데모 계정 실습

마지막 업데이트: 2022년 4월 7일 | 0개 댓글
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데모 계정 실습

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데모 계정 실습

3가지 DevOps 핸즈온랩 영상을 시청하고 퀴즈의 정답을 맞추면 맛있는 맥도날드 세트를 드립니다.

실용적인 핸즈온랩 코스로 DevOps 등반에 성공하세요!

가이드 영상을 따라 OpenShift Container Platform를 활용한
애플리케이션 제작에서 배포까지의 과정을 쉽고 편하게 실습하실 수 있습니다.

* 코스 1. 애플리케이션 모니터링으로 상태 파악하기
* 코스 2. OpenShift 파이프라인(Pipeline)으로 애플리케이션 배포 자동화 하기
* 코스 3. OpenShift 깃옵스(GitOps)로 배포 일관성 유지하기

맞춤형 DevOps 세션, 이런 분들을 위해 준비했습니다.

* 조직 내 IT 및 아키텍처 개발 담당자
* 실제 핸즈온랩 환경 기반의 기술 데모 세션을 살펴보고 싶으신 분들
* 클라우드 네이티브 기술 전문가에게 데브옵스 기반 기술 관련 내용을 자세히 확인하고 싶으신 분들

코스 1. 애플리케이션 모니터링으로 상태 파악하기

OpenShift에서 애플리케이션 모니터링을 활성화하는 방법을 알아보세요.
비즈니스 수익과 직결되는 애플리케이션 모니터링을 실시간으로,
장애를 신속하게 감지하고 복구 시간을 단축하면서 유저가 데모 계정 실습 데모 계정 실습 영향을 받기 전
빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

코스 2. OpenShift 파이프라인(Pipeline)으로 애플리케이션 배포 자동화 하기

OpenShift 파이프라인을 활용해 애플리케이션 배포 자동화 방법을 알아보세요.
DevOps 구현의 필수 데모 계정 실습 요소인 OpenShift 파이프라인의 쿠버네티스 기반 클라우드 네이티브
CI/CD 솔루션을 마이크로 서비스 및 분산형 팀에서 활용하면, 애플리케이션을 쿠버네티스,
서버리스, VM 등 여러 플랫폼에 구현하는 동시에 기존 툴을 쉽게 확장∙통합하고
생산성을 극대화할 수 있습니다.

코스 3. OpenShift 깃옵스(GitOps)로 배포 일관성 유지하기

OpenShift의 깃옵스 스타일 접근 방식을 따라 애플리케이션 배포 방안을 알아보세요.
Red Hat Openshift 깃옵스(GitOps)는 Git 워크플로우를 활용하여 개발, 스테이징,
프로덕션을 포함한 다양한 환경과 클러스터에서 애플리케이션 배포 일관성을 유지하고
변경 작업을 간소화합니다.

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직접 실습해보세요!

DevOps 코스의 세 가지 세션을 시청 완료했다면
안내된 데모를 직접 실습해 Red Hat OpenShift를 체험해보세요.

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  • 명령줄 둘러보기
  • 웹 콘솔 둘러보기
  • Docker 이미지 배포
  • 애플리케이션 확장
  • HTTP 요청 라우팅
  • 소스 코드에서 구축

별도의 준비 없이 여러분의 PC에서 Red Hat OpenShift와 다양한 클라우드 기술을 경험해 보실 수 있는 온라인 트레이닝 코스를 소개해 드립니다. 방법을 몰라도, 사전 조사가 안 되었어도 PC와 인터넷 브라우저만 있다면 시리즈를 위한 준비 완료! 원하는 코스를 단계별 안내에 따라 클릭 몇 번으로 쉽게 체험하실 수 있습니다.

또한 주요 과정에 대한 Red Hat 전문가의 핸즈온 세션 소개, 웨비나 등의 과정도 추후 소개해 드릴 예정입니다. 풍성한 콘텐츠로 채워질 시리즈에 지속적인 관심 부탁드립니다!

