dbt는 모던 데이터 웨어하우스의 사실상 표준 변환 레이어입니다. 그리고 대부분의 dbt 프로젝트는 12개월 안에 기술 부채가 쌓입니다(오래된 테스트, 관리되지 않는 모델, 깨진 CI). NKKTech는 신규 프로젝트, dbt 정상화, MetricFlow 시맨틱 레이어, exposures, 프로덕션급 CI/CD를 위한 시니어 dbt 컨설턴트를 제공합니다. Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Postgres에서 작업합니다. 고정 범위 USD 15K부터. 싱가포르법 준거 MSA(기본 계약).
dbt 고객이 가장 많이 진행하는 프로젝트 유형입니다. 대부분은 본격적인 작업 전에 1주 진단(고정가 USD 4K)으로 시작합니다. 여기서 신규 구축, 정상화, 전략적 리팩터링 중 무엇이 필요한지 판단합니다.
기존 dbt 프로젝트를 정밀 검토합니다. 산출물: 공수 × 효과로 순위를 매긴 발견 사항. 흔한 발견 사항: 테스트되지 않은 소스, 순환 의존성이 있는 모델, 누락된 exposures, 깨진 CI 게이트, 시맨틱 레이어 부재, 타입이 없는 테스트. 산출물 = 우선순위가 매겨진 개선 계획 + 금액 기준 공수 산정.
신규 dbt 프로젝트: 소스 신선도 검사, staging/intermediate/marts 계층화, 명명 규칙, dbt_project.yml 설정, 패키지(dbt_utils, audit_helper, codegen). Snowflake / BigQuery / Databricks / Redshift 프로필 선택, dbt Cloud 또는 셀프 호스팅 GitHub Actions 러너를 통한 CI/CD.
기술 부채가 있는 기존 dbt 프로젝트를 인수합니다. 깨진 CI 수정, 누락된 테스트 추가, 거대 모델 리팩터링, dbt-docs로 문서화, dbt Cloud 또는 셀프 호스팅 러너로 이전. 산출물: `dbt build --full-refresh`가 깔끔하게 통과하는 dbt 프로젝트 + 시니어 엔지니어가 읽을 수 있는 문서.
MetricFlow(dbt의 시맨틱 레이어, 2024년 GA)를 구현합니다. 지표를 YAML로 정의하고, dbt-mf 또는 Cube로 쿼리하며, Semantic Layer 엔드포인트를 통해 Looker/Tableau/Mode/Hex에 제공합니다. 산출물: KPI의 단일 진실 공급원(single source of truth). '왜 대시보드 숫자가 보고서와 다른가'라는 문제가 사라집니다.
dbt용 GitHub Actions 또는 GitLab CI 워크플로: PR 트리거 테스트, main 병합 시 전체 새로 고침(full-refresh), 비용 절감을 위한 Slim CI, dbt-checkpoint pre-commit 훅, SQLFluff + sqlmesh 방식의 상태 인식 배포. 분석가 5~50명 규모 팀을 위한 프로덕션급 구성입니다.
월 리테이너: USD 6~12K, 엔지니어 투입 시간 확정. 시니어 dbt 엔지니어가 신규 모델 요청, 테스트 분류(triage), 분기별 프로젝트 위생 점검, MetricFlow 시맨틱 레이어 발전을 담당합니다. 대상: 시니어 dbt 전문 인력을 채용하지 않은 데이터 팀.
시니어 dbt 엔지니어가 참여합니다. 현재 dbt 프로젝트(또는 신규 구축 요구)를 검토하고 주요 문제점 3가지를 파악합니다. 결과: 시작 단계 프로젝트를 제안합니다.
싱가포르법 준거 MSA + 범위를 정의한 SOW + 고정가 견적. 리드 엔지니어를 지정합니다. 마일스톤별 합격 기준이 포함된 산출물 목록을 제공합니다.
매주 데모 + 서면 진행 보고. 마일스톤 기반 지급. 프로덕션 인계에는 dbt-docs 사이트, 온콜 런북, exposures 목록이 포함됩니다.
30일 보증(버그는 무상 수정). 지속 운영을 위한 선택형 월 리테이너. 리테이너 이용 시 분기별 프로젝트 위생 점검을 진행합니다.
제품 분석 + 고객 360 dbt 프로젝트: Segment 이벤트 → staging → intermediate → marts(고객 / 구독 / 이벤트 팩트). BI 도구 간 KPI(MRR, ARR, 이탈률, NPS) 일관성을 위한 MetricFlow.
컴플라이언스 보고(BSA, EMIR, MiFIR)를 위한 거래 웨어하우스 dbt 모델. 규제 당국 제출용 대사를 위한 audit_helper 매크로. 리스크 대시보드로 연결되는 exposures. 거래 이력을 위한 snapshots.
