[TIL] ETL, ELT, Redshift, 데이터 분석/처리용 고급 SQL, BI대시보드 (5)

이원진·2023년 5월 26일
Apache SupersetTIL데브코스
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학습내용

  1. 다양한 시각화 툴 소개

  2. Superset 소개

  3. 제작할 대시보드 설명

  4. Superset 설치 방법

  5. Docker를 사용해 Superset 설치

  6. Redshift 설정하고 MAU 차트 만들기

  7. Cohort 차트 만들고 대시보드 구성하기

1. 다양한 시각화 툴 소개

  • 시각화 툴

    • 대시보드 혹은 BI(Business Intelligence) 툴이라고 부르기도 함

    • KPI, 지표 등 중요한 데이터 포인트들을 데이터를 기반으로 계산 / 분석 / 표시해주는 툴

    • 결정권자의 데이터 기반 의사결정을 도움

    • 데이터의 품질이 중요하기 때문에 ETL을 주로 활용

  • 시각화 툴 종류

    • Excel, Google Spreadsheet: 일반적인 용도로 가장 많이 사용됨

    • Python: 데이터 특성 분석(EDA: Exploratory Data Analysis)에 더 적합

    • Looker(Google)

      • LookML이 자체 언어로, 데이터 모델을 만드는 것으로 시작

      • 내부 고객뿐만 아니라 외부 고객을 위한 대시보드 작성 가능

      • 이미 만들어진 대시보드를 활용해 대시보드 작성 가능

      • 고가의 라이센스 정책을 갖고 있으나, 굉장히 다양한 기능 제공

    • Tableau(Salesforce)

      • 다양한 제품군 보유, 일부 무료

      • 제대로 배우려면 시간이 꽤 필요하지만, 강력한 대시보드 작성 기능

      • Looker가 뜨기 전까지 오랜 기간동안 마켓 리더

    • Power BI(Microsoft)

    • Apache Superset(오픈소스)