왜 클라우드 네이티브일까요?

고객을 확보하고 유지하면서 지속적인 서비스를 제공하기 위해 가장 중요한 것은 바로 유연하고 안정적인 인프라를 통해 새로운 애플리케이션을 구축하고 기존 애플리케이션을 클라우드 네이티브 방식으로 재구성 하는 것입니다. 컨테이너, 쿠버네티스 및 클라우드 기술을 전략적으로 데모 계정 실습 사용하고 민첩성을 강화해야 경쟁에서 우위를 차지할 수 있습니다.

Red Hat OpenShift란?

Red Hat OpenShift는 오픈 하이브리드 클라우드 전략을 위해 구축된 선도적인 엔터프라이즈급 쿠버네티스 플랫폼 입니다. 물리서버, 가상환경, 프라이빗 및 퍼블릭 데모 계정 실습 클라우드, 엣지 컴퓨팅에 이르기까지 어떤 위치에서도 모든 애플리케이션에 대한 현대적인 하이브리드 클라우드 애플리케이션 개발 및 라이프사이클 관리를 지원합니다.

데모 계정 실습

# Google Analytics & Tagmanager

- 해외: 구글애널리틱스(유료모델은GA360), 어도비(유료), 차트비트, 클리키 등
- 국내: 에이스카운터, 와이즈로그 등…

무료, 다양한 분석 가능, 직관적 UI, 확장성과 데이터 통합성, 지속적인 기능 업데이트, 학습 용이성

# ( 실습 ) 구글 애널리틱스 생성하기

3 범용 사이트 태그를 해당 사이트 (티스토리) 에 삽입

추적 ID 확인할 수 있는 위치는 '추적 정보 > 추적 코드'

관리하는 모든 페이지에 스크립트가 삽입되어야 함

# HTML 소스 삽입 위치 : 원래는 body head 다 다른데 , head 에 넣을 것

◆ Google Analytics (GA) Overview

1. GA를 활용한 로그분석의 목적은 데이터를 수집해 유의미한 정보를 얻기 위한 것

2. 지표 선정 조건: 비즈니즈 목적에 부합해야 함, 측정 가능한 항목이어야 함, 지표의 결과가 행동으로 이어져야 함

3. GA가 어떤 보고서를 만들어주는데? Google Analytics ABC 보고서

1) 획득(Acquisition) 보고서: 유입에 대한 출처 확인
2) 방문형태/행동(Behavior) 보고서: 메뉴 클릭, 스크롤, 구매버튼 누르기 등의 ‘상호작용’
이탈율 / 종료율 다름
3)전환(Conversion) 보고서: 확인하려면 목표(goal)를 설정해야 함
ex. 구매완료(PC/M) / UV / PV
- 전자상거래 : 어떤상품을 구매 완료했는가
- 향상된 데모 계정 실습 전자상거래 : 1주일 5만명 접속했는데 그 중 제품 본 사람(click) 43000명 → 그 중 장바구니 클릭 1100명

결제한 사람(주문서 작성 페이지) 807명 거래가 발생한 세션 수(구매완료페이지 도착) 569명

〓 이렇게 측정 가능함. 단, 이것은 각각의 소스를 넣어줘야 한다

Ex. 인구통계 > 연령
( 단 , 이 데이터의 정확도는 약 80% 수준 . 자주 방문하는 사이트 등의 쿠키를 분석해 남성 / 여성 , 연령대 등을 추정해 데이터화 . 어떻게 GA 에 DATA 를 넘겨주는지 , 태그매니저 4주차에 강습 )

목표 예시: 세션당 페이지수 2 이상

* 자주 사용하는 보고서 (교재내용)

