[📌처음부터 시작하는 지표 모델링] Step 1: 기본적인 KPI 데이터 집계&적재부터! 설계방법 1) 분석에서 사용하는 지표는 시계열 데이터의 특성을 갖는다 (-> 집계단위를 일간, 주간, 월간

[📌처음부터 시작하는 지표 모델링] Step 1: 기본적인 KPI 데이터 집계&적재부터! 설계방법 1) 분석에서 사용하는 지표는 시계열 데이터의 특성을 갖는다 (-> 집계단위를 일간, 주간, 월간, 시간으로 정의) 2) 적재되는 데이터의 양이 많지 않다 (-> 기본 RDB에 date, metric_name, metric_value 등의 컬럼을 추가하는 방식) 👉 Step 1 의 문제: 세분화된 지표에 대한 니즈 발생 ex) 디바이스별, 접속 국가별로 볼 수 없나요? / 체류시간을 각 화면 별로 나눠서도 보고싶어요 / 지난달 신규 버전 릴리즈 후 주간 리텐션이 떨어졌는데 사용자를 세분화해서 보고싶어요 Step 2: 다양한 요구사항을 반영하여 지표 고도화 설계방법 - 기존 KPI 집계 시 자주 사용하고 모니터링이 필요한 지표들을 최대한 미리 뽑아두자 (-> 테이블을 여러 개로 분할) ex) DAU 집계 테이블에서는 디바이스, 나라 컬럼을 추가 / 화면별 체류시간 테이블에서는 디바이스, 나라, 페이지명, 소요시간 컬럼을 추가 👉 Step 2의 문제: 테이블의 수와 관리해야 할 지표가 점점 늘어남. 집계 쿼리 자체의 정합성, raw 데이터의 퀄리티 체크 등의 문제도 발생 Step 3: 지표란 무엇인가? 설계방법 1) 지표(Metric)를 다음의 요소를 기준으로 모델링 한다 - 행위(Action): 지표를 특정하는 정의 - 측정(Measure): 행위를 어떻게 측정할 것인지 - 축(Dimension): 지표를 구체화하는 속성 - 제약조건(Condition): 행위에 추가되는 조건 2) 긴 지표명을 DSL(Domain Specific Language)로 표현한다 (-> 지표 정의의 불명확함 해소) ** DSL 표현 방법: 행위는 A / 측정은 M / 축은 D / 각 정의는 -로 표기 / 정의의 값이 여러개 일때는 |로 표기 ex) - 디바이스별 일별 콘텐츠 소비 수 : A-콘텐츠소비,M-수(count),D-Day|Device - CTR(Clickthrough rate) = Click/Impression (Page A의 클릭수 : A-Click,M-수(Count),D-Page A Page A의 노출수 : A-Impression,M-수(count),D-Page A)