다중 소스 dbt 프로젝트(Shopify + Stripe + Amazon + Tokopedia → 통합). 통화 환산 staging 레이어, 코호트 리텐션 marts, ML에 공급하는 추천 피처 스토어.
미터링 dbt 모델: 원시 이벤트 → 고객별·일별 집계 → 청구용 marts. 리버스 ETL을 통한 Stripe 청구 연동. 고객별 토큰 사용량을 추적하는 AI SaaS 스케일업에 필수적입니다.
OMOP 공통 데이터 모델 기반 임상 데이터 dbt 프로젝트. PHI 비식별화 staging 레이어, 코호트 정의 marts, 연구팀용 exposures. HIPAA에 맞춘 테스트 패턴.
멀티 터치 어트리뷰션 dbt 프로젝트: 광고 플랫폼 소스(Meta + Google + LinkedIn + TikTok) → 통합 광고비 marts. 시간 감쇠 어트리뷰션 매크로, 채널별 ROAS 모델, CAC/LTV용 MetricFlow.
팀 규모와 예산에 따라 다릅니다. dbt Cloud: 빠른 온보딩, IDE + 스케줄러 내장, 사용자당 월 약 USD 100~1500. 셀프 호스팅: 완전한 통제, 무료, GitHub Actions / GitLab CI 구성이 필요합니다. 저희는 둘 다 지원합니다. 분석가 5명 미만 팀이라면 보통 dbt Cloud가 비용 대비 가치가 있습니다. 엔지니어링 여력이 있는 5명 이상 팀은 비용 면에서 셀프 호스팅이 유리한 경우가 많습니다.
네. 가장 많이 수행하는 dbt 프로젝트입니다. 흔한 발견 사항: 소스 신선도 누락, 테스트되지 않은 모델, 깨진 CI, exposures 부재, 거대 모델로 인한 병목. 프로젝트 규모 USD 25~60K, 4~8주. 산출물: dbt build --full-refresh 깔끔하게 통과 + 시니어 엔지니어가 읽을 수 있는 문서 + 남은 기술 부채에 대한 개선 계획.
MetricFlow(2024년 GA)는 dbt의 시맨틱 레이어입니다. 지표를 YAML로 한 번 정의하고, dbt-mf 또는 Cube로 쿼리하며, BI 도구에 제공합니다. Looker / Tableau / Hex 간 KPI 일관성이 필요한 SaaS 고객을 위해 MetricFlow를 구축해 왔습니다. 구현 비용은 지표 수와 BI 도구 수에 따라 USD 30~90K입니다.
핵심: dbt_utils(유틸리티 매크로), audit_helper(대사), codegen(보일러플레이트). 관측성: elementary(무료) 또는 Monte Carlo(유료). 테스트: re_data, dbt-expectations. 거버넌스: dbt-checkpoint, SQLFluff. 권장 사항은 획일적이지 않게 고객사 스택에 맞춥니다.
네. 점진적 정상화 패턴: 먼저 진단(1주), 영향이 가장 큰 문제부터 수정(2~4주), 이후 필요하면 단계적으로 리팩터링(PR은 고객사 팀이 리뷰). 프로젝트를 살릴 수 없는 경우가 아니면 재구축을 권하지 않습니다. 점진적 수정이 보통 60% 저렴하고 위험도도 낮습니다.
리드 dbt 엔지니어(SQL/dbt 경력 10년 이상) + 미드~시니어 데이터 엔지니어 1명(경력 5년 이상) + PM 0.25 FTE. 하노이 기반. Slack/GitHub로 직접 소통합니다. dbt Cloud + GitHub Actions 경험은 기본입니다. JST/SGT/CET/EST 시간대를 지원합니다.
NKKTech는 LLM 문서 처리 파이프라인을 일정과 예산에 정확히 맞춰 납품했습니다. 테크 리드와는 매일 Slack으로 소통할 수 있었습니다. 기대한 방식대로 일한 첫 오프쇼어 팀입니다.
Tony의 팀은 사내 팀보다 더 빨리 저희 레거시 PHP 시스템을 이해했습니다. 약속대로 다운타임 없이 마이그레이션했고, 이중언어 PM 덕분에 소통도 매끄러웠습니다.
주 15시간 걸리던 수작업 잠재고객 발굴을 8주 만에 완전히 자동화했습니다. Tony가 약속한 대로 60일 만에 투자금을 회수했습니다.
NKKTech는 LLM 문서 처리 파이프라인을 일정과 예산에 정확히 맞춰 납품했습니다. 테크 리드와는 매일 Slack으로 소통할 수 있었습니다. 기대한 방식대로 일한 첫 오프쇼어 팀입니다.
영업 담당자가 아닌 NKKTech 시니어 엔지니어와 30분 무료 디스커버리 콜. 요구사항을 검토하고 진행 범위를 정리한 뒤, 저희가 적합한지 솔직하게 말씀드립니다.
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