Käyttäjäanalytiikka internetissä

Abstract

Tässä opinnäytetyössä tutkittiin verkkosivujen käyttäjäanalytiikkapalveluiden nykytilaa ja kehitettiin vaihtoehtoinen, yksityisyyttä kunnioittava analytiikkaratkaisu. Tutkimusmenetelmänä käytettiin kirjallisuuskatsausta olemassa olevien analytiikkapalveluiden tiedonkeruukäytäntöjen ja niiden yksityisyysvaikutusten tarkasteluun, sekä prototyypin kehittämistä ja arviointia. Erityistä huomiota kiinnitettiin evästeiden käytön välttämiseen ja anonyymisyyteen käyttäjien tunnistamisessa.

Tutkimuksen pohjalta suunniteltiin ja toteutettiin uudenlainen analytiikkapalvelu, joka noudatti tiukkoja yksityisyyden suojaa koskevia periaatteita. Palvelu kehitettiin avoimen lähdekoodin periaatteiden mukaisesti, ja se koostui kolmesta pääosasta: käyttäjädataa keräävästä JavaScript-skriptistä, Go-ohjelmointikielellä toteutetusta taustajärjestelmästä sekä SvelteKit-kehyksellä rakennetusta käyttöliittymästä. Taustajärjestelmä toteutettiin käyttäen PostgreSQL-tietokantaa datan tallentamiseen. Palvelