국내 쇼핑몰에 GA4보다 로거(LOGGER)가 더 잘 맞는 이유가 있을까?
GA4는 글로벌 표준 분석 도구이지만, 국내 네이버·다음 광고 환경에서는 한계가 발생할 수 있습니다. 이제 국내 쇼핑몰 운영에서는 단순 방문 수집을 넘어, 키워드별 전환과 실제 매출까지 정확히 연결해 분석하는 것이 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 국내 광고 환경에 최적화된 로거의 특징과 GA4와의 차이, 그리고 어떤 방식으로 함께 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
데이터엔지니어링
데이터바우처 수요기업 모집 시작! 비즈스프링과 함께 데이터 활용을 준비하세요
2026년 데이터바우처 지원사업에서 데이터 활용을 희망하는 수요기업 모집이 시작되었습니다. 기업은 데이터 구매, 가공, 분석 등 데이터 활용 전 과정에 대해 최대 4,500만원(일부 과제 최대 7,500만원)까지 지원받을 수 있으며, 이를 통해 AI·데이터 기반 서비스 개발과 비즈니스 혁신을 추진할 수 있습니다. 수요기업의 많은 관심 바랍니다.
데이터 파이프라인 구조와 자동화 프로세스 한눈에 보기
데이터 파이프라인 구조와 자동화 흐름을 한눈에 이해할 수 있도록 실무에서 사용하고 있는 L0 → L1 → L2 → VIEW 구조를 기준으로 정리하고, 이 구조의 핵심 장점을 알아보겠습니다.
우리 쇼핑몰, 아직도 ‘감’으로 운영하시나요? → 이제는 ‘데이터’로 시작하세요! [고객경험성숙도 1단계]
데이터 기반 성장을 원하는 마케터/대표님을 위해 Growth Platform™ ‘고객경험성숙도 7단계’에 맞춘 유스케이스를 연재합니다. 매 편마다 “우리는 지금 어디쯤이고, 다음으로 무엇을 해야 하나?”를 명확히 알려드립니다. 1단계 글은 ‘감’에 의존하던 운영에서 ‘숫자’를 보기 시작하는 초기 데이터 세팅과 활용법을 다룹니다.
AI가 만드는 ‘개인화 UX’: 데이터에서 경험으로
AI 개인화 UX는 추천을 넘어 사용자의 맥락과 감정을 이해해 경험을 함께 설계하는 단계로 발전했습니다. 넷플릭스 썸네일, 챗봇 톤, 이커머스 UI, 맞춤 요약 등 사례처럼 AI는 사용자 이해자·디자이너·공감자로 인간 중심의 경험을 돕는 파트너로 활용되어야 합니다.
SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
프로그래밍 산업의 발전이 빠르게 이루어지고 프로그램의 기능이 많아지면서, 프로그램이 하나의 기능만을 하는 것이 아닌 여러 기능을 포함하고 있는 추세입니다. 이러한 이유로 지속적으로 새로운 서비스가 출시되고, 사용자가 늘어나면서 데이터베이스에 쌓이는 데이터의 양도 점점 방대해지게 됩니다. 데이터 양의 증가로 인하여, 데이터를 컨트롤하기 위해 사용되는 SQL(Structured Query Language) 쿼리 또한 점점 복잡해지고 개발… 더 보기 »SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
SQL만으로 머신러닝 : BigQuery ML
최근에는 BigQuery ML이 Google Cloud Vertex AI와도 연계되어, 단순 실습용을 넘어 다양한 ML 워크로드를 다룰 수 있는 플랫폼으로 발전했습니다. 이번 포스트에서는 Google이 공개한 샘플 데이터셋을 활용해 모델 생성 → 평가 → 예측까지, 전 과정을 SQL만으로 어떻게 실행할 수 있는지 직접 살펴보겠습니다.
위키피디아 데이터를 BigQuery 로 월별 인기 문서 분석하기 (feat. 효율적인 대용량 데이터 처리)
매일같이 쏟아지는 방대한 데이터 속에서 어떻게 의미 있는 신호를 찾아내고 계신가요?
이번 콘텐츠에서는 구글 BigQuery와 공개 데이터 세트를 활용하여, 수십억 건의 로그가 쌓인 테라바이트(TB)급 데이터를 SQL 쿼리로 분석하고, 그 과정에 담긴 효율적인 대용량 데이터 처리 전략까지 함께 알아보도록 하겠습니다.
데이터 활용을 잘하기 위한 하반기 ✅체크리스트 5가지
어느덧 2025년의 절반이 지나고, 하반기 전략을 구상할 시점입니다.
성장하는 하반기 전략을 위해서는 지금 우리는 데이터를 활용하여 실행 가능한 액션안을 만들어낼 수 있는 조직인지 점검해보아야 합니다. 상반기 대비 더욱 효과적인 하반기 성과를 위해서 지금 반드시 점검해야 할 데이터 활용 체크리스트 5가지를 살펴보도록 하겠습니다.
n8n을 활용한 데이터 수집 자동화 (2)
API 기반 자동화 워크플로를 n8n으로 구현하는 방법과 법적·윤리적 고려사항, 그리고 활용 아이디어를 안내해 드리고자 합니다.
이번 글에서는 유튜브 노드를 이용해서 채널 정보와 영상별 통계 데이터(조회수, 좋아요 수, 댓글 수 등)를 수집하고 가공하는 워크플로를 생성하는 방법을 알아보겠습니다.