[GA4] 데이터 가져오기에 관해

데이터 가져오기가 필요한 이유

사용하는 비즈니스 시스템별로 자체 데이터가 생성됩니다. CRM에는 고객 충성도 등급, 평생 가치, 제품 선호도와 같은 정보가 포함될 수 있습니다. 웹 게시자의 경우 콘텐츠 관리 시스템에 작성자, 게시물 카테고리와 같은 측정기준이 저장될 수 있습니다. 전자상거래 비즈니스를 운영하는 경우에는 가격, 스타일, 사이즈와 같은 항목 속성을 저장합니다.

또한 애널리틱스를 사용하여 웹사이트와 앱의 트래픽과 실적을 측정합니다.

일반적으로 각 데이터는 다른 데이터로부터 정보를 받지 않는 자체적인 영역에 존재합니다. 데이터 가져오기를 이용하면 애널리틱스에서 정해진 일정에 따라 이 모든 데이터를 조인하여 유용한 정보를 새롭게 도출하며 데이터를 대중화할 수 있습니다.

데이터 가져오기의 작동 방식

데이터 업로드

외부 데이터가 포함된 CSV 파일을 애널리틱스 속성에 업로드합니다. CRM 또는 CMS 시스템과 같은 오프라인 비즈니스 도구에서 CSV 파일을 내보낼 수 있으며 데이터의 양이 적은 경우 텍스트 편집기 또는 스프레드시트에서 수동으로 파일을 만들 수 있습니다.

데이터 가져오기에서는 업로드한 오프라인 데이터와 애널리틱스에서 수집한 이벤트 데이터를 조인합니다. 가져온 데이터를 통해 보고서와 비교 기능이 향상되고 잠재고객 정보가 강화됩니다. 따라서 온라인 및 오프라인 활동을 더 종합적으로 파악할 수 있습니다.

데이터 조인하기

데이터는 가져온 데이터의 유형에 따라 두 가지 방식으로 조인됩니다.

• 수집/처리 시간: 애널리틱스 데이터가 이벤트와 함께 수집되는 것처럼 애널리틱스 데이터가 수집되고 처리될 때 가져온 데이터가 애널리틱스 데이터와 조인되며, 조인된 데이터는 애널리틱스 총괄 표에 기록됩니다. 가져온 데이터는 애널리틱스의 과거 데이터(이미 처리된 데이터)와 조인할 수 없습니다. 가져온 데이터 파일을 삭제하면 더 이상 조인이 수행되지 않지만 이미 수행된 조인은 유지됩니다.
  
  사용자 데이터와 오프라인 이벤트 데이터는 수집/처리 시에 조인됩니다.

• 보고/쿼리 시간: 보고서를 열면 가져온 데이터가 애널리틱스 데이터와 결합되며, 애널리틱스는 보고서 데이터에 대한 쿼리를 발행합니다. 이러한 유형의 조인은 일시적입니다. 가져온 데이터 파일을 삭제하면 더 이상 조인이 수행되지 않으며 조인된 데이터는 애널리틱스에서 액세스할 수 없습니다.
  
  비용, 항목, 맞춤 이벤트 데이터가 보고/쿼리 시간에 조인됩니다.
  
  보고/쿼리 시간 데이터는 애널리틱스에서 잠재고객을 만들거나 탐색 분석에서 세그먼트를 만들 때는 사용할 수 없습니다.

데이터를 가져오면 이전에 가져온 데이터가 유지되며 새로게 가져온 데이터가 추가됩니다. 가져온 데이터에 이전에 가져온 데이터와 동일한 키 집합이 있는 경우 데이터를 덮어씁니다.

가져올 수 있는 메타데이터 유형

메타데이터

메타데이터를 가져오면 속성에 의해 이미 수집되고 처리된 데이터에 추가됩니다. 일반적으로 메타데이터는 맞춤 측정기준 또는 측정항목에 저장되지만 이미 수집된 기본 정보를 덮어쓰려는 경우도 있을 것입니다(예: 업데이트된 카테고리로 제품 카탈로그 가져오기).

가져올 수 있는 데이터 유형은 다음과 같습니다.