데모 계정 실습
보고서명 용도 경로
실시간 개요 보고서 홈페이지의 실시간 상황 파악 실시간 > 개요
잠재고객 개요 보고서 사용자의 홈페이지 이용 상황 분석 잠재고객 > 개요
사이트 콘텐츠 보고서 사용자가 어떤 페이지에 많이 접속하는지 분석 행동 > 사이트 콘텐츠
인기 이벤트 보고서 사용자가 어떤 행동을 하는지 분석 행동 > 이벤트
목표 개요 보고서 홈페이지 운영 목적의 데모 계정 실습 달성 현황을 파악 전환 > 목표 > 개요
모든 캠페인 보고서 사용자가 어떤 링크를 통해 접속하는지 분석 획득 > 캠페인 > 모든 캠페인

4. 데이터 구성은? 히트(Hits), 세션(Session), 사용자(User)

1) 히트(Hits): 웹사이트에서 사용자 상호작용(클릭,스크롤,페이지넘김 등 행동)발생할 때마다 추적코드는 히트 정보를GA로 전송함.웹사이트에 어떤 영향을 끼쳤을 때를 히트라고 하고,이것이 여러 개가 모여 세션(session)이 됨. 페이지뷰와는 개념 다름.

1-1. 페이지뷰 히트
-원래는 다른데, GA에서는PV를 히트로 보고 있음. (하지만 최근에는 다르게 보자는 의견이 있다)
-페이지 전체가 새로고침 되는 것(을 하나의 히트로 봄)
-페이지뷰/순페이지뷰

(여기서 '순'? 유니크한 값이라는 뜻. 중복된 값을 제거했다는 뜻. Ex F5 여러 번 누르면 PV는 3. 순페이지뷰는 1)

1-2.이벤트(Event) 히트: 액션이 가미된 것은 다 이벤트. 장바구니 버튼 클릭 등 사용자가 특정 요소(버튼, 페이지 링크 등)와 상호작용(클릭)하는 매 순간 추적 (ex. 동영상 재생 버튼, 상품 목록 클릭 등).

단, 이벤트 코드(code)를 넣어줘야 가능함


1-3. 거래(Transaction) 히트: 전자상거래 구매 관련 데이터. 별도의 추적코드 필요

2) 세션: 동일한 사용자가 1회 방문동안 발생시킨 히트의 집합

(다른 히트가 기록되지 않으면 기본설정 30분 후에 세션이 종료됨,

세션 종료 후 1명의 사용자가 다시 페이지를 조회하면 새 세션 1이 생성됨)

방생한 히트들을 모아서 하나의 세션을 만들어낼 수 있다
(ex. 은행 사이트에서 로그인 후 10분간 아무 액션 없을 때 세션만료로 로그아웃)
- 세션 하나는 1명의 사용자인가? 아니다! 한 사람이 여러 개의 세션을 생성시킬 수 있다.
GA는 세션 하나 기본설정 기준을 30분으로 잡음. 세션 수랑 사용자 수는 세션 수가 더 많음.
BUT 유튜브 (40분짜리 영상을 볼 때,) 이때는 세션을 30분이 아닌 1시간으로 잡고 측정

- 세션 산정의 예외사항
ex. 밤 11시50분 웹사이트 접속, 5분간 안하고 20분째 클릭 스크롤 등. But 날짜가 바뀌는 순간 세션이 새롭게 생성됨
ex. 유입 캠페인이 변경되는 시점, 각각 세션이 생성됨
ex. 브라우저가 변경되는 시점 (이것은 쿠키방식의 분석 툴이 갖는 단점. 새로운 PC에서 접속하면 다른 사람의 데이터가 됨) → F/B는 사람중심 데이터를 본다고 함) 유저 ID를 받으면 보완.

