모바일 빅데이터 분석의 개념
27 February 2018
Google App Excellence 3월 세미나는 그 당시 트렌드였던 모바일 빅 데이터에 관한 내용을 다루었다. 저번 달엔 기반 지식없이도 실천할 수 있는 전략에 대해서 다루었다면 이번 세미나는 이론적인 내용과 함께 실질적으로 적용할 수 있는 운영 방법을 알려줘서 설령 전문 지식이 없더라도 바로 도입할 수 있게끔 세션이 진행되었다. 첫번째 섹션은 모바일 빅데이터 분석의 개념에 대해서 다루었다.
빅데이터 분석의 종류
- 기술통계학
- 추론통계학
모바일 데이터 분석의 기본 모델
- Acquisition 사용자 획득 : 데이터 접근성이 좋아야 함 (항시 편하게 볼 수 있어야 함을 의미)
- Retention 사용자 유지 : 데이터의 꾸준한 수집을 위해 사용자가 많게 유지되야함
- Engagement 사용자 활동 : 가장 올리기 힘든 부분, 리뷰 답변을 적극적으로 할 경우 활동이 올라감 (쉽게 말해 유저 피드백)
분석방법
- 코호트 분석
- 퍼넬 분석
- 데드존 분석
- 히트맵 분석
구현전략
- 정보모델 : 사용자 지정된 4~5개 되는 핵심지표, 종종 바꾸어야할 필요가 있음
- 구현방식 설계 : 초기엔 무료 솔루션을 위주로 시작(Firebase, GA, Flurry, Fabric), 중기부턴 자체 솔루션과 함께 병행
- 공통 중요사항 : 데이터 분석을 시작하는것이 중요하며 도중에 중단해선 안된다
빅데이터 분석 아키텍쳐 종류
- 람다 아케틱쳐 : 어제까지 데이터는 밤에 돌리고 오늘꺼는 실시간으로 돌려 리소스를 절약하는 방법
- 구글 클라우드 아키텍쳐 (BigQuery) : 데이터 분석만 하고, 유지보수는 Cloud에서 작업, RAW 데이터로 저장 가능
Firebase Analytics
- 로그 수집 및 분석 플랫폼
- 커스텀 이벤트를 앱에 삽입하여 원하는 데이터를 따로 분석 가능
- 커스텀 이벤트 : onClickEvent 등 사용자가 원하는 부분에 코드를 삽입하여 데이터를 수집하여 분석할 수 있다
- 연령별 결제별 데모 그래픽 정보가 표시된다
- Push Configuration을 사용해서 특정 타게층에게 Push 알림이 오도록 할 수 있다
리포팅 툴
- Datastudio
- 구글에서 제공하는 리포팅 툴
- BigQuery와 연동된다
- 저장된 DB를 사용하여 차트등 기획서를 만들 수 있다
- Redash
- 오픈소스 리포팅 툴
- Fluentd
- 서버에 있는 정보도 함께 사용하여 차트 작성 가능
- Firebase 데이터와 조인 가능
데이터 처리가능 솔루션
- Apache airflow
- 오픈소스 분산 데이터 처리가능 솔루션
- 하도비
- 고전 데이터 분석 솔루션
- 카프카
- 고전 데이터 분석 솔루션
참고자료
Google BigQuery #