Python으로 엑셀 데이터 검증: 수량과 금액 오류 찾기

거래처별 주문 수량과 출하 금액을 비교할 때 가장 먼저 확인해야 할 것은 자동화 도구가 아니라 데이터가 어디에서 생기고 누가 최종 결과를 확인하는지입니다. 자동 집계보다 중요한 것은 누락·중복·음수 수량을 먼저 잡는 일입니다.

핵심: 주문번호 중복과 필수 항목 누락을 별도 오류 보고서로 분리합니다.

실무에서 먼저 마주치는 문제

자동 집계보다 중요한 것은 누락·중복·음수 수량을 먼저 잡는 일입니다.

예를 들어 같은 고객이더라도 제품 모델, 구매 법인, 납품 공장이 다르면 한 줄로 합치는 것이 오히려 오류를 만들 수 있습니다. 따라서 집계 키와 원본의 단위를 먼저 정의해야 합니다.

실행 순서

원본 자료를 복사해 테스트 폴더를 만들고 입력 형식을 정리합니다.
주문번호 중복과 필수 항목 누락을 별도 오류 보고서로 분리합니다.
처리 결과를 저장할 때 원본 파일을 덮어쓰지 않습니다.
오류 샘플을 의도적으로 넣고 탐지되는지 확인. 문제가 있으면 입력 파일과 오류 로그부터 확인합니다.

검토 체크리스트

주문번호 유일성, 음수 금액, 통화 혼합. 특히 담당자가 최종 확인해야 하는 항목은 자동화 범위에서 제외하거나 검토 대기 상태로 남겨 두는 것이 안전합니다.

작은 예제로 확인하기

실제 고객 정보 대신 가상의 거래처 A, B와 제품 모델 F-120, F-80을 사용해 테스트합니다. 원본에 오류 한 건을 의도적으로 넣고, 처리 후 오류가 별도로 식별되는지 확인합니다. 수량·금액·일정의 합계가 원본과 일치하지 않으면 자동 처리 결과를 업무에 사용하지 않습니다.

자동화의 한계와 적용 판단

모든 상황을 자동화하는 것이 목표는 아닙니다. 예외가 잦고 판단 근거가 문서에 남지 않는 작업은 우선 표준 양식을 만드는 편이 낫습니다. 반복 빈도, 오류 발생 비용, 검증에 필요한 시간을 함께 고려하세요.

자주 묻는 질문

처음부터 모든 자료에 적용해도 되나요?

권하지 않습니다. 5~10건의 가상 데이터로 결과를 확인하고, 이후 실제 데이터의 복사본으로 시험하세요.

어떤 기록을 남겨야 하나요?

처리 날짜, 입력 파일 또는 고객 건, 담당자, 변경 전후 값, 오류 내역을 남기는 것이 좋습니다.

실습 파일

이 글은 Python 업무 흐름을 설명합니다. 통합 패키지의 scripts/data_check.py 파일은 예제용이며, 실제 자료에 적용하기 전에 코드와 결과를 확인해야 합니다.

관련 자료는 SWL의 해외영업 및 업무자동화·AI 카테고리에서 함께 확인할 수 있습니다.