를 연결할 때 별도의 매핑과 예외처리가 계속 필요해진다.

데이터가 많아지고 자동화 범위가 넓어질수록 이 문제도 같이 커진다.

그래서 먼저 회사 전체에서 사용할 코드 체계 가이드를 만들었고 각 팀에도 공유했다.

이제는 각 담당자에게 필요한 작업을 나누고 순차적으로 실제 코드 체계를 맞춰 가는 단계다.

그 사이 SQL 공부는 1차로 마무리했고, 현재는 김판다 저자의 **『파이썬의 엑셀, 판다스 라이브러리』**로 판다스를 공부하고 있다.

약 600페이지 중 절반 정도까지 진행했다.

처음에는 전체 시스템을 꽤 복잡하게 생각했다.

그런데 SQL과 판다스를 공부하면서 구조 자체는 생각보다 단순하게 볼 수 있다는 생각이 들었다.

raw data
→ database
→ SQL query
→ pandas processing
→ analysis / report
→ AI

raw 데이터를 정해진 구조로 업로드하고, SQL로 필요한 데이터를 가져온다.

판다스로 정제, 결합, 집계하고 원하는 분석값이나 표, 보고서를 만든다.

그리고 그 결과를 AI와 연결해 추가 분석이나 비교, 다음 플랜에 대한 대화를 이어가면 된다.

결국 핵심은 AI보다 먼저 데이터 구조를 제대로 만드는 일이다.

데이터를 어떤 기준으로 저장하고, 어떻게 연결하고, 어떤 형태로 가공할지를 먼저 정해야 한다.

지금 진행 중인 코드 체계 정리도 그 기반 작업 중 하나다.

헤론 오토마타는 잠시 멈췄지만 오히려 구현 순서는 조금 더 명확해졌다.

먼저 코드 체계를 맞추고, 판다스 공부를 이어가고, 그 위에 데이터베이스와 자동화 구조를 순서대로 붙여 갈 생각이다.