지표 통합과 탐색: KarrotMetrics와 Explorer로 가치 있는 의사결정하기 | 2024 당근 테크 밋업
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AI 핵심 요약
팀과 지표가 늘면서 같은 지표의 값이 대시보드마다 다르고, 정의와 담당자·변경 맥락을 찾기 어려워 의사 결정이 늦어지는 문제가 생겼습니다. 이를 해결하기 위해 BigQuery를 기반으로 지표 계산 엔진 KarrotMetrics를 만들고, Airflow와 SQL·YAML로 계산을 자동화해 지표 유형별 규칙과 결과 스키마를 표준화했습니다. 지연 적재 데이터의 재계산과 결산 기준, 지표 메타데이터·버전 관리로 신뢰성을 높였으며, FastAPI와 Next.js로 만든 Explorer에서 검색·필터·차트·주석·컬렉션을 제공했습니다. 그 결과 구성원들이 공통된 지표를 한곳에서 확인하고 여러 팀의 의사 결정에 활용할 수 있었으며, 지표 정의와 계산 과정을 코드 리뷰로 검증하는 것이 중요하다는 교훈을 얻었습니다.
- 지표를 절댓값, 비율, 코호트 리텐션 등 유형별로 나누고 SQL·YAML 템플릿으로 계산 규칙을 표준화하세요.
- 원천 데이터가 모두 도착한 뒤 계산하고, 지연 이벤트를 반영할 재계산 기간과 이후 값을 확정하는 기준을 정하세요.
- 지표 정의와 오너, 설명, 디멘션, 버전을 코드로 관리하고 풀 리퀘스트 리뷰와 비용·결과 테스트를 거치세요.
- 차트뿐 아니라 지표의 변경 이력과 맥락을 함께 제공해야 사용자가 값의 변화를 해석하기 쉽습니다.
- 중앙화된 지표 결과는 Explorer 외부의 BI 도구나 서비스에서도 활용할 수 있게 해 일관성과 활용성을 함께 확보하세요.
소개
“@data 데이터팀분들께. 이 지표의 정의가 뭔가요? 지표의 이름은 같은데 대시보드마다 값이 달라요. 확인 부탁드려요!”라는 질문을 받아본 적이 있으실까요? 동일한 질문, 매일 해결하기 힘드셨죠? 이런 여러분을 위해 당근의 데이터 가치화팀이 준비했어요. 데이터 가치화팀에서는 지표의 신뢰성, 통일성을 위해 하나의 중앙화된 저장소에 지표를 관리할 수 있도록 ‘KarrotMetrics’를 구축했어요. 그리고 이 지표들을 한 곳에서 볼 수 있도록 ‘KarrotMetrics Explorer’를 만들어 구성원들이 한 곳에서 바로 지표를 확인할 수 있었어요. 이 세션에서는 지표 통합 과정에서 탐색 과정까지 데이터 가치화팀이 어떻게 문제를 해결해 갔는지 소개하고자 해요. 🥕 영상을 보고 당근에 관심이 생기셨다면 채용 공고를 확인해보세요! https://about.daangn.com/jobs/
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