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5개의 글
데이터 파이프라인·dbt·Airflow bigquery · cost-optimization
BigQuery 비용 최적화 12가지 — 마케팅 데이터 운영자가 매달 확인할 것
BigQuery 청구서가 매달 두 배 되지 않게 막는 12가지. 파티션·클러스터링 설계부터 SELECT 금지, on-demand vs slot 결정, INFORMATION_SCHEMA 비용 모니터링, GA4 raw 이벤트 cost-aware 패턴까지 운영자 체크리스트로 정리합니다.
매체 데이터 알아보기 raw-data · meta
매체 raw data 컬럼 가이드 — Meta, Google, TikTok, Naver의 진짜 컬럼들
Meta·Google·TikTok·Naver 각 매체가 주는 raw export 컬럼을 한 표로 매핑합니다. spend·impression·click·conversion·video view·viewability까지, 같은 의미가 매체마다 어떻게 다른 이름으로 들어오는지 정리합니다.
데이터 파이프라인·dbt·Airflow dbt · data-modeling
마케팅 데이터 dbt 프로젝트 구조 — staging·marts·metrics·tests 표준
매체별 raw에서 통합 BI 테이블까지 dbt로 묶는 표준 프로젝트 구조. staging/intermediate/marts/metrics 4레이어, 매체 통합 fact 설계, tests·snapshots 운영 표준을 정리합니다.
매체 데이터 알아보기 data-pipeline · bi
광고 측정 데이터 흐름 — impression부터 BI 대시보드까지
광고 임프레션이 일어난 순간부터 BI 대시보드의 ROAS 한 숫자가 되기까지, 데이터는 5개 레이어를 거칩니다. 각 레이어의 역할·자주 깨지는 자리·운영 표준을 한 글로. 시리즈 4 마지막, 매체 기초의 마무리.
Analytics Ops (GA4·GTM) ga4 · bigquery
GA4 + BigQuery로 ROAS 파이프라인 직접 만들기 — 플랫폼 대시보드 못 믿을 때
Meta 광고 매니저 ROAS와 GA4 ROAS가 30% 차이 납니다. 둘 다 거짓말은 아닌데 어느 쪽도 믿기 어려워요. 원천 이벤트로 직접 ROAS 파이프라인을 만드는 SQL 4단계.