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핵심 메시지: “Raw 로그를 신뢰할 수 있는 수율·품질·설비 데이터로 바꾸는 과정을, 자연어 한 줄로 선언하고 자동화한다.”

목적 & 다루는 테이블

  • 목적 — Bronze 원천을 신뢰할 수 있는 Silver(정제)·Gold(집계)로 바꾸고, SDP·Job으로 자동화합니다.
  • 입력 — Bronze 17개 테이블 (모듈 2에서 적재·품질 확인 완료)
  • 생성 — Silver 11개(정제·표준화) + Gold 10개(비즈니스 집계)

이 모듈에서 사용하는 Databricks 기능

개요

17개 Bronze 테이블의 Raw 로그에는 결측·중복·이상치·단위불일치·참조 깨짐 등 현실의 품질 문제가 있습니다(모듈 2에서 확인). 이 모듈에서는:
  1. 수동 CTAS로 Bronze→Silver→Gold 변환 로직을 이해한 뒤
  2. SDP로 동일 로직을 선언적으로 자동화하고
  3. Job으로 매일 자동 리프레시합니다.
17개 중 11개만 Silver로 정제합니다.
  • Bronze 17개 가운데 이벤트성 데이터 11개를 Silver로 정제합니다.
  • 마스터 3개(equipment/product/material_lot)·work_orders·reflow_profiles·field_returns는 정제 대상이 아니라 조인 참조용 또는 타 모듈용으로 원본 그대로 둡니다(“17개를 다 정제하나?” 혼동 방지).
두 트랙, 같은 결과.
  • Part B·C의 수동 CTAS와 Part D의 SDP는 같은 Silver/Gold 변환을 각각 수동·선언적으로 수행합니다.
  • 먼저 CTAS로 로직을 눈으로 이해하고, 같은 로직을 SDP로 옮겨 자동화하는 흐름입니다.
Vibe 코딩 안내.
  • 아래 단계별 프롬프트는 예시입니다.
  • 핵심 의도와 (특히 Gold) 컬럼 이름만 지키면 표현은 자유롭게 바꿔도 됩니다 — 산식·SQL 디테일은 Genie Code가 채웁니다.
품질 위반 레코드를 격리하는 quarantine 스키마는 모듈 0에서 이미 생성했습니다.
작업 흐름(전 모듈 공통)
  • Genie Code가 코드를 생성하면 Plan 확인 → “Allow in this thread”(절대 Always Allow 아님) → Accept all → Run.
  • 기존 테이블은 DROP하지 말고 CREATE OR REPLACE.
  • 무거운 변환도 SQL로 처리할 수 있으면 노트북 코드보다 SQL을 우선하세요(클러스터 대기·타임아웃 회피).
📓 작업 노트북
  • 이 모듈의 코드는 새 노트북 03_CCM_Transform_<본인ID>(사이드바 New → Notebook, 언어 Python, 컴퓨트 Serverless)를 만들어 그 안에서 작성합니다.
  • Part A~C의 Silver·Gold CTAS SQL 셀이 여기 쌓이고, Part D는 이 노트북의 CTAS SQL을 참고해 별도 SDP 소스 노트북 03_CCM_SDP_<본인ID>을 만듭니다.

Part A: 데이터 품질 문제 이해하기

모듈 2에서 확인한, Bronze에 의도적으로 심어진 품질 이슈입니다. Silver 변환에서 이걸 어떻게 처리하는지가 이 파이프라인의 핵심입니다.

데이터 품질 진단 프롬프트 (모듈 2 연계 요약)

1단계 — 스코어카드 뼈대부터.
2단계 — 결측·중복 점검 추가.
3단계 — 이상치·단위혼입 추가.
4단계 — 참조무결성·규칙위반 추가.
5단계 — 표 정리 + 우선순위.