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Firebase Analytics 살펴보기(1)Data Analysis 2022. 2. 12. 16:34
최근에 사내에서 파이어베이스를 통해 데이터 분석을 하고 있다.(할 준비?..) 데이터 분석에 관련된 용어나 방법에 대해서 이론적인 내용들을 읽어 본적만 있었고 도구를 통해 직접적으로 분석을 해본 적이 없었다. 그래서 이번에 파이어베이스 사용법과 장단점에 대해서 얘기해보려 한다.
*해당 글은 출처에 나와있는 글 내용을 요약 및 발췌한 글입니다.
Firebase와 Google Analytics의 차이점
Firebase *SDK는 실제로 독립형 분석 도구가 아닌 모바일 개발 플랫폼이다.
*Google Analytics와 Firebase의 가장 큰 차이점은 Firebase가 보다 모바일에 최적화 되어있다는 점과 Cloud Messaging, Cloud 기능, Remote Config 등과 같은 다른 Firebase 도구와 통합하여 사용하는 것을 전제로 설계된 서비스라는 점이다.*SDK: 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 개발자에게 다른 프로그램에 추가하거나 연결할 수 있는 커스텀 앱을 제작할 수 있는 기능을 제공하는 도구 모음이다. 프로그래머는 SDK를 사용하여 특정 플랫폼용 앱을 개발할 수 있다
*Google Analytics: 2005년 구글이 웹분석 전문업체인 어친(Urchin)사를 인수한 뒤 출시한 서비스인 구글 애널리틱스는 현재 전세계적으로 가장 널리 사용되는 대표적인 웹분석 솔루션이다.Firebase Analytics의 장점
1. 퍼널 분석 및 코호트 분석 지원
파이어베이스 애널러틱스는 데이타 분석 방법중에 퍼널 분석(Funnel Analysis)과 코호트 분석(Cohort Analysis)을 지원한다.
퍼널 분석은 한글로 깔데기 분석이라고 하는데, 예를 들어 사용자가 가입한 후에, 쇼핑몰의 상품 정보를 보고 주문 및 결재를 하는 단계 까지 각 단계별로 사용자가 이탈하게 된다. 이 구조를 그려보면 깔데기 모양이 되는데,사용자 가입에서 부터 최종 목표인 주문 결재까지 이루도록 단계별로 이탈율을 분석하여 서비스를 개선하고, 이탈율을 줄이는데 사용할 수 있다.
코호트 분석은 데이터를 집단으로 나누어서 분석하는 방법으로 일일 사용자 데이터(DAU:Daily Active User)그래프가 있을때, 일일 사용자가 연령별로 어떻게 분포가 되는지등을 나눠서 분석하여 데이터를 조금 더 세밀하게 분석할 수 있는 방법이다.이러한 코호트 분석과 퍼널 분석은 모바일 데이터 분석 플랫폼 중에서 일부만 지원하는데, 파이어베이스 애널러틱스는 퍼널과 코호트 분석을 기본적으로 제공하고 있으며, 특히 코호트 분석으로 많이 사용되는 *사용자 잔존율(Retention)의 경우 별다른 설정 없이도 기본으로 제공하고 있다.
*사용자 잔존율(Retention): 리텐션이란, 시간이 지날수록 얼마나 많은 유저가 제품으로 다시 돌아오는지를 측정한 것이다. 퍼널의 첫 번째 단계인 유입에 성공하더라도, 하위 퍼널을 통과하는 과정에서 유저가 이탈한다면 소용이 없다. 제품의 장기적 성장과 사업의 건전성, 즉 여러분의 제품이 갖는 진정한 가치는 얼마나 유저를 잘 유지시키는가에 달려있다.
2. 무제한 앱 및 무제한 사용자 무료 지원
이러한 모바일 서비스 분석 서비스의 경우 사용자 수나 수집할 수 있는 이벤트 수나 사용할 수 있는 앱수에 제약이 있는데, 파이어베이스 애널러틱스의 경우에는 제약이 없다.
3. 빅쿼리 연계 지원
가장 강력한 기능중의 하나이다. 파이어베이스 애널러틱스의 경우에는 구글의 데이터 분석 플랫폼이 *빅쿼리(BigQuery)연동을 통하여 모든 데이터를 빅쿼리에 저장하여 간단하게 분석이 가능하다.