3) 사용자: 익명의 사용자를 하나의 사용자로 인식 (1명이 다양한 브라우저, 기기를 사용할 경우 중복 카운트)

- 유니크한 값. 같은 PC로 들어갔을 때 하나의 사용자로 인식
- 사용자당 세션 수가 1이면 같다고 보면 되지만, 2, 3 이러면 분리해서 봐야 함
- 세션단위로 분석할지 사용자단위로 분석할지에 따라 다름

5. GA 데이터 저장과 보고서 생성은?

- 측정기준(Dimensions)과 측정항목(Metrics)의 개념을 이해해야 한다

# (실습페이지 화면 참고) 데모 데모 계정 실습 > 획득 > 채널

: 가로축: 측정항목(수치값으로 나오는것) / 세로축: 측정기준(어떤 것을 측정할것인가)

- 측정기준 (Organic / Direct / … ) 디폴트로 정해져있음
네이버는 Paid Search 구분 안함 / 외국은 네이버, 다음 등을 검색사이트로 취급 안함 (포털사이트인 구글, 빙 등만 취급)
만약 네이버의 채널광고를 따로 보고싶다면, 관리메뉴에서 > 채널 설정 > 채널 그룹에 따로 설정해줄 수 있음

(여기서 Quiz. 배너소재만으로도 효과가 있는가 (배너 이탈률이 80~90%인데도 유지해야 하는가)
랜딩페이지와 배너의 일치여부도 중요함 / A/B테스트

- 세션당 페이지수: 평균적으로 수치가 얼마나 나올까? 모든 웹사이트는 보편적으로 3page정도로 봄
- 데모 계정 실습 잠재고객>리드고객>충성고객

6. 구글 애널리틱스 기본 설정

- 계정 / 계정당 최대 100개 GA계정 생성
- 속성 (도메인 단위로 움직임) m.A.co.kr / A.co.kr 이걸 말하는건 아님
호스트명이 다른 것은 하나의 속성으로 보고 보고서를 분류
- 보기

2) 속성 및 보기 설정 > 속성 설정 (속성설정 잘해놓으면 데이터 수집에 문제가 없음)

- Search console(구글 웹마스터 도구의 이름) : 검색로봇이 데모 계정 실습 내 웹사이트에 방문, 콘텐츠들을 가져감 (크롤링) -> GA와 웹마스터 도구를 연동

- 웹마스터 도구 (구글 / 네이버) 홈페이지 등록을 안해도 검색시 내 회사가 뜨게 하려면 등록만 하면 알아서 크롤링해감

속성에 추가하면 다 볼 수 있음 / 하나의 보고서만 공유하려면 보기 사용자 관리

- 추적 코드 : GA코드 (복붙해서 태그에 삽입)

- 세션 설정 : 기본 30분으로 설정, 여기서 시간 조정 가능

- 추천 제외 목록 : referral
전환이 일어나기 전 마지막 매체가 무엇인가 여부에 따라 직접매체, 간접매체
키워드광고 통해 들어옴 – 결제할 경우 – 결제시스템(외부) 때문에 키워드광고가 간접전환이 되어버림, 이때 이 결제시스템 URL을 여기 등록해두면 들어왔던 키워드 광고가 직접전환으로 바뀌게 됨
확인해보고 전환되는 경우 있으면 데이터가 다 어그러지므로 이 기능으로 맞춰줘야함

- 데이터 가져오기 : CRM, 오프라인 데이터 등 가져와서 GA랑 같이 볼 수 있는 기능

# 속성 및 보기 설정 > 보기 설정

- 보기 복사: 하나 설정해두고 복사해서 쓸 수 있음

- 봇 필터링: 검색로봇도 다 카운트되기 때문에(크롤링같은거) 무시하겠다는 뜻

템플릿 기능은 해외 사이트에 초점 맞춰져 있으므로 개별 설정

- 도착: 특정 페이지(URL)에 도착하는 것을 카운팅하겠다는 뜻 (ex. 쇼핑몰에서 ‘구매완료’ 페이지를 최종 목표로 설정 or 회원가입 완료 페이지를 설정)
(if, 회원가입 시 메시지박스가 뜨는 경우? 이벤트나 가상페이지 URL 작성하는 식으로 처리. 다음 수업 때 이벤트를 통해 처리하는 예시 보여줄 것)
- 시간
- 세션당 페이지수
+ 이벤트 (ex. 스크롤 50% 이상 내린 사람, 네이버페이 버튼 클릭한 사람)

SNOWFLAKE
데이터 클라우드

데이터 클라우드 경험이 시작되는 곳: 하나의 플랫폼, 수많은 워크로드, 데이터 사일로 없는 환경

데이터 클라우드 내에서는 다음을 수행할 수 있습니다.

