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이벤트 로그 저장 구조와 적재 실패 데이터 확인하기: 이벤트 로그 전송 4편
Hive 애널리틱스로 전송한 이벤트 중 수집 기준을 충족한 이벤트는 회사별 BigQuery 데이터셋의 t_raw_event_log에, 기준에 맞지 않는 이벤트는 원본 JSON과 격리 사유를 담아 t_raw_event_log_rescue에 저장된다. 정상 테이블에서 이벤트를 찾을 수 없다면 rescue 테이블의 errorReason, errorStackTrace, rawData로 격리 원인을 확인한다. 예를 들어 eventTime이 RFC 3339 형식을 준수하지 않은 경우 201(DATETIME_INVALID) 오류로 격리된다. 이때 시간 형식을 수정해 이벤트를 […]
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테스트 로그로 수집 구조와 지표 검증하기: 이벤트 로그 전송 2편
이벤트 전송 기능을 개발하기 전에 테스트 로그를 전송하면, 이벤트와 속성이 의도한 구조와 자료형으로 수집되는지, 수집된 데이터로 원하는 지표를 구성할 수 있는지 미리 확인할 수 있다. Hive 애널리틱스에서는 데이터 > 이벤트의 ETL 시뮬레이션으로 테스트 로그를 전송하고, 데이터 미리보기와 BigQuery에서 수집 결과를, Create에서 지표 구성을 확인한다. 상용 환경에서 테스트한다면 별도의 테스트용 앱 ID를 사용하고, 테스트 데이터를 지표 […]
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이벤트 템플릿으로 수집 구조 정의하기: 이벤트 로그 전송 1편
Hive 애널리틱스는 게임 분석에 자주 필요한 이용자 행동을 이벤트 템플릿으로 제공한다. 템플릿에는 이벤트명과 속성이 사전 정의되어 있어, 이벤트 구조를 처음부터 설계하지 않고도 로그 수집 구조를 정할 수 있다. 분석 담당자는 데이터 > 이벤트에서 이벤트를 선택해 활용할 수 있는 지표를 확인하고, 속성 설정에서 사전 정의된 속성을 수정하거나 추가한 뒤, 소스 생성에서 개발 환경에 맞는 소스를 확인한다. […]
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여러 번의 연산으로 필요한 지표 만들기
Hive 애널리틱스 차트에서는 이벤트와 속성에 1차 연산을 적용해 측정값을 만들고, 2차 연산으로 일정 간격별 결과의 최대·최소·평균·최신 값을 다시 계산할 수 있다. 이를 활용하면 월간 일평균 AU나 오늘의 최대 동시 접속자 수처럼 한 번의 집계로 얻기 어려운 지표를 차트로 구성할 수 있다. 한 번의 집계만으로 확인하기 어려운 게임 지표 게임에서는 접속, 구매, 콘텐츠 플레이 등 다양한 […]
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차원값을 원하는 기준으로 묶어 비교하기
국가 코드나 가격·레벨 같은 원본 차원값은 그대로 조회하기보다 권역이나 구간처럼 분석 목적에 맞는 기준으로 다시 묶어 봐야 할 때가 많다. Hive 애널리틱스 차트의 구간 설정을 사용하면 원본 로그를 바꾸지 않고 문자형 값은 그룹으로, 숫자형 값은 직접 입력하거나 등간격(동일한 간격)으로 나눈 구간으로 구성해 새로운 차원값처럼 비교할 수 있다. 설정하지 않은 나머지 값도 하나의 이름으로 묶어 함께 […]
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요즘 디자이너는 AI를 어떻게 쓸까? 디자이너의 실무 활용법
요즘은 AI 도구를 빼놓고 디자인 업무를 이야기하기 어렵다. 필자가 처음 관심을 가진 것은 이미지 생성 기능이었다. 몇 줄의 프롬프트만으로 새로운 이미지가 만들어지는 것이 신기했고, 자연스럽게 디자인 업무에도 적용해보게 됐다. 그렇게 시작한 AI 활용은 여러 도구를 써보며 점점 넓어졌다. 이제는 업계 사례를 찾고, 머릿속 구상을 시안으로 확인하고, Photoshop에서 쓸 리소스를 만드는 데 AI를 쓴다. 일본어 텍스트를 […]
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Hive Tech Summit 2026 준비 회고: 컴투스플랫폼 첫 기술 세미나를 만들기까지
기술 세미나를 열게 된 배경 지난 9월 10일 목요일, 컴투스플랫폼의 첫 오프라인 기술 세미나 ‘Hive Tech Summit 2026: Beyond the backend’가 열렸고 성공적으로 마무리됐다. 테크AM팀이 주관한 이번 행사는 각 팀의 실무자들이 업무를 통해 쌓아온 경험과 노하우를 참석자들과 나누기 위해 마련됐다. 특히 당시 9월 30일 출시를 앞두고 있던 신제품 ‘하이브 액실(Hive Axyl)’을 기술적인 관점에서 좀 더 […]
- HiveTechSummit2026
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- 하이브액실
MMP와 게임 이벤트를 연결해 이용자 행동 확인하기
유입 정보와 게임 이벤트를 함께 봐야 유입 이후의 이용자 행동까지 확인할 수 있다. Hive 애널리틱스는 Airbridge, AppsFlyer, Adjust 연동을 지원하며, 연동한 MMP 이벤트를 차트·퍼널·리텐션에서 게임 이벤트와 함께 분석할 수 있다. 서로 다른 분석 환경에 나뉜 유입과 게임 행동 광고를 통해 유입된 이용자가 게임 안에서 어떤 행동으로 이어졌는지 확인하려면 유입 정보와 게임 이벤트를 함께 살펴봐야 한다. […]
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