핵심 요약
RIDI가 피처 스토어 도입으로 추천 시스템의 데이터 파이프라인 관리와 실험 사이클을 대폭 개선했다.
구현 방법
- Offline Feature Store 도입 및 독립 파이프라인 구성으로 의존성 감소
- 원천 데이터 → 전처리된 데이터 → 피처 데이터로 모듈화/계층화(원시 데이터·원천 데이터·레벨1/레벨2 피처)
- 키워드 도메인 도입으로 메타데이터 기반 확장 및 실험 속도 향상
주요 결과
- 키워드 추천 샘플을 3일 만에 고품질로 집계
- CTR 1.8배, 유료 전환율 1.9배 상승
- 데이터 준비 시간 대폭 감소 및 실험 사이클 단축으로 개발 속도 증가
