데이터 택소노미(Data Taxonomy) 구축 비법. 효과적인 데이터 분류 체계 구축하기

데이터 텍소노미란?

데이터 텍소노미(Data Taxonomy)는 데이터를 구조화하고 분류하는 방식입니다. 말 그대로 데이터의 '분류 체계'라고 할 수 있는데, 이 체계를 통해 기업은 데이터의 이해를 높이고, 관리하기 쉬운 형태로 정리할 수 있습니다. 데이터는 기업의 중요한 자원으로, 올바르게 정리되지 않으면 활용가치가 크게 떨어질 수 있습니다. 데이터 텍소노미는 데이터의 종류를 정의하고, 그것들을 명확한 카테고리로 나누는 작업으로, 기업의 데이터 전략에서 중요한 역할을 합니다.

 

 

데이터 텍소노미의 중요성

데이터 텍소노미는 단순히 데이터를 정리하는 것 이상의 의미를 가집니다. 데이터가 점점 더 방대해지고 다양해짐에 따라, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것은 기업 경쟁력을 강화하는 데 중요한 요소로 작용합니다. 텍소노미는 데이터를 조직화하고, 검색 가능하게 하며, 데이터의 품질을 높이고, 궁극적으로는 데이터 기반 의사결정을 효율적으로 지원합니다.

 

 

데이터 텍소노미 설계의 핵심 요소

데이터 텍소노미를 설계할 때 중요한 요소는 다음과 같습니다:

• 목표 설정: 데이터 텍소노미를 설계하는 목적을 명확히 해야 합니다. 데이터의 관리 목적, 분석 목적 등을 정의하고 이를 바탕으로 설계해야 합니다.
• 사용자 이해: 데이터를 사용하는 사람들이 어떤 방식으로 데이터를 활용할지 고려해야 합니다. 예를 들어, 마케팅 팀과 개발 팀은 데이터의 사용 목적이 다르므로, 텍소노미를 설계할 때 이 점을 반영해야 합니다.
• 계층 구조: 데이터를 계층적으로 분류할 수 있어야 합니다. 예를 들어, '고객 데이터'라는 카테고리 아래 '연령대', '지역', '성별' 등을 세부 카테고리로 설정하는 방식입니다.
• 일관성: 데이터 항목의 이름, 분류 기준 등을 일관되게 유지해야 하며, 이를 통해 데이터의 일관성을 보장할 수 있습니다.

 

데이터 텍소노미 구축 단계

• 데이터의 정의: 무엇을 데이터로 정의할지 결정합니다. 예를 들어, 고객 데이터, 제품 데이터 등 주요 데이터를 정의합니다.
• 카테고리화: 데이터를 큰 카테고리로 나누고, 각 카테고리 내에서 세부 항목으로 분류합니다.
• 계층 구조 설정: 각 카테고리와 항목을 어떻게 계층적으로 구성할지 결정합니다. 각 항목이 어떤 상위 항목과 하위 항목에 속하는지 정의합니다.
• 속성 설정: 각 항목에 대한 세부 속성 정의합니다. 예를 들어, '제품' 항목에는 '가격', '브랜드', '상태'와 같은 속성이 있을 수 있습니다.
• 검토 및 수정: 설계한 텍소노미가 실제로 데이터와 맞는지, 효율적으로 활용 가능한지 테스트하고 수정합니다.

 

 

이벤트, 이벤트 프로퍼티, 어트리뷰트 정의

 

이벤트(Event), 이벤트 프로퍼티(Event Property), 어트리뷰트(Attribute)는 데이터 분석과 마케팅에서 중요한 개념으로, 사용자의 행동을 추적하고 이를 분석하기 위한 기본적인 단위입니다. 각 개념은 서로 밀접하게 연결되어 있으며, 각기 다른 목적을 가지고 있습니다.

 

1. 이벤트 (Event)
이벤트는 사용자가 시스템 내에서 수행하는 특정 행동을 의미합니다. 일반적으로 동적이고 시간에 따라 발생하는 행동을 추적하는 데 사용됩니다. 이벤트는 주로 사용자가 시스템에서 수행한 액션을 정의하는 데 활용됩니다.

