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대시 보드 메트릭 및보고

1) 목적 및 적용 범위

• 시스템과 P & L의 상태에 대한 즉각적인 그림
• 편차의 조기 감지,
• 경영진과 팀의 투명성
• 제품, 시장 및 지역의 지표 통일.

적용 범위: 운영 지표 (SLA, 사건), 제품 (활동, 변환), 재무 (GGR/NGR, ARPPU, LTV), 마케팅 (CAC, ROMI), 위험 및 규정 준수 (KYC/AML, 요금 회수, 사기), 지원 (SLA 티켓).

2) 역할 및 소비자

C- 레벨/디렉토리: 통합 KPI, 목표 별 동향, P&L, 위험.
운영/NOC: 서비스 가동 시간, 경고, 작업 대기열, 사고.
제품/성장: 깔때기, A/B, 코호트 분석, 보존.
재무: 수입 및 비용, 세금 감면에 대한 일일/주간 보고서.
규정 준수/위험: KYC 상태, 의심스러운 패턴, 규제 기관에보고합니다.
지원: SLA 응답, NPS/CSAT, 통화 유형학.

• 책임: Ops/Analytics 책임자.
• 책임: 데이터 명령/BI.
• 상담: 제품, 재무, 위험, SRE.
• 정보: 지역 관리자.

3) 데이터 아키텍처 및 업데이트

출처: 이벤트 (스트림), OLTP 데이터베이스, 로그, 결제 제공 업체, CRM/Helpdesk, A/B 플랫폼.
처리 계층: ETL/ELT, 스트리밍 (T-15-T + 5 분), 중복 제거, 스키마 검증, SCD.
모델: 별 (이벤트/트랜잭션 + 측정에 의한 테이블의 사실: 시간, 지역, 제품, 채널).

• 실시간: 1-5 분 (수술실, 경고).
• 증분 배치: 15-60 분 (마케팅/제품).
• 일일 마감 배치: 01: 00-03: 00 (재무/준수).
• 데이터 품질: 검증 규칙 (완전성, 고유성, 허용 가능한 범위), 파이프 라인 지연 모니터링, 드리프트 제어.

4) KPI 카탈로그 및 공식 (템플릿)

4. 1 운영/SRE

가동 시간 (%) = 1- (다운 타임/총 시간) × 100

MTTR (복원 평균 시간)

MTTA/MTTD (획득/탐지하는 평균 시간)

(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)

4. 2 제품/행동

DAU/WAU/MAU

보존 D1/D7/D30

전환 깔때기: 방문 → 가입 → KYC → 예금 → 첫 번째 조치

ARPPU = 수익/지불 사용자

(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)

4. 3 마케팅/성장

CAC = 마케팅 지출/신규 지불 횟수

ROMI = (증분 마진 비용 )/비용

채널 별 CR (SEO/ASO/Ads/Affiliates), 인수 날짜 별 Cohorts

4. 4 금융

GGR (총 수익)

NGR = GGR-보너스-제공자 수수료-게임 세금

순 마진 = (NGR-OPEX-CAPEX- 처리 )/NGR

4. 5 위험/준수

KYC 완료 (%) = 검증/새 등록

SAR 속도 (의심스러운 활동)

Chargeback Rate = Chargeback/성공적인 거래

사기 점수 중간/백분위 수

4. 6 지원

SLA отлето달력 (P1/P2/P3), 첫 번째 응답 시간, CSAT/NPS, 백 로그 크기

5) 대시 보드 정보 아키텍처

홈 (이그제큐티브): 8-12 개의 키 카드 + 스파크 라인, 지역별 히트 맵, YTD/MTD/WoW 트렌드.
작업 패널 (명령 센터): 가동 시간, 경고, 대기열, 사고, API 성능, ETL 지연.
제품/성장: 깔때기, 코호트 그리드, 세그먼트, A/B-ME (효과 메트릭).
재무: GGR/NGR, 공급자/시장 마진, 지불, 처리, 세금.
위험/준수: KYC, 이상, 사기 플래그, 규제 기관에보고.
지원: SLA, 사례 량, 유형학, 반복 티켓, VOC.

탐색: 글로벌 필터 (기간, 지역, 제품, 플랫폼, 채널), 빠른 사전 설정 (오늘/어제/MTD/QTD/YTD), 부품의 "드릴 스루" 버튼.

6) 위젯 및 시각화 템플릿

KPI 카드: 현재 값, 이전 기간까지, 미니 스파크 라인, 상태 (녹색/호박색/빨간색).
변환 깔때기: 단계별 막대 차트, 단계 간 변환, 덤프 (%).
코호트 매트릭스: 주/월 보유, 열 스케일.

시계열: 제어 한계가있는 주간/시간 값 (

Top-N 테이블: KPI에 기여하는 공급자/채널/지역, 클릭 가능한 드릴 다운.
사고의 열 맵: 서비스 별 밀도 × 시간.
Sankei/Flow: 단계 간 사용자/돈의 흐름.
지도: 국가/지역별 KPI, 규정 준수 제약 계층.

7) 신호, 경고 및 임계 값

유형: 정보, 경고, 중요.
임계 값: 정적 (하드) + 동적 (계절 및 역사적으로 가변).
알림 템플릿: 간단히 "무슨 일이 있었는지", 컨텍스트 (범위, 추세), 원인 가설, 자세한 패널에 대한 링크, 사건 소유자.
중복 경고: "버스트" 억제, 관련 신호 그룹.