모바일 데이터 분석 서비스 플랫폼의 경우 대부분 플랫폼 서비스의 형태를 띄기 때문에, 분석 플랫폼에서 제공해주는 일부 데이터만 볼 수 가 있고, 원본 데이터에 접근하는 것이 대부분 불가능하다. 그래서 모바일 애플리케이션 서버에서 생성된 데이터나, 또는 광고 플랫폼등 외부 연동 플랫폼에서 온 데이터에 대한 연관 분석이 불가능하고, 원본 데이터를 통하여 여러가지 지표를 분석하는 것이 불가능하다.*빅쿼리(BigQuery): 대용량 Dataset(최대 몇 십억 개의 행)를 대화식으로 분석할 수 있는 웹 서비스. 확장 가능하고 사용이 간편한 BigQuery를 통해 개발자와 기업은 필요할 때 강력한 데이터 분석을 수행 할 수 있다.
4. 모바일 데이터 분석 구현이 쉽게 가능
보통 모바일 서비스에 대한 데이터 분석을 할때 무료 서비스를 통해서 DAU나 세션과 같은 기본적인 정보 수집은 가능하다. 하지만 추가적인 이벤트를 수집하거나 분석하는 것은 별도의 *로그(Log) 수집 시스템을 모바일 앱과 서버에 만들어야 하였고, 이를 분석 및 저장하기 위해서 *하둡(Hadoop)이나 *스파크(Apache Spark)와 같은 복잡한 빅데이터 기술을 사용하고 리포팅에도 많은 시간이 소요 되었다.
파이어베이스 애널러틱스를 이용하면 손 쉽게, 추가 이벤트나 로그 정보를 기존의 로깅 *프레임워크(Framework)을 통하여 빅쿼리에 저장할 수 있고, 복잡한 하둡이나 스파크의 설치나 프로그래밍 없이 빅쿼리에서 간략하게 *SQL만을 사용하여 분석할 수 있다. 또한 오픈소스 시각화 도구인 *주피터 노트북이나 구글의 데이터스튜디오을 통하여 시각화가 간단하기 때문에, 이제는 누구나 쉽게 빅데이터 로그를 수집하고 분석할 수 있게 된다.
*로그(Log): IT에서 발생되는 모든 행위와 이벤트 정보를 시간에 따라 남겨둔 데이터를 지칭하는 말. 사고나 장애 발생 시, 원인을 파악하고 대처할 수 있는 근거를 찾을 수 있기 때문에 로그를 수집/분석하면 기업의 소중한 정보 자산으로 활용할 수 있다.
*하둡(Hadoop): 하둡은 대용량의 데이터를 적은 비용으로 더 빠르게 분석할 수 있는 소프트웨어이며, 빅데이터 처리와 분석을 위한 플랫폼 중 사실상 표준으로 자리잡고 있다. 여러대의 컴퓨터로 데이터를 분석하고 저장하는 방식으로 필요했던 많은 비용과 시간을 단축하게 해주었다.
*스파크(Apache Spark): Amazon EMR 기반의 빅데이터 워크로드에 주로 사용되는 오픈 소스 데이터 분산 처리 시스템.
*프레임워크(Framework): 소프트웨어의 구체적인 부분에 해당하는 설계와 구현을 재사용이 가능하게끔 일련의 협업화된 형태로 클래스들을 제공하는 것.
*SQL(Structured Query Language): 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이다.
*주피터 노트북: 오픈 소스 기반의 웹 애플리케이션으로, 파이썬을 비롯한 40여 개의 프로그래밍 언어로 코드를 작성하고 실행하는 개발 환경을 제공한다. 파이썬으로 작성한 여러 개의 코드와 실행 결과를 하나의 문서처럼 관리할 수 있으며, 데이터 분석을 위해 여러 종류의 라이브러리를 불러온 후 일부 코드의 실행 결과를 확인할 수 있다는 특징이 있다.출처 글의 내용 중 단점인 파이어베이스는 실시간 데이터 분석을 지원하지 않는다고 나와있는데(출처 글 작성 시점 2016년) 2022년 파이어베이스 스에 나와있는 걸로 보니 지원되는 것 같아 해당 내용은 넣지 않았다.
다음에는 파이어베이스 애널리틱스 대쉬보드를 이해하는 것에 대해 정리해보려 한다!
출처: https://bcho.tistory.com/1131
참고 자료
https://developer.android.com/distribute/best-practices/develop/google-analytics-for-firebase?hl=ko
https://www.i-boss.co.kr/ab-2110-3035
https://brunch.co.kr/@minwoo/24
https://medium.com/@cute3681/4-firebase-analytics-%EC%82%B4%ED%8E%B4%EB%B3%B4%EA%B8%B0-2818fa683cb5
https://brunch.co.kr/@purun-gorae/8
https://yoon-dailylife.tistory.com/90
https://www.itworld.co.kr/news/92492
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