4주차 (9/4~9/10)

지난주는 말할 거리라도 있었지 😂 이번주는 전부 런칭이 안되어, 구체적으로 언급할 수 있는 게 없다. 그래도 업무의 언급 없이 배운 것 위주로 작성해본다!

 

 

 

1️⃣ 대시보드 제작

• 내가 담당하는 퍼널의 관련 대시보드 제작을 끝냈다.
• quicksight 로 하고 싶었지만, 아직 익숙하게 툴을 쓰지 못하여 목표일정에 맞출 수 없을 듯 하였다. 자기객관화가 잘 되어있는 나는 결국 원래 쓰던 툴 2가지로 생성하였다.
  • databricks : 구글스프레드시트보다 가독성이 안 좋은 대시보드로 만들어야하지만, 데이터 새로고침을 자동화할 수 있다
  • 구글스프레드 시트 : 가독성은 구글스프레드 시트를 못 따라간다. 접근권한의 문제도 사내에서는 매우 자유로운 것도 장점. 링크만 주면 ok. 마케팅 데이터는 빅쿼리가 아닌 databricks 를 쓰고 있어서 새로고침을 할 수 없는 상황이라, 자동화가 지원되는 데이터브릭스를 하나 더 만들게 되었다.
• 대시보드를 만들며 궁금했던 점을 직접 만들며 깨달았다. 실험 시에는 기존 회원들의 sales 퍼널을 꼼꼼하게 챙겨보면서,  왜 접속 / 구매 주기별 월구매회원에 대한 지표는 접속 / 구매주기 단위로만 간략하게 만드는 걸까 하는 의문이 있었다. 전직장에서도 그랬고, 다른 아티클들을 찾아봐도 대시보드들은 접속은 접속주기별로 / 구매는 구매주기별로 보고, 접속과 구매 주기간의 교차 대시보드는 거의 운영하지 않았다.
  • 1) 접속 주기별의 월 접속 → 구매전환,
    2) 구매 주기별의 월 접속 → 구매전환
    2가지를 하나의 대시보드에 표현을 하게 되니, CRM 업무를 오래한 사람들도 이 대시보드를 읽는데 혼란스러워하였다.
  • 대시보드를 보여주고 읽게 되는 사람들의 대부분은 CRM 업무를 하는 사람들이 아니다. 협업을 하는 타부서 실무자가 읽을 확률이 매우 높다. TMI 대시보드로 대시보드 열람자와 작성자 모두 고통 받느니 남들이 하는 수준의 대시보드를 만들고, 깊게 데이터를 확인하는 사람은 따로 볼 수 있도록 구축하였다. 따로 볼 수 있도록 구축하는 방법은 단순했다. 대시보드를 따로 안 만들고 쿼리만 남겨두었다. 필요한 사람은 쿼리를 복붙해서 실행하는 것으로

 

 

2️⃣ 쿼리 최적화

• 내가 짠 쿼리가 너무 오래 돌아가는 상황이라 같은 리소스로 쿼리를 돌리는 팀원분들의 업무에도 영향을 줬다. 2018년부터 성능 좋은 빅쿼리를 쓰고 있어서 잊고 있었다. 쿼리최적화를 해야 한다는 것을.
• 2018년 초까지 쿼리 최적화를 신경 쓰며 작업했었다. 정말 오랜만인 쿼리최적화인데다가 mysql 쿼리최적화만 했기에 databricks sql 의 최적화를 하려니 막연해졌다. 낯설어서 어떻게 고쳐야할지 감이 안 왔었다. PK FK도 없는데 어디서부터 최적화를 해야하는걸까 멘붕이 왔었다. 그럼에도 챗 GPT의 도움으로 빨리 해결할 수 있었다.

💡 챗 GPT를 쓸 때 최소한의 보안은 지켜서 진행하고 있다. 회사의 특성이 너무 보이는 테이블명이나 필드명은 모두 없애거나 다른 걸로 바꿔서 질의한다.