Activation을 전사 공통 레이어로 구축하며 해결한 3가지: 신뢰성, 비용, 생산성
당근은 데이터 신뢰성과 운영 효율을 높이기 위해 User Activation을 전사 공통 데이터 레이어로 구축했다.
Active User 지표는 현상을 보여줄 뿐 '왜' 그런 일이 일어났는지 설명하지 못한다. 이를 해결하기 위해 사용자의 **활성 상태(Active State)**와 **상태 전이(State Transition)**를 분석하는 User Activation 관점이 필요하다.
팀별로 파편화된 분석 방식을 개선하고 데이터 신뢰성을 확보하기 위해 Activation 레이어를 전사 공통 데이터 레이어로 설계했다. 이 레이어는 사용자의 상태, 상태 전이, 활동 연속성, 복귀 간격, 이탈 기간 등의 정보를 일관된 기준으로 제공한다.
전체 구조는 Base → Fact → Activation 순으로 쌓아 올리는 계층형 구조를 따른다. 하나의 Fact 모델을 기준으로 FirstLast, Activation, Activation Status 3개 모델이 한 세트로 동작하도록 구성했다.
신뢰성 문제를 해결하기 위해 이벤트 로그를 직접 사용하는 대신, 의미 있는 행동 단위인 Fact 모델을 기준 행동으로 고정했다. 또한 <fact_name>_activation_<time_grain>이라는 네이밍 컨벤션을 도입하여 모델명만으로도 어떤 행동을 기준으로 계산되었는지 명확히 알 수 있게 했다.
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