데이터 서비스 세계에 액세스

데이터 클라우드에 참여 – 수천 개의 조직이 데이터 소비자, 데이터 공급자, 데이터 서비스 공급자로서 퍼블릭 클라우드 전반에서 데이터를 원활하게 모바일화하는 네트워크입니다. 기업 전반에서 고객, 비즈니스 파트너, 그리고 데이터 클라우드의 일부인 모든 조직과 함께 통제된 라이브 데이터를 쉽게 검색하고 안전하게 공유합니다.

최신 데이터 거버넌스 및 보안 확보

데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 기타 사일로 데이터를 통합하여 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수합니다. 전송 중이거나 저장된 데이터의 상시 암호화 등 통합된 클라우드 데이터 보안 수단을 다양하게 활용합니다. Snowflake는 정부 규정 및 산업 규정을 준수하며 FedRAMP Moderate 인증을 받았습니다

데이터로 비즈니스 구축 및 촉진

기업 전반에서 데이터 분석을 대중화하여 다양한 수준과 다양한 전문 지식을 갖춘 사용자가 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 최신 통합 데이터 애플리케이션을 만들고 실행하여 고객과 직원 또는 비즈니스 파트너에게 최상의 서비스를 데모 계정 실습 데모 계정 실습 제공합니다. 데이터를 기반으로 새로운 수익원을 개발하여 비즈니스를 촉진합니다.

지역적으로, 전 세계적으로 Snowflake 플랫폼 연결

거의 무제한의 확장성과 동시성을 제공하며 관리가 거의 필요없는 플랫폼을 통해 사일로된 데이터를 통합하고 분석하며 공유합니다. 여러 퍼블릭 클라우드에서 원활한 단일 환경을 구축하여 데이터나 사용자 위치와 관계없이 다양한 분석 워크로드를 실행합니다.

데이터 클라우드 조사

Forrester의 Snowflake Total Economic Impact™ 연구

3년 동안 612%의 투자 수익과 총 2,100만 달러 이상의 이익을 달성하십시오.

데이터 클라우드 아카데미 참여

안전한 데이터 협업을 개선하기 위한 5가지 전략

고유한 데이터 교환을 만드는 방법에 대해 알아보십시오.

데이터 사이언스를 위한 데이터 클라우드 사용법

현재 가장 진보한 형태의 분석은 다음과 같은 솔루션을 통해 확보할 수 있습니다.

초보자를 위한 클라우드 데이터 플랫폼

단일 클라우드 데이터 플랫폼으로 모든 데이터, 워크로드, 사용자를 통합하는 방법에 대해 알아보십시오.

데이터 클라우드 시대의 등장 팟캐스트

데이터 리더들이 클라우드를 활용하고 관리하며, 공유하고, 분석하는 방법을 들어보십시오.

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데이터 클라우드 아카데미 참여 데이터 챔피언이 되십시오.

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클라우드에서의 데이터 분석 계획

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Snowflake 클라우드 데이터 플랫폼을 경험해 보십시오

강사가 주도하는 가상 실습 랩에 참여하여 Snowflake를 처음 사용하는 방법을 배워보십시오.

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데이터 엔지니어를 위한 11가지 모범 사례

Snowflake 클라우드 데이터 플랫폼

간편하고 강력하며 유연한 플랫폼으로 모든 클라우드에서 모든 데이터 워크로드를 사용할 수 있습니다.

