Mitzu는 코드 작성 없이 사용할 수 있는 warehouse-native 제품 분석 애플리케이션입니다. Amplitude, Mixpanel, PostHog와 같은 도구와 마찬가지로, Mitzu를 사용하면 SQL이나 Python 전문 지식 없이도 제품 사용 데이터를 분석할 수 있습니다.
하지만 이러한 플랫폼과 달리 Mitzu는 회사의 제품 사용 데이터를 복제하지 않습니다. 대신 회사의 기존 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에서 직접 네이티브 SQL 쿼리를 생성합니다.
이 가이드에서는 다음 내용을 살펴봅니다.
- warehouse-native 제품 분석
- Mitzu를 ClickHouse와 통합하는 방법
예시 데이터셋Mitzu에 사용할 데이터셋이 없다면 NYC Taxi Data를 사용할 수 있습니다.
이 데이터셋은 ClickHouse Cloud에서 사용할 수 있으며, 다음 안내에 따라 로드할 수도 있습니다. curl 명령으로 표시됩니다.
자가 관리형 ClickHouse를 사용하는 경우 연결 정보는 ClickHouse 관리자가 설정합니다.
먼저 회원가입을 위해 https://app.mitzu.io로 이동하세요.
조직을 생성한 후 왼쪽 사이드바에서 Set up your workspace 온보딩 가이드를 따라 설정을 진행하십시오. 그런 다음 Connect Mitzu with your data warehouse 링크를 클릭하십시오.
4. Mitzu를 ClickHouse에 연결하기
Test connection & Save 버튼을 클릭하여 설정을 저장합니다.
연결이 저장되면 Event tables 탭을 선택하고 Add table 버튼을 클릭하십시오. 모달에서 데이터베이스와 Mitzu에 추가할 테이블을 선택하십시오.
체크박스를 사용해 테이블을 하나 이상 선택한 다음 Configure table 버튼을 클릭하십시오. 그러면 각 테이블의 키 컬럼을 설정할 수 있는 모달 창이 열립니다.
ClickHouse 설정에서 제품 분석을 실행하려면 테이블에서 몇 가지 핵심 컬럼을 지정해야 합니다.
다음과 같습니다:
- 사용자 ID - 사용자의 고유 식별자를 나타내는 컬럼입니다.
- 이벤트 시간 - 이벤트의 타임스탬프 컬럼입니다.
- 선택 사항[이벤트 이름] - 테이블에 여러 이벤트 타입이 포함된 경우 이 컬럼을 사용해 이벤트를 구분합니다.
모든 테이블 구성이 완료되면 Save & update event catalog 버튼을 클릭하십시오. 그러면 Mitzu가 위에서 정의한 테이블에서 모든 이벤트와 해당 속성을 찾습니다. 이 단계는 데이터셋 크기에 따라 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
Mitzu에서의 사용자 세분화는 Amplitude, Mixpanel, PostHog와 마찬가지로 간단합니다.
Explore 페이지의 왼쪽에는 이벤트 선택 영역이 있고, 상단에서는 조회 기간을 설정할 수 있습니다.
필터 및 세분화필터링은 일반적인 방식으로 수행합니다. 속성(ClickHouse 컬럼)을 선택한 다음, 드롭다운에서 필터링할 값을 선택하면 됩니다.
세분화에는 이벤트 속성이나 사용자 속성을 자유롭게 사용할 수 있습니다(사용자 속성을 통합하는 방법은 아래를 참조하십시오).
추세 시각화시간에 따른 퍼널 추세를 시각화하려면 Funnel trends를 선택하십시오.
코호트 유지율시간이 지남에 따라 유지율이 어떻게 변하는지 시각화하려면 Weekly cohort retention을 선택하세요.
단계 세분화같은 단계에 있는 사용자를 구분하려면 세그먼트 Break down의 속성을 선택할 수 있습니다.
BI 도구에서 작업 계속하기Mitzu UI에 한계가 있으면 SQL 코드를 복사해 BI 도구에서 작업을 계속하세요.