예시:
로그인: 사용자가 시스템에 로그인한 경우.
구매: 사용자가 제품을 구매한 경우.
페이지 뷰: 사용자가 웹사이트에서 특정 페이지를 방문한 경우.
회원 가입: 사용자가 새로운 계정을 만든 경우.

 

이벤트는 단기적이고 순간적인 행동을 추적하는 데 사용되며, 사용자의 특정 행동이나 변화를 추적할 수 있습니다.

 

 

2. 이벤트 프로퍼티 (Event Property)
이벤트 프로퍼티는 특정 이벤트에 대한 추가적인 세부 정보나 속성을 나타냅니다. 이벤트는 사용자 행동 자체를 기록하는 것이지만, 이벤트 프로퍼티는 그 행동을 좀 더 구체적으로 설명하는 값들을 포함합니다. 이벤트가 발생할 때마다 여러 프로퍼티들을 함께 기록하여, 그 이벤트에 대해 더 많은 정보를 제공합니다.

예시:
로그인 이벤트: 이벤트 프로퍼티: 로그인 방법(구글, 페이스북 등), 로그인 성공 여부, 로그인 시간
구매 이벤트: 이벤트 프로퍼티: 제품 카테고리, 구매 금액, 결제 방법 (카드, 계좌이체 등)
페이지 뷰 이벤트: 이벤트 프로퍼티: 페이지 URL, 방문 시간, 디바이스 종류 (모바일, 데스크탑 등)

 

이벤트 프로퍼티는 특정 이벤트의 맥락을 추가적으로 설명하기 위해 사용되며, 마케팅이나 데이터 분석에서 행동의 세부적인 패턴을 분석하는 데 필수적입니다.

 

 

3. 어트리뷰트 (Attribute)
어트리뷰트는 사용자나 객체에 속하는 고정된 특성이나 속성을 의미합니다. 어트리뷰트는 이벤트와 관계 없이 사용자나 객체의 지속적이고 정적인 특성을 나타냅니다. 예를 들어, 고객의 연령, 지역, 가입 날짜 등은 어트리뷰트로 분류됩니다.

예시:
고객 어트리뷰트: 고객 ID, 이름, 성별, 나이, 가입 날짜, 지역, 이메일
제품 어트리뷰트: 제품 ID, 카테고리, 가격, 브랜드
서비스 어트리뷰트: 서비스 종류, 구독 상태, 시작일
어트리뷰트는 사용자나 객체의 특성을 나타내며, 이벤트와 함께 사용되어 세분화된 분석을 가능하게 합니다.

 

 

다음은 이벤트, 이벤트 프로퍼티, 어트리뷰트를 표로 정리하면,

구분	정의	예시
이벤트 (Event)	사용자가 시스템 내에서 수행한 특정 행동. 행동은 시간에 따라 발생하는 동적 사건으로, 트래킹의 기본 단위.	로그인, 구매, 페이지 뷰, 회원 가입
이벤트 프로퍼티 (Event Property)	특정 이벤트에 대한 추가적인 세부 정보나 속성. 이벤트의 맥락을 구체적으로 설명하는 값들.	로그인 방법(구글, 페이스북), 결제 금액, 제품 카테고리
어트리뷰트 (Attribute)	사용자나 객체에 속하는 고정된 특성이나 속성. 이벤트와 관계없이 지속적이고 정적인 특성.	고객 ID, 성별, 나이, 가입 날짜, 지역

 

