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멀티 지점 치과 CRM 플랫폼
단일 지점용 MVP를 넘어, 다지점 통합 운영 대시보드·심화 매출/예약 BI·노쇼 리스크 스코어링·다지점 권한 관리를 포함한 확장형 치과 CRM 플랫폼을 설계·구현합니다.
다지점 매출 집계 파이프라인 설계지점별·기간별·진료항목별 매출을 Materialized View로 집계하는 파이프라인을 설계해 대시보드 조회 구조를 최적화합니다.
노쇼 리스크 스코어링 알고리즘 구현환자별 과거 노쇼·취소 이력 가중 평균 기반 통계 스코어링 로직을 자체 구현합니다(별도 ML 학습 파이프라인 불필요).
다지점 권한 계층 구조 설계본원·지점·사용자 3단계 권한 계층을 설계하고, 라우트·API·UI 요소 단위로 접근 제어를 적용합니다.
Overview
프로젝트 개요
단일 지점용 MVP를 넘어, 다지점 통합 운영 대시보드·심화 매출/예약 BI·노쇼 리스크 스코어링·다지점 권한 관리를 포함한 확장형 치과 CRM 플랫폼을 설계·구현합니다. 동일한 Node.js/Express/PostgreSQL 스택에 Redis 캐시와 Bull Queue를 더해 운영 인프라를 확장합니다.
요구사항 정의
프로젝트 핵심 과제
프로젝트 진행 시 해결한 핵심 기술 과제입니다.
다지점 매출·예약 데이터를 지점별로 격리하면서도 통합 조회 가능한 멀티 테넌시 쿼리 구조 설계
노쇼 이력 기반 리스크 스코어링을 별도 ML 인프라 없이 통계 로직만으로 구현하는 정확도-단순성 균형 설계
본원-지점-사용자 3단계 권한 계층에서 데이터 접근 범위를 세밀하게 통제하는 구조 설계
다채널(SMS·알림톡) 발송 큐가 지점별 발송량 급증 시에도 안정적으로 처리되는 백프레셔 제어 설계
핵심 기능 1
다지점 통합 운영 대시보드
여러 지점의 예약 현황, 매출, 미수금을 한 화면에서 통합 조회할 수 있는 관제형 대시보드입니다. 대형 포커스 차트와 우측 핵심 지표 영역에 지점별 실시간 현황을 시각화합니다
핵심 기능 2
매출·예약 심화 통계 및 BI
기간별·진료항목별·지점별 매출과 예약 지표(노쇼율/취소율 등)를 다각도로 분석하는 BI 화면입니다. 하단 위젯 그리드 영역에 도넛·바·타임라인 차트를 배치하고 기간 비교 필터를 제공합니다
핵심 기능 3
노쇼 리스크 스코어링
환자별 과거 예약·노쇼 이력을 기반으로 다음 예약의 노쇼 위험도를 점수화해 데스크 직원에게 안내합니다. 통계 기반 가중 평균 스코어링 로직을 구현하고, 스코어 상위 환자 목록을 우선 관리 큐로 노출합니다
핵심 기능 4
다지점 권한·환경설정 관리
본원-지점-사용자 3단계 권한 계층과 지점별 진료항목/SMS 템플릿 등 환경설정을 관리합니다. 권한 매트릭스 편집 화면과 지점별 환경설정 폼을 구현합니다
구현 과정
프로젝트 진행 단계
STEP 1
다지점 데이터 모델 및 권한 설계
지점별 데이터 격리 스키마 설계, 3단계 권한 계층(본원/지점/사용자) 테이블 정의
STEP 2
통계 집계 파이프라인 및 분석 API 개발
Materialized View 기반 매출/예약 집계 API 구현, 노쇼 리스크 스코어링 로직 개발
STEP 3
BI 대시보드 및 큐 시스템 UI 개발
React 기반 인사이트 보드·다지점 설정 화면 구현, Bull Queue 발송 상태 모니터링 UI 연동
STEP 4
통합 테스트 및 성능 최적화
다지점 동시 조회 부하 테스트, 캐시 적중률 검증, API 응답 구조 최적화
프로젝트 성과
다지점 매출 집계 파이프라인 설계지점별·기간별·진료항목별 매출을 Materialized View로 집계하는 파이프라인을 설계해 대시보드 조회 구조를 최적화합니다.
노쇼 리스크 스코어링 알고리즘 구현환자별 과거 노쇼·취소 이력 가중 평균 기반 통계 스코어링 로직을 자체 구현합니다(별도 ML 학습 파이프라인 불필요).
다지점 권한 계층 구조 설계본원·지점·사용자 3단계 권한 계층을 설계하고, 라우트·API·UI 요소 단위로 접근 제어를 적용합니다.
비동기 알림 큐 시스템 구축Bull Queue 기반 SMS·알림톡 발송을 비동기 처리하는 큐 워커 구조를 설계하고 재시도·데드레터 큐를 적용합니다.
Review
기술적 주안점
- 지점 간 데이터 격리를 유지하면서도 본원 관리자는 전체 지점을 통합 조회할 수 있는 멀티 테넌시 쿼리 구조를 설계합니다
- 노쇼율·취소율 등 운영 지표를 Materialized View 증분 갱신으로 집계해 대량 예약 데이터에서도 빠른 조회 구조를 설계합니다
- 복잡한 머신러닝 모델 없이 통계적 가중 평균만으로 해석 가능한 노쇼 리스크 스코어를 산출하는 경량 알고리즘을 설계합니다