시작하는 법

라이브 Snowflake 데모에 참여해 보십시오

거의 무한한 확장성으로 데이터를 쉽고 안전하게 저장하고 통합하며 분석하는 방법에 대해 알아보십시오. 매주 45분 동안 제품 전문가가 주요 Snowflake 기능을 시연하고 청중의 질문에 실시간으로 답변하는 데모에 참여해 보십시오.

전문가들이 다음과 같은 Snowflake의 기능을 안내해 드립니다.

  • 데이터 웨어하우스 최신화
  • 최신 데이터 레이크
  • 안전한 데이터 공유
  • 최신 데이터 애플리케이션 개발
  • 통합 데이터 엔지니어링
  • 고급 데이터 사이언스

30분간 Snowflake 고객과 라이브로 진행하는 사례 연구 및 질의응답 세션

이번 기회를 통해 Snowflake 고객에게 라이브로 Snowflake 클라우드 데이터 플랫폼의 구현과 사용 사례, 통합, 권장 모범 사례에 대해 질문해 보십시오. 무엇이든 물어보십시오!

무료 평가판

Snowflake를 30일 동안 무료로 사용하고 다른 솔루션에 내재한 복잡성, 비용 부담, 제약을 해소하는 데 도움이 되는 클라우드 데이터 플랫폼을 경험해 보십시오. 세 가지 주요 클라우드 모두에서 사용할 수 있는 Snowflake는 데이터 웨어하우징, 데이터 레이크, 데이터 과학과 같이 다양한 워크로드를 지원합니다.

Snowflake가 제공하는 이점:

  • 하나의 플랫폼, 하나의 데이터 복사본, 풍부한 워크로드
  • 모든 데이터에 대한 안전한 관리형 액세스
  • 거의 무제한에 가까운 성능과 확장성
  • 거의 제로에 가까운 서비스로서의 유지 보수

Snowflake 클라우드 데이터 플랫폼을 경험해 보십시오

Snowflake의 기술 전문가와 파트너가 진행하는 강사 주도형 가상 실습 랩에 등록하십시오.

Snowflake 클라우드 데이터 플랫폼 및 파트너 도구에 대한 지식을 넓히고 일반적이고 고유한 사용 사례를 해결할 수 있는 자신감을 얻으십시오. 평가판 계정을 이용하실 때 Snowflake의 강사들이 기술적인 연습에 대한 안내를 제공합니다.

모든 가상 실습 랩의 마지막에는 라이브 질의응답 세션이 있으며, 이를 통해 데이터 분석 관련 질문에 대한 답을 얻으실 수 있습니다.

히트맵을 활용한 데이터 드리븐 UX 교육’1806 후기

이번 교육은 히트맵을 활용하여 구체적으로 어떻게 웹 사이트 상의 UX 데이터를 분석할 수 있는가를 알려드리는 것이 목표였습니다. 히트맵이란 무엇이며 구체적으로 어떻게 교차 분석하여 인사이트를 도출해낼 수 있는지, 도출한 인사이트를 어떻게 퍼소나나 사용자 여정 지도에 적용할 수 있는지에 대해 이야기 나누었습니다. 총 20명의 참석자 분들이 와주셨고, 시연과 실습의 경우 뷰저블 데모 계정과 별도 출력물을 가지고 진행하였습니다.

교육에는 대학생부터 포탈, 커머스, 유통, 금융, 마케팅 대행사 등 다양한 업종의 데이터 애널리스트, UX 디자이너, 서비스 기획자, 마케터 분들이 참석해주셨습니다. 주로 중견기업, 대기업에 종사하시는 분들이 많았으며 뷰저블, 크레이지에그 등의 히트맵을 이미 활용하고 계신 분이 절반 정도 되셨습니다. 이분들의 경우에는 히트맵을 실제로 좀 더 깊이 있게 활용하고 싶어 하셨습니다. 교육이 끝나고 나서도 자사 데이터로 작성한 리포트 등을 실제로 보여주시면서 의견을 여쭤보시거나 자사 데이터를 여쭤보시며 구체적인 적용 방안에 대해 많이 질문해주셨습니다.