• 비용 데이터: Google 이외의 서드 파티 광고 네트워크 클릭수, 비용, 노출수 데이터
• 항목 데이터: 크기, 색상, 스타일이나 기타 제품 관련 치수와 같은 제품 메타데이터
• 사용자 데이터: 세그먼트 및 리마케팅 목록을 만드는 데 사용할 수 있는 사용자 메타데이터(예: 충성도 비율, 평생 고객 가치)
• 오프라인 이벤트: 인터넷에 연결되어 있지 않거나 실시간 이벤트 수집을 지원하지 않는 소스의 오프라인 이벤트
• 맞춤 이벤트 데이터: 표준 필드 또는 맞춤 측정기준을 통해 이벤트 메타데이터 가져오기

한도

데이터 소스 크기	1GB
일일 업로드	속성당 일일 업로드 120회

 

데이터 가져오기 유형	속성당 데이터 소스 한도	데이터 유형별 저장용량 한도
비용 데이터	최대 5개	모든 가져오기 소스에서 1GB
항목 데이터	최대 5개	모든 가져오기 소스에서 1GB
사용자 데이터	최대 10개	해당 사항 없음
오프라인 이벤트	최대 10개	해당 사항 없음
맞춤 이벤트 데이터	최대 5개	모든 가져오기 소스에서 1GB

'할당량 정보' 버튼을 통해 제품 내에서 현재 할당량 사용량을 확인할 수 있습니다.

데이터를 가져오는 방법

데이터를 가져올 때 데이터 소스를 만듭니다. 데이터 소스는 업로드할 CSV 파일과 기존 애널리틱스 필드를 CSV의 필드로 매핑하는 조합입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

중복된 키(예: user_id로 이름이 지정된 두 개의 필드)가 포함된 파일은 업로드하지 마세요.

데이터 소스를 이해하려면 이 도움말을 참고하세요.

SFTP를 사용하여 데이터를 업로드하기 위한 사전 요건

5단계에서 SFTP 옵션을 사용하려면 SFTP 서버에서 ssh-rsa 및 ssh-dss 호스트 키 알고리즘이 지원되는지 확인합니다. 사용 중인 호스트 키 알고리즘을 확인하는 방법과 URL을 SFTP 서버 URL 형식으로 입력하는 방법을 자세히 알아보세요.

가져오기 시작하기

1.  관리에서의 데이터 수집 및 수정에서 데이터 가져오기를 클릭합니다.
   이전 링크를 클릭하면 마지막으로 액세스하신 애널리틱스 속성이 열립니다. 속성 선택기를 이용해 속성을 변경할 수 있습니다. 편집자 이상의 권한이 있어야 합니다. 속성 수준에서 편집자 이상의 권한이 있어야 합니다.
2. 새 데이터 소스를 만들거나 기존 데이터 소스를 선택합니다. (다음 섹션을 확인하세요.)

새 데이터 소스 만들기

1. 데이터 소스 만들기를 클릭합니다.
2. 데이터 소스의 이름을 입력합니다.
3. 데이터 유형을 선택합니다.
   • 비용 데이터(쿼리 시간 가져오기만 해당)
   • 항목 데이터(보고/쿼리 시간 가져오기)
   • 사용자 ID별 사용자 데이터(수집/처리 시간 가져오기)
   • 클라이언트 ID별 사용자 데이터(수집/처리 시간 가져오기)
   • 오프라인 이벤트 데이터(수집/처리 시간 가져오기)
   • 맞춤 이벤트 데이터(보고/쿼리 시간 가져오기)
4. 메시지가 표시되면 이용약관 검토를 클릭합니다. 이 메시지는 기기나 사용자 데이터를 가져올 때 표시됩니다.
5. 다음 중 한 가지 방법을 사용하세요.
   • 수동 CSV 업로드를 선택하고 컴퓨터에서 CSV 파일을 선택한 다음 열기를 클릭합니다.
   또는
   • SFTP를 선택합니다.
   • SFTP 서버 사용자 이름: SFTP 서버의 사용자 이름을 입력합니다.
   • SFTP 서버 URL: SFTP 서버의 URL을 입력합니다.
   • 실행 빈도: 업로드 실행 빈도(일별, 주별, 월별)를 선택합니다.
   • 시작 시간: 업로드를 시작하려는 시간을 선택합니다.
   • 데이터 소스가 생성된 후 데이터 소스를 만드는 인터페이스에 SFTP 서버의 공개 키가 표시되며 데이터 소스 세부정보에서 이를 사용할 수 있습니다(아래 참고).
6. 다음을 클릭하여 매핑 단계로 진행합니다.
7. 서로 매핑할 애널리틱스 필드와 가져온 필드를 선택합니다. 필요에 따라 필드 이름을 수정합니다.
8. 가져오기를 클릭합니다.

