Operations & Data

내부 데이터 제품 SLA 기대치 설문조사

내부 SLO/SLA 정의에 반영하기 위해 데이터 제품의 가용성, 최신성, 품질에 대한 이해관계자의 기대치를 파악합니다. 엔지니어링, 분석, 비즈니스 팀 전반의 데이터 소비자를 대상으로 설계되었습니다.

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샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 17개 · 약 8분

Q01

메시지

저희 내부 데이터 제품에 관한 이 설문조사에 참여해 주셔서 감사합니다. 명확하고 현실적인 서비스 수준 목표를 설정하기 위해 신뢰성(가동 시간), 데이터 최신성, 데이터 품질에 대한 귀하의 기대치를 수집하고 있습니다. 이 설문조사는 약 9분 정도 소요됩니다. 참여는 자발적이며 언제든지 중단하실 수 있습니다. 응답은 익명으로 처리되며 데이터 플랫폼 팀에 종합하여 보고됩니다. 정답이나 오답은 없으며, 저희는 단지 귀하의 솔직한 기대치를 알고자 합니다.

Q02

드롭다운

업무에서 내부 데이터 제품(대시보드, 데이터셋, 파이프라인)을 얼마나 자주 사용하십니까?

매일
주 2~3회
주 1회
주 1회 미만
거의 사용하지 않거나 전혀 사용하지 않음

Q03

의견 척도

업무를 제때 완료하는 데 내부 데이터 제품이 얼마나 중요합니까?

척도: 1 – 5

최소:전혀 중요하지 않음최대:절대적으로 중요함

Q04

객관식

귀하가 의존하는 데이터 제품에 대해 기대하는 최소 월간 가용성(가동 시간)은 어느 정도입니까?

99.0% (월 약 7.3시간 다운타임)
99.5% (월 약 3.6시간 다운타임)
99.9% (월 약 43분 다운타임)
99.95% (월 약 22분 다운타임)
잘 모르겠음

Q05

객관식

다음 계획된 정기 점검 시간대 중 귀하에게 허용 가능한 것은 무엇입니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.

정기적인 점검 시간대 허용 불가
평일 저녁 6~10시 (현지 시간)
심야 오후 10시~오전 6시 (현지 시간)
주말
사전 통지 시 유연하게 가능

Q06

객관식

주요 업무 흐름에 필요한 데이터 최신성(허용 가능한 최대 지연 시간)은 어느 정도입니까?

실시간 (1분 미만)
15분 미만
1시간 미만
6시간 미만
24시간 미만
주 1회 이하
잘 모르겠음

Q07

드롭다운

귀하의 프로덕션 용도에 허용 가능한 최소 전체 데이터 정확도는 어느 정도입니까?

99.9% 이상
99.5%
99.0%
97%
95%
90%
90% 미만
잘 모르겠음

Q08

드롭다운

귀하에게 제공되는 데이터셋에서 허용 가능한 최대 중복 레코드 비율은 어느 정도입니까?

0% (중복 허용 안 함)
0.1% 미만
0.5% 미만
1% 미만
2% 미만
5% 미만
잘 모르겠음

Q09

순위 매기기

다음 데이터 품질 항목을 귀하의 업무에 중요한 순서대로 순위를 매겨 주십시오(드래그하여 재정렬, 1 = 가장 중요).

정확성
완전성
적시성
일관성
유효성
계보/투명성

드래그하여 순위 지정

Q10

객관식

데이터 장애가 감지되었을 때 얼마나 신속하게 알려드려야 합니까?

즉시
15분 이내
1시간 이내
4시간 이내
당일 영업일 내
다음 영업일

Q11

객관식

장애 및 점검 알림을 받고 싶은 선호 채널은 무엇입니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.