1회 차 : UX 데이터 분석 시작하기 (3시간)

UX 히트맵 분석이 왜 중요한지 그 배경과 데이터 수집, 분석에 활용할 수 있는 툴에는 무엇이 있는지를 소개하였습니다. 이외에도 히트맵의 개념, 클릭 히트맵에 대한 기본 설명, 클릭 히트맵을 통해 사용자의 관심 콘텐츠 및 최종 목적지를 분석해보는 시간을 가졌습니다.

2회 차 : UX 데이터를 분석하여 개선점 도출하기 (3시간)

클릭 히트맵에 대해 간단히 복습하고 스크롤 히트맵, 무브 히트맵, 어텐션 그래프를 교차 분석하는 법을 익혔습니다. 시연을 통해 직접 예제 데이터를 분석해보는 시간을 가졌습니다.

3회 차 : 실전 UX 데이터 분석 실습 (3시간)

모바일 디바이스를 히트맵으로 시각화하였을 때 얻을 수 있는 사용자 데이터를 이해하였습니다. 데스크톱 디바이스와 어떤 차이가 있고 어떤 식으로 해석할 수 있는지를 알아보았습니다. 나아가, 다양한 사례를 통한 분석 기법을 익혔습니다. 예를 들어 페이지의 제공 의도가 효과적으로 제공되고 있는지, 사용자가 SKIP 한 구간은 어디인지, 예상보다 사용자가 더 많이 탐색한 구간은 어디인지 등을 익혔습니다.

4회 차 : UX 데이터 분석 결과 활용하기 (3시간)

1회 차부터 3회 차까지 익힌 데이터에 기반하여 퍼소나와 고객 여정 지도를 설정하는 법을 익혔고 데이터 분석 리포트 작성법을 이야기 나누었습니다. 실제 데이터에 기반한 예시도 공유하였습니다.

매 교육 시간마다 한 분 당 A4 용지 한 장 분량의 자세한 피드백을 받았습니다. 수강생 분들의 업종 또는 직무마다 어떻게, 얼마나 교육 내용을 이해하며 어떤 Pain Point와 Needs가 있으신지, 실제 히트맵 데이터를 접해본 분과 그렇지 않은 분의 수업 이해도가 어떻게 나뉘는지 등을 느낄 수 있었고 교육의 좋았던 점, 부족했던 점, 발전해야 하는 점 등을 파악할 수 있었습니다.

교육에서 실제 데이터를 가지고 수십 가지의 방대한 예시를 볼 수 있었다는 피드백이 가장 와 닿았습니다. 또 매 시간마다 시연을 통한 실습을 두었지만 역시 직접 돌아가 자사 서비스에 적용해보며 많은 연습을 거쳐야만 능숙하게 해석할 수 있게 됨을 절실히 느꼈습니다. 앞으로 더 발전하는 뷰저블이 될 수 있도록 시간 내어 소중한 피드백을 주셔서 진심으로 감사드립니다.

교육 후 실제 수강자분들로부터 약 2주 간 정말 많은 이메일과 전화 문의를 받았습니다. 교육에서 배운 내용을 바탕으로 실제로 히트맵 데이터로 자사 서비스를 분석해보려는 분들이셨습니다. 직접 업무에 적용하여 성과를 창출하시려는 분들을 통해 저희 또한 많은 배움과 감동을 얻을 수 있었습니다.

교육이 마감되었음에도 불구하고 회사 페이스북 등의 SNS와 이메일로 다시 언제 교육이 주최되는지 문의 주신 분들께도 감사의 말씀을 드립니다. 다시 한번 교육에 참석해주셔서 감사합니다. 뷰저블 일동


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