기존 데이터 소스에 데이터 업로드하기

1. 기존 데이터 소스 행에서 지금 가져오기를 클릭합니다.
2. 데이터 소스가 CSV 가져오기에 대해 구성된 경우 가져올 CSV 파일을 선택하고 열기를 클릭합니다.

CSV 파일에는 원본과 동일한 필드 또는 필드 하위 집합이 포함되어야 합니다. 동일한 데이터 유형에 다른 필드를 가져오려면 기존 데이터 소스를 삭제하고 새 데이터 소스를 만들어야 합니다.

소스 속성에서 가져온 데이터는 롤업 속성과 하위 속성 모두로 자동으로 내보내집니다.

SFTP 호스트 키 알고리즘 확인하기, URL을 SFTP 서버 URL 형식으로 입력하기

알고리즘 확인하기

SFTP 서버에서 사용되는 호스트 키 알고리즘이 ssh-rsa인지, ssh-dss인지 확인할 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어 OpenSSH 원격 로그인 클라이언트를 사용하면 다음 명령어를 통해 서버 로그를 확인할 수 있습니다.

ssh -vv <사용 중인 sftp 서버 이름>

서버에서 이러한 알고리즘 중 하나가 지원되면 서버 로그에 다음과 같은 줄이 표시됩니다.

debug2: 호스트 키 알고리즘: rsa-sha2-512, rsa-sha2-256, ssh-rsa

URL을 SFTP 서버 URL 형식으로 입력하기

SFTP 서버 URL 형식이 잘못 입력되면 내부 오류 메시지가 표시되면서 가져오기 설정을 완료할 수 없습니다.

SFTP 서버 URL로 데이터 가져오기 파일을 업로드하려면 일반적으로 세 가지를 고려해야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

sftp://example.com//home/jon/upload.csv 구성을 살펴보면 다음과 같습니다.

• 도메인: example.com
• 홈 디렉터리: //home/jon
• 파일 경로: /upload.csv

위의 예에서 업로드 파일은 홈 디렉터리에서 찾을 수 있습니다.

도메인 이름, 서버의 IPv4 또는 IPv6 주소(포트 번호 포함 또는 제외)를 사용하여 다양한 방식으로 URL의 도메인 부분 형식을 지정할 수 있습니다.

• 도메인 이름: sftp://example.com
• IPv4(포트 번호 포함): sftp://142.250.189.4:1234
• IPv4(포트 번호 제외): sftp://142.250.189.4
• IPv6(포트 번호 포함): sftp://[2607:f8b0:4007:817::2004]:1234
• IPv6(포트 번호 제외): sftp://[2607:f8b0:4007:817::2004]

포트 번호를 제외한 경우 기본 포트는 22입니다.

홈 디렉터리를 포함한 형식과 제외한 형식으로 URL을 입력할 수 있습니다. 다음의 올바른 형식으로 지정된 URL 예에서는 다른 형식을 사용하여 도메인을 식별합니다. 예에는 포트 번호가 포함되어 있지만 포트 번호를 사용하지 않을 수도 있습니다.

• 홈 디렉터리 포함:
  • sftp://example.com//home/jon/upload.csv(도메인 이름)
  • sftp://142.250.189.4:1234//home/jon/upload.csv(포트 번호가 포함된 IPv4)
• 홈 디렉터리 제외:
  • sftp://example.com/upload.csv(도메인 이름)
  • sftp://[2607:f8b0:4007:817::2004]:1234/upload.csv(포트 번호가 포함된 IPv6)

업로드 파일이 홈 디렉터리의 하위 디렉터리에 있는 경우 URL은 다음과 같이 표시됩니다.

sftp://example.com//home/jon/data/upload.csv

이 경우 다음과 같은 유형의 형식을 사용할 수 있습니다.

• 홈 디렉터리 포함:
  • sftp://example.com//home/jon/data/upload.csv
  • sftp://142.250.189.4:1234//home/jon/data/upload.csv(포트 번호가 포함된 IPv4)
• 홈 디렉터리 제외:
  • sftp://example.com/data/upload.csv
  • sftp://[2607:f8b0:4007:817::2004]:1234/data/upload.csv(포트 번호가 포함된 IPv6)

업로드 파일이 홈 디렉터리(//home/jon) 또는 홈 디렉터리의 하위 디렉터리(//home/jon/data)가 아닌 '/foo/bar' 디렉터리에 저장된 경우, 업로드 파일의 올바른 URL 형식은 다음과 같습니다.

sftp://example.com//foo/bar/upload.csv(홈 디렉터리 대신 //foo/bar가 사용됨)

데이터 소스 세부정보 보기, SFTP 공개 키 가져오기, 새 데이터 가져오기, 데이터 소스 삭제하기

1.  관리에서의 데이터 수집 및 수정에서 데이터 가져오기를 클릭합니다.
   이전 링크를 클릭하면 마지막으로 액세스하신 애널리틱스 속성이 열립니다. 속성 선택기를 이용해 속성을 변경할 수 있습니다.