SLO 경고: MTTA

8) 액세스 및 보안

RLS/CLS (행/열 레벨 보안): 지역 및 관할권 별 필터.
PII/재무 데이터: 마스킹 및 토큰 화, 최소 필요 액세스.
감사: 누가 내렸는지, 어떤 필터를 적용했는지 살펴 보았습니다.
아티팩트 버전 지정: SQL/시각화 및 메트릭 사전 용 Git.

9) 보고 절차

일일 (D- 보고서): 작동 슬라이스, 사건, GGR/NGR, 키 델타.
주간: 보존, 어트랙션 채널, ROMI, 사기 다이제스트.
월간: P&L, 코호트 보고서, ODVD 대상에 대한 KPI, 규정 준수 보고서.
요청시: 규제 기관/감사, A/B 결과, 사후 보고서.

모든 보고서는 하나의 메트릭 사전과 단일 데이터 모델로 구성됩니다. "대체 진실이있는 수동 Excel" 은 없습니다.

10) 구현: 단계별 계획

1. 메트릭 목록: 현재 KPI를 수집하고 중복/충돌을 제거하십시오.
2. 메트릭 사전: ID, formula, 소유자, 소스, 빈도, 임계 값.
3. 데이터 모델: 사실/측정, SCD, 측정 단위, 연대기.
4. 슬라이 프로세싱: "핫" 메트릭을위한 스트리밍, 재무를위한 배치.
5. 대시 보드 레이아웃: 로우 파이 → 하이 파이, 역할과의 조정.
6. RLS/CLS 및 개인 정보 보호: 액세스, 마스킹, 감사.
7. 경고: 규칙, 임계 값, 채널 (채팅, 메일, PagerDuty 등).
8. 파일럿 및 베타: 수직 당 2-4 주 (예: 운영), 피드백 수집.
9. 교육 및 플레이 북: 짧은 비디오/가이드, 연구 템플릿.
10. 지속적인 개선: 백 로그 개선, 릴리스 노트.

11) 반 패턴

"대시 보드 동물원": 단일 사전이없는 수십 가지 버전의 하나의 KPI.
수동 보고서: 불안정성, 오류 위험 및 PII 누출.
홈 화면의 과도한 세부 사항: "정보 노이즈".
경고 스팜: 우선 순위 지정 및 중복 제거 없음.
메트릭의 소유자없이: 흐릿한 책임 → 논란의 여지가있는 "진실".

12) 점검표

대시 보드가 출시되기 전에

• KPI가 합의, 설명 및 소유
• 단위 및 시간대 통합
• RLS/CLS 구성, PII 마스크
• 과거 데이터에서 테스트 된 경보 임계 값
• 로드 및 SLA 업데이트 테스트
• 온보드 가이드 및 Changelog 게시

월간 서비스

• 메트릭 사전 검토 (변경 사항, 새 메트릭)
• 파이프 라인 소스 및 대기 시간 검증
• 경고 회고 (거짓/누락)
• UX 향상: 속도, 필터, 사전 설정

13) SQL/논리 예 (간체)

ARPPU (매일)

sql
SELECT d::date AS day,
SUM(revenue) / NULLIF(COUNT(DISTINCT CASE WHEN pay_count > 0 THEN user_id END), 0) AS arppu
FROM daily_user_finance
GROUP BY 1;

등록 별 코호트 (MAU Retention M1)

sql
WITH cohorts AS (
SELECT user_id, date_trunc('month', signup_at) AS cohort_month
FROM users
),
activity AS (
SELECT user_id, date_trunc('month', activity_at) AS active_month
FROM user_activity
)
SELECT cohort_month,
COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE active_month = cohort_month) AS m0,
COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE active_month = cohort_month + INTERVAL '1 month') AS m1,
ROUND(100. 0 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE active_month = cohort_month + INTERVAL '1 month')
/ NULLIF(COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE active_month = cohort_month),0), 2) AS m1_retention_pct
FROM cohorts c
LEFT JOIN activity a USING (user_id)
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

GGR (일상) 이상에 대한 경고

sql
SELECT today. ggr,
yesterday. ggr,
(today. ggr - yesterday. ggr) / NULLIF(yesterday. ggr,0) AS delta
FROM revenue_daily today
JOIN revenue_daily yesterday ON yesterday. day = today. day - INTERVAL '1 day'
WHERE today. day = CURRENT_DATE
AND ABS((today. ggr - yesterday. ggr) / NULLIF(yesterday. ggr,0)) > 0. 25;

14) 현지화 및 다중 지역

국가/관할 구역, 통화, 부가가치세/도박 세금의 통합 분류법.
고정 규칙에 따른 통화 변환 (종료 대 평균).
시간대: UTC를 저장하고 사용자 로케일에서 시각화합니다.
규제 보고서: 템플릿 + 국가 별 매개 변수화.

15) 대시 보드 자체의 품질 지표

적용 범위: 패널에서 사용 가능한 주요 KPI의 비율.
Freshness SLA: 선언 된 창에 부딪힌 업데이트의 비율.
채택: MAU 대시 보드, 세션 깊이, 사전 설정 저장.
의사 결정 래그: 경고에서 조치까지의 평균 시간.
정확성: 조정 된 불일치의 백분율 <허용 가능한 임계 값.

16) 결론

대시 보드 메트릭 및보고는 아름다운 그래프 세트가 아니라 단일 메트릭 사전, 안정적인 데이터 모델, 명확한 SLA 및 책임이있는 관리 도구입니다. 의사 결정 속도를 높이고 운영 위험을 줄이며 결과의 예측 가능성을 높이는 것이 중요합니다.