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데이터 베이스, 데이터 웨어하우스의 차이점, 그리고 Firebase/GA4

mtepg924 2025. 6. 25. 15:34

I. DB, DW, Firebase/GA4의 차이점 - 데이터 저장 목적의 관점

1. 데이터베이스 (Database)

내부 업무용 데이터를 즉시 저장하고 조회하기 위한 시스템

  • 📦 비유: 회사 내부 창고
    • 예: MySQL, Oracle, PostgreSQL 등
    • 사용 예: 회원가입 시 유저 정보 저장, 주문 내역 저장 등
    • 특징: 트랜잭션 처리에 강함, 실시간 조회/수정에 적합

2. 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)

다양한 출처에서 데이터를 모아 대규모 분석용으로 저장하는 시스템

  • 🏢 비유: 분석을 위한 본사 데이터센터
    • 예: BigQuery, Redshift, Snowflake 등
    • 사용 예: “최근 1년간 유저의 구매 경로 분석” 같은 대규모 쿼리
    • 특징: 빠른 읽기/집계에 최적화되어 있음 (쓰기보단 분석 중심)

3. Firebase / GA4 (데이터 수집 플랫폼)

앱/웹에서 발생하는 사용자 행동 데이터를 자동 수집하고,

이 데이터를 자체 리포팅하거나, 웨어하우스(BigQuery 등)로 연동해서 분석할 수 있음

  • 🎯 비유: CCTV + 보고서 작성 시스템
    • Firebase: 앱 상태/사용자 행동을 실시간으로 저장 (Firestore는 NoSQL DB에 가깝지만 범용 DB는 아님)
    • GA4: 웹/앱의 사용자 행동을 이벤트 단위로 수집
    • 자체 리포트도 있지만, 진짜 분석하려면 BigQuery 등 외부 웨어하우스에 연동해서 사용

🔄 정리하자면

항목 설명  비유
데이터베이스 내부 서비스의 핵심 데이터를 즉시 저장/조회 회사 창고
데이터 웨어하우스 분석 목적으로 데이터 통합·집계 본사 데이터센터
Firebase / GA4 사용자 행동 등 외부 발생 데이터를 자동 수집해주는 도구. 자체 리포트 가능. 필요한 경우 웨어하우스로 연동 CCTV + 보고 시스템

 

✔ 결론

Firebase나 GA4는 "외부 창고"가 아니라, "자동 데이터 수집기/리포터"에 더 가까움

자체 데이터도 일부 보관하지만, 복잡한 분석은 BigQuery 같은 웨어하우스에 연동해서 진행

 

II. DB, DW, Firebase/GA4의 차이점 - 저장되는 데이터 종류의 관점

1. 저장되는 데이터 종류

데이터 종류 저장 위치   예시
user_id, session_id, 유저 프로필 등 서비스 DB (MySQL, PostgreSQL 등) 회원가입 시 입력한 이름, 이메일 등
사용자 행동 로그 (이벤트 로그) Firebase, GA4 등 로그 수집 플랫폼 버튼 클릭, 페이지뷰, 상품 탐색 등
로그 분석용 통합 데이터 데이터 웨어하우스 (BigQuery 등) 특정 유저의 행동 패턴 분석 결과 등

 

2. 데이터 로그 저장 흐름 예시

📱 사용자가 앱에서 "상품 찜하기" 버튼을 누르면:

단계 처리 내용 저장 위치
① 로그인 중인 유저의 ID가 포함된 상태에서 user_id → DB에서 관리 중
② 찜하기 클릭 이벤트 발생 → 이벤트 수집 SDK 호출 Firebase/GA4 등
③ 이 로그에 user_id나 session_id가 함께 실림 (자동 or 수동 설정) Firebase/GA4
④ 추후 분석을 위해 BigQuery로 export (GA4 연동 등) BigQuery

 

3. 주의할 점: ID 연결

GA4나 Firebase에 저장되는 이벤트 로그에도 user_id나 session_id를 명시적으로 설정해야 데이터베이스와 연동해서 분석할 수 있음

  • GA4는 기본적으로 device ID나 client ID를 사용하지만,
  • 서비스에서 로그인 정보를 가진 user_id를 GA4에 수동으로 세팅해주면,
  • 나중에 DB와 GA4 데이터를 user_id로 연결해서 분석 가능해.

예: gtag('set', 'user_id', '1234')

또는 Firebase에서 analytics.setUserId('1234')

✅ 요약

  • DB: 사용자 고유 정보 (user_id, session_id, 이메일, 가입일 등) 저장
  • GA4/Firebase: 이벤트 로그 (클릭, 이동, 노출 등) 저장
  • BigQuery 등 웨어하우스: 이 둘을 연결해서 분석

참고: 사용자 행동 로그 구조 개요도

  • user_id / session_id는 DB의 사용자 정보와 이벤트 로그를 연결하는 핵심 키
  • Firebase/GA4는 클릭/이동/스크롤 등의 사용자 행동을 수집 (자동 + 커스텀 이벤트 모두 가능)
  • BigQuery로 내보내면 → user_id를 기준으로 DB와 행동 로그를 통합 분석 가능
┌────────────────────┐
│  사용자의 앱/웹 이용 │
└────────┬───────────┘
         │
         ▼
 ┌─────────────────────────────────────────────┐
 │              클라이언트 이벤트 발생         │
 │   (예: 버튼 클릭, 페이지뷰, 구매 등)         │
 └────┬────────────────────────────────────┬───┘
      │                                    │
      ▼                                    ▼
┌────────────┐                     ┌────────────────────┐
│ 서비스 서버 │<── user_id/session_id 저장 ───┤   RDB (MySQL 등)   │
└────────────┘                     │  회원정보, 로그인기록 등 │
      │                            └────────────────────┘
      │ (로그인 유저 정보 포함)
      ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│      로그 수집 플랫폼 (GA4/Firebase) │
│   - 이벤트 저장                      │
│   - user_id, session_id 수동 전달    │
└──────────────────────────────────────┘
      │
      ▼ (ETL or 자동 Export)
┌────────────────────────────┐
│   데이터 웨어하우스 (BigQuery 등) │
│ - user_id 기준 통합 분석 가능     │
│ - 리텐션/퍼널/세션 분석 등        │
└────────────────────────────┘