   데이터 소스 세부정보를 보려면속성 수준에서 보기 권한 사용자 이상의 권한이 있어야 합니다. 

2. 데이터 소스 행에서 아이콘을 클릭합니다.

각 업로드에 해당하는 이름, 데이터 유형, 공개 키, 기록을 볼 수 있습니다.

• 공개 키: 일치하는 비공개 키에 해당하는 공개 SFTP 서버 키입니다. 사용자 서버와 애널리틱스 데이터 가져오기 서버를 안전하게 비공개로 연결하기 위해 애널리틱스에 저장하여 누구와도 공유하지 않고 사용합니다. 데이터 가져오기가 안전한 보안 상태에서 이뤄질 수 있도록 서버에서 이 공개 키를 승인하는 것이 중요합니다.
• 가져온 비율(%): 성공적으로 가져온 행 수를 가져오는 파일의 행 수로 나눈 값입니다. 100%는 모든 행을 성공적으로 가져왔음을 의미합니다.
• 일치율: 가져오는 파일의 키 비율로, 최근 90일 이내의 속성에서 찾을 수 있습니다. 100%는 데이터가 완전히 유용하고 지난 90일 이내의 데이터와 관련성이 있음을 의미합니다.
  참고: 가져온 비율(%) 및 일치율은 비용, 항목, 맞춤 이벤트 데이터 가져오기와 관련이 있지만 사용자 데이터 가져오기 또는 오프라인 이벤트 데이터 가져오기와는 관련이 없습니다.

새 데이터를 가져오는 방법:

지금 가져오기를 클릭하고 컴퓨터에서 관련된 CSV 파일을 선택합니다.

데이터 소스를 삭제하는 방법:

1. > 데이터 소스 삭제를 클릭합니다.
2. 삭제 알림을 읽은 다음 데이터 소스 삭제를 클릭합니다.

수집/처리 시간 데이터를 삭제할 수는 있지만 애널리틱스에서 처리한 모든 이벤트로부터 이전에 업로드된 데이터를 삭제하려면 나중에 사용자 또는 사용자 속성을 삭제해야 할 수 있습니다. 이미 가져온 파일을 삭제해도 가져오기가 완료된 이후 수집된 이벤트와 연결된 처리 데이터는 삭제되지 않습니다. 이 도움말에서 데이터 삭제 요청에 대해 자세히 알아보세요.

예약된 이름 및 프리픽스

애널리틱스에서 사용하도록 예약되어 있는 이벤트 이름, 이벤트 매개변수 이름, 사용자 속성 이름, 프리픽스는 다음과 같습니다. 예약된 이름 또는 프리픽스가 포함된 데이터의 업로드를 시도할 경우 해당 데이터는 업로드되지 않습니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

• 예약된 이름의 이벤트를 가져오려고 하면 해당 이벤트와 그 매개변수는 가져올 수 없습니다.
• 유효한 이름의 이벤트를 가져오려고 하는데 매개변수 중 하나가 예약된 이름을 사용한다면 이벤트는 가져올 수 있지만 예약된 이름의 매개변수는 업로드되지 않습니다.

예약된 이벤트 이름

• ad_activeview
• ad_activeview
• ad_exposure
• ad_impression
• ad_query
• adunit_exposure
• app_clear_data
• app_install
• app_remove
• app_update
• error
• first_open
• first_visit
• in_app_purchase
• notification_dismiss
• notification_foreground
• notification_open
• notification_receive
• os_update
• screen_view
• session_start
• user_engagement

예약된 이벤트 매개변수 이름

• firebase_conversion

예약된 사용자 속성 이름

• first_open_after_install
• first_open_time
• first_visit_time
• last_deep_link_referrer
• user_id

예약된 프리픽스(이벤트 매개변수 및 사용자 속성에 해당)

• ga_
• google_
• firebase_