Slack/Teams
이메일
상태 페이지
PagerDuty/온콜
제품 내 배너
기타 (직접 입력해 주십시오)

Q12

AI 인터뷰

귀하의 응답을 바탕으로, 데이터 신뢰성, 최신성, 품질 기대치에 대해 저희가 추가로 고려해야 할 점이 있습니까? 추가적인 맥락, 불편 사항, 또는 우선순위를 자유롭게 공유해 주십시오.

Q13

객관식

귀하의 주된 직무는 무엇입니까?

데이터 분석가
데이터 엔지니어
데이터 과학자
제품 관리자
소프트웨어 엔지니어
비즈니스 이해관계자
기타 (직접 입력해 주십시오)

Q14

드롭다운

귀하는 어느 팀 또는 부서에 속해 있습니까?

분석
데이터 플랫폼
재무
운영
마케팅
영업
제품
엔지니어링
기타

Q15

드롭다운

현재 또는 유사한 직무에서 데이터를 다룬 경력은 몇 년입니까?

1년 미만
1~2년
3~5년
6~10년
10년 초과

Q16

드롭다운

귀하의 주된 근무 시간대는 어디입니까?

UTC−8 ~ −5 (아메리카)
UTC−4 ~ 0 (대서양/서유럽)
UTC+1 ~ +3 (유럽/아프리카)
UTC+4 ~ +7 (중동/아시아)
UTC+8 ~ +10 (동아시아/호주)
UTC+11 ~ +12 (태평양)
답변하지 않음

Q17

메시지

의견을 주셔서 감사합니다. 귀하의 응답은 저희 내부 데이터 제품에 대한 명확하고 현실적인 서비스 수준 목표를 정의하는 데 도움이 됩니다. 향후 몇 주 이내에 제안된 SLO를 이해관계자와 공유할 예정입니다.

포함된 기능

AI 후속 질문
정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.
주의력 확인 장치
성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.
AI가 작성한 문안
문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.
자동 리포트
응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

다른 서비스와 비교

다른 설문 도구의 가장 유사한 템플릿을 검토했습니다. 그 도구들이 잘하는 점과, 이 템플릿이 한발 더 나아가는 지점을 정리했습니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

Includes a dedicated AI follow-up interview question that probes deeper into each stakeholder's SLA expectations after they answer the structured questions, something static form builders can't replicate.
Purpose-built for data product SLOs/SLAs: covers concrete metrics like uptime percentage, maintenance windows, freshness lag, accuracy rate, and duplicate record rate rather than generic satisfaction questions.
Captures incident-response expectations directly (notification speed and preferred channels) plus a ranked prioritization of quality dimensions, giving teams data they can turn straight into SLO targets.
Segments results by role, department, tenure, and time zone so engineering, analytics, and business stakeholders' differing expectations can be compared side by side in the auto-generated report.

SurveySparrow

Product Feedback Survey Template

This is a general-purpose product feedback template, not one designed for internal data product SLA/SLO definition — it lacks any uptime, freshness, or data-quality-specific questions. It's a reasonable starting point for basic satisfaction feedback but would need heavy customization to serve as a data governance/SLA survey.

잘하는 점

Quick to deploy conversational survey format
Established template library and easy customization for general feedback use cases

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up interview — responses are static and can't be probed further
No built-in questions or logic for SLA metrics like uptime, freshness lag, or duplicate rates
No automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology

QuestionPro

Product Evaluation Survey Template and Sample Questionnaire

A generic product evaluation template aimed at rating product features and satisfaction broadly, not internal data products specifically. It offers a starting questionnaire structure but contains no data-SLA vocabulary (availability, freshness, incident notification) and would require substantial rebuilding for this use case.

잘하는 점

Broad question bank suited to general product evaluation
Established enterprise survey platform with standard logic/branching features

아쉬운 점

No adaptive AI interview to explore stakeholder-specific SLA concerns
No native questions covering data freshness, uptime targets, or duplicate/accuracy thresholds
No automated quality scoring or transparent prompt disclosure for any AI-assisted follow-up

자주 묻는 질문