    • Mode Analytics

      • SQL, R, Python 등을 기반으로 데이터 분석 가능

        • 조금 더 기술적인 인력을 대상으로 함

        • KPI보다는 EDA 툴에 더 가까움

    • ReDash

      • Superset과 상당히 흡사

        • 쿼리 에디터는 더 강력하지만, 사용자 권한 관련 기능은 부족


    • Google Studio

    • AWS Quicksight

  • 시각화 툴 선택 가이드

    • Looker 혹은 Tableau를 가장 많이 사용하는 추세

      • 둘 모두 처음 배우는 데 시간이 필요

      • Tableau가 가격이 더 싸고, 투명하며, 무료 버전을 활용해 학습 가능

    • 셀프 서비스 대시보드 작성이 중요 포인트

      • 그렇지 않을 경우, 매번 노동력이 소모됨

      • 사용하기 쉬워야 더 많은 현업 인력들이 직접 대시보드를 만들 수 있음

        • 데이터 민주화, 데이터 탈중앙화

        • 데이터 품질이 중요해지고, 데이터 거버넌스의 필요성 증가

      • 이러한 측면에서는 Looker가 더 좋은 선택지지만, 가격이 상당히 비쌈


2. Superset 소개

  • Superset

    • Airflow 제작자가 시작한 오픈소스 서비스

    • 다양한 형태의 시각화와 손쉬운 인터페이스 제공

    • 대시보드 공유 기능

    • 엔터프라이즈 수준의 보안과 권한 제어 기능 제공

    • SQLAlchemy와 연동되어 다양한 DB 연결 지원

    • Druid.io와 연동되어 실시간 데이터 시각화도 가능

    • API와 플러그인 아키텍처를 제공해 확장성이 좋음

  • 구조와 용어

    • Flask와 React.js로 구성

    • 기본적으로 sqlite를 메타데이터 DB로 사용

    • Redis를 캐싱 레이어로 사용

    • SQLAlchemy가 백엔드 DB 접근에 사용됨

    • Database, Dataset

      • Database: 관계형 데이터베이스

      • Dataset: 테이블

    • Dashboard, Chart

      • Dashboard는 하나 이상의 Chart로 구성

3. 제작할 대시보드 설명

  • 2개의 차트, 1개의 대시보드 제작

    • Redshift를 DB로 사용

    • 채널 별 MAU(Monthly Active User) 차트

      • 입력 테이블(Dataset)은 analytics.user_session_summary

    • Monthly Cohort 차트

      • 입력 테이블(Dataset)은 analytics.cohort_summary

    • MAU 차트 입력: user_session_summary

      CREATE TABLE analytics.user_session_summary AS
SELECT usc.*, t.tx
FROM raw_data.user_session_channel usc
LEFT JOIN raw_data.session_timestamp t
ON usc.sessionId = t.sessionId

    • 코호트(Cohort) 분석

      • 코호트: 특정 속성을 바탕으로 나누어진 사용자 그룹

        • 일반적으로 사용자의 서비스 등록월 사용

      • 코호트 분석: 코호트를 기반으로 사용자 이탈율, 잔존률, 총 소비금액 등 계산

      • 코호트 기반 사용자 잔존율(Retention)을 월 기반으로 시각화

      • 코호트 차트 입력: cohort_summary

        CREATE TABLE analytics.cohort_summary AS
SELECT cohort_month, visited_month, cohort.userId
FROM (
        SELECT userId, DATE_TRUNCATE('month', MIN(ts)) AS cohort_month
        FROM raw_data.user_session_channel usc
        JOIN raw_data.session_timestamp t
        ON usc.sessionId = t.sessionId
        GROUP BY userId
) cohort
JOIN (
        SELECT DISTINCT userId, DATE_TRUNCATE('month', ts) AS visited_month
        FROM raw_data.user_session_channel usc
        JOIN raw_data.session_timestamp t
        ON usc.sessionId = t.sessionId
) visit
ON cohort.cohort_month <= visit.visited_month
AND cohort.userId = visit.userId

4. Superset 설치 방법

  • Docker를 사용해 설치 vs Perset.io에서 서비스 설치

    • Docker에 익숙하고 개인 컴퓨터 사양이 충분하다면 Docker 사용

      • 이 경우는 Superset 오픈소스를 그대로 사용

    • Preset.io는 무료 Starter 플랜이 있기는 하지만 회사 이메일이 있는 경우에만 사용 가능

      • Superset 오픈소스를 기반으로 변경된 버전을 사용

  • Docker

    • 특정 프로그램과 해당 프로그램을 실행하는 데 필요한 기타 소프트웨어를 하나의 패키지로 만듦으로써 해당 프로그램의 개발과 사용을 도와주는 오픈소스 플랫폼

      • 이 패키지를 먼저 파일 형태로 만드는데, 이를 Docker Image라고 함

        • 이 Image는 다른 사람들과 공유 가능

        • Docker Image 공유소를 Docker Registry(Docker Hub)라고 부름

      • Docker Image를 실행시킨 것을 Docker Container라고 부르며, 이 안에서 해당 프로그램이 실행됨

        • Docker Engine이 먼저 실행되어야 함

  • Redshift 테이블 정보

    • raw_data.user_session_channel

    • raw_data.session_timestamp

    • raw_data.session_transaction

    • analytics.user_session_summary

    • analytics.cohort_summary


5. Docker를 사용해 Superset 설치

  1. 운영체제에 맞는 Docker Engine 설치

  2. Docker Engine 실행과 리소스 설정

    • Docker 실행 -> 설정 -> Resources -> 메모리 6GB 이상 할당

  3. Docker Superset 실행

    a. 터미널 실행해 설치할 폴더로 이동

    b. Superset Github Repo 클론

    • git clone https://github.com/apache/superset.git

    c. superset 폴더로 이동

    • cd superset

    d. 다음 2개의 명령 실행

    -- 이미지 다운로드, 이미지 실행
docker-compose -f docker-compose-non-dev.yml pull
docker-compose -f docker-compose-non-dev.yml up

    e. https://localhost:8088 로 웹 UI 로그인

    • USERNAME: admin / PASSWORD: admin 사용

6. Redshift 설정하고 MAU 차트 만들기


7. Cohort 차트 만들고 대시보드 구성하기


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