데이터 로그 설계

 

데이터 로그 설계 전, 필수적으로 알아야 할 상식을 먼저 정리했다. 

 

데이터 로그 : 유저의 행동을 기록

 

데이터의 종류 : 

 1. DB 데이터 (서비스 로그) : 서비스가 운영되기 위해 필요한 데이터

 2. 사용자 행동 데이터 (유저 행동 로그) : 서비스에서 유저의 활동 → 고객에게 보여줄 필요가 없음(ex. click, view)

 

데이터 저장 :

 1. 데이터베이스(RDBMS) : 서비스의 운영을 위해 사용 → MySQL, Oracle 등

 2. 데이터 웨어하우스 : 데이터 분석을 위해 사용 → Big Query(구글), Redshift(아마존), Snowflake 등

  * 조직의 규모에 따라 데이터 웨어하우스는 운영하지 않을 수 있음. 

 

데이터 타입 :

 - STRING : 문자열 / "안녕", "33"

 - INTEGER : 정수 / 5, 1, 3

 - FLOAT : 부동 소수점 / 1.23454

 - TIMESTAMP : 1970년 1월 1일을 토대로, 시간을 숫자로 표현 / 1611111112

 - DATETIME : 날짜 / 2023-11-07

 

데이터 로깅 솔루션 : 

 - GA4

 - Firebase

 - Amplitude

 - 자체 개발

 

그 외 :

 - 서버 로그 →  API

 - 앱/웹 로그 →  앱/웹에서 유저의 화면, 버튼 클릭 등

 

Chat GPT '데이터 로그 설계'

 

 

데이터의 로그 설계는 크게 Event와 User로 나눈다. 

Event Parameter는 이벤트의 정보를 뜻하며,

User Property는 유저가 특정 이벤트를 하는 시점의 유저 정보이다.

 

먼저, Event는 발생한 행위(ex. click, view, swipe)와 발생한 시점(ex. Component를 click 했을 때), 그리고 어떤 상태(ex. 당시 클릭한 제품의 id, 가격, 카테고리 등)으로 이루어진다.

 

예를 들자면, 상품 결제하기를 눌렀을 때,

 - 결제 완료 Event가 발생한 것이고,

 - 해당 Event에서는 결제 금액, 결제 형태, 주문 id, 주문 브랜드, 주문 수량, 주문 사이즈 등이 Paramter로 구성될 수 있다. 

 

무료 데이터 로깅 솔루션인 GA에서도 제공하는 자동 수집 이벤트에서 대충 감을 잡을 수 있다. page_view(웹), screen_view(앱), scroll(앱) 등 충분히 활용할 수 있는 무료 로그를 제공한다.(링크)

[GA4] 자동 수집 이벤트 - 애널리틱스 고객센터

(GA4 자동 수집 이벤트 분석은 추후에 게시할 예정이다.)

 

추가로, User Property는 인구 통계, 접속한 위치, 현재 서비스의 구독 여부, 멤버쉽 레벨, 가입일 등이 포함될 수 있다.