데이터 로그 설계(3) - 데이터 QA

📍본 포스팅은 [인프런] 카일스쿨의 PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 기반으로 요약 / 실습했습니다.

 

데이터 QA

👉 데이터의 품질을 향상하기 위한 활동으로, 데이터 QA를 진행하지 않고 배포하면 나중에 분석 시 데이터가 잘못 기록되는 상황을 인지할 가능성 존재!

 

데이터 QA로 확인하는 것

1. 데이터 로그가 기록되고 있는가

2. 지정한 이름과 지정된 값(Value)로 기록되고 있는가

3. 지정한 데이터 타입대로 기록되는가

4. 의도한 시점에 Trigger 되는가

5. Android, iOS가 동일하게 데이터가 저장되는가

 

데이터 QA 방법 1 (GA, Firebase 기반 예시)

▶︎ 하나씩 직접 실행하면서 확인 : 데이터 로그 설계한 Tracking Plan을 보면서 진행

▶︎ 저장된 데이터를 쿼리해서 의도와 맞는지 확인하는 방법도 있음

 

	웹	iOS	Andriod
Test 방법	Test 또는 개발 웹 URL 접근 후, 하나씩 실행해보기	디버그용 버전 설치 후, 하나씩 실행
자주 사용하는 로그 프레임워크	GA4(웹)	Firebase(앱)
데이터 확인 방법	DebugView

 

→ 사용하는 로그 프레임워크마다 방법이 상이함. GA4와 Firebase는 DebugView라는 기능을 제공하여 쉽게 확인 가능

→ GA4와 Firebase는 데이터 웨어하우스인 구글의 BigQuery로 Export 할 수 있음 (Export 문서를 따라 설정하면 데이터가 빅쿼리로 저장됨 ; 하루에 이벤트 100만 개 제한 있음)

 

데이터 QA 방법 2 (Amplitude 예시)

▶︎ Debugger 크롬 확장 프로그램 존재 (Amplitude Event Explorer)
: 확장 프로그램을 통해 어떤 회사가 웹에서 Amplitude를 사용하는지 확인 가능 → 어떤 방식으로 데이터를 기록했는지, 왜 그렇게 설계했는지 고민해 볼 수 있음

 

▶︎ 앱 데이터를 확인하고자 하면 User Lookup 기능 확인

Amplitude Event Explorer

 

👇 아래와 같이 확인 가능

(1) 홈페이지 접속해서 카카오톡 로그인 버튼 클릭했다가 취소하기까지 저장된 로그

 

(2) 메뉴 중 'Q&A' 클릭하고 질문답변 리스트 중 하나를 클릭한 경우

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[추가] 업무 효율성 논의

• 기본적으로 앱, 웹에서 동작시키고, 데이터가 잘 들어갔나 확인하지만
• 시간이 소요되고 불편한 부분이 있으면 이 부분의 업무 효율성 개선에 대한 논의도 필요함
• 대표 예시
  • 앱은 웹보다 이벤트의 즉각적인 확인이 어려우므로, 개발 모드에서 앱에서 이벤트 클릭시 Tooltip이 나오도록 기능을 개발하면 더욱 수월할 것
  • 특정 시트에 확인해야 하는 Value를 기입하고 자동으로 해당 데이터가 저장되어 있는지 확인하는 프로그램 개발
  • 또는 아예 모든 Component를 클릭하면 자도응로 로깅되도록 시스템 개발