이벤트, 이벤트 프로퍼티 텍소노미 예시

이벤트 이름	이벤트 설명	이벤트 프로퍼티	이벤트 프로퍼티 설명
App Opened	사용자가 앱을 열 때 발생하는 이벤트.	platform, device_type, app_version, location	platform: 운영체제(Android/iOS) device_type: 스마트폰/태블릿 app_version: 앱 버전 정보 location: 사용자의 위치 정보
Product Viewed	사용자가 상품을 클릭하여 상세 페이지를 본 이벤트.	product_id, category, price, session_duration	product_id: 상품 고유 ID category: 카테고리 정보 price: 상품 가격 session_duration: 상세 페이지를 본 시간
Add to Cart	사용자가 장바구니에 상품을 추가한 이벤트.	product_id, quantity, cart_value	product_id: 추가된 상품 ID quantity: 상품 개수 cart_value: 장바구니 총액
Checkout Started	사용자가 결제 과정에 들어갔을 때 발생하는 이벤트.	cart_value, discount_code, shipping_method	cart_value: 결제 전 장바구니 총액 discount_code: 할인 코드 사용 여부 shipping_method: 선택된 배송 방법
Purchase Completed	사용자가 구매를 완료한 이벤트.	order_id, total_amount, payment_method, shipping_address	order_id: 주문 고유 ID total_amount: 총 결제 금액 payment_method: 결제 수단 shipping_address: 배송 주소
Subscription Started	사용자가 구독 서비스를 시작한 이벤트.	plan_type, start_date, payment_method	plan_type: 구독 플랜 유형 start_date: 구독 시작일 payment_method: 결제 방법
Item Rated	사용자가 상품에 대한 리뷰를 작성한 이벤트.	product_id, rating, review_text	product_id: 상품 고유 ID rating: 별점 review_text: 리뷰 내용
Push Notification Sent	푸시 알림이 전송된 이벤트.	notification_type, send_time, user_device	notification_type: 푸시 알림 종류 send_time: 전송 시각 user_device: 사용자 기기 정보
Login	사용자가 로그인한 이벤트.	user_id, login_method, device_type	user_id: 사용자 고유 ID login_method: 로그인 방법 (예: 이메일, SNS 등) device_type: 로그인 시 사용된 기기 종류

 

 

 

어트리뷰트 텍소노미 예시

카테고리	어트리뷰트 이름	어트리뷰트 설명	Data Type	어트리뷰트 예시
고객 정보	Customer ID	각 고객을 고유하게 식별하는 값	String	CUST12345
고객 정보	Name	고객의 이름	String	홍길동
고객 정보	Email	고객의 이메일 주소	String	hong@example.com
고객 정보	Sign-up Date	고객이 가입한 날짜	Date/Time	2023-05-01
구매 정보	Total Purchase Amount	고객의 총 구매 금액	Number	250,000
구매 정보	Last Purchase Date	고객의 마지막 구매일	Date/Time	2024-11-20
구매 정보	Purchase Frequency	고객의 총 구매 횟수	Number	10
행동 정보	App Login Count	고객이 앱에 로그인한 총 횟수	Number	35
행동 정보	Email Opened	고객이 이메일을 열어본 여부	Boolean	true/false
선호 정보	Preferred Product Category	고객이 선호하는 제품 카테고리	String	전자기기

 

 

 

마치며

데이터 텍소노미는 데이터의 분류 체계로, 조직 내에서 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하기 위한 구조적 프레임워크입니다.  이러한 데이터 텍소노미는 다양한 부서 간 협업, 데이터 분석, 마케팅 전략 등을 효율적으로 추진할 수 있게 만듭니다. 텍소노미가 잘 구축되면 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과를 보다 정확하게 도출할 수 있습니다. 데이터가 방대해지고 복잡해지는 시대에, 텍소노미는 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 필수적인 도구입니다.

 

데이터 텍소노미는 구축 후에도 지속적으로 관리되어야 합니다. 새로운 데이터가 추가되거나 기존 데이터가 변경될 때마다 텍소노미를 업데이트하고, 이를 관리할 전담팀을 두는 것이 중요합니다. 또한, 데이터 사용자의 피드백을 수집하고 이를 반영하여 텍소노미를 개선하는 과정도 필요합니다. 

 

현업을 하고 있는 데이터팀, PM/PO, 마케터 등도 데이터 텍소노미 경험이 없는 경우가 많습니다. 이로 인해 비효율적인 설계를 하는 경우가 빈번하게 발생되고, 몇 년이 지나면 레거시로 남는 경우가 많습니다. 데이터 텍소노미 설계 및 적용시에는 꼭 해당 경험이 있는 분들과 전담 팀으로 진행하는 것을 추천드립니다. 관련 문의는 아래 링크를 통해 남겨주세요.

 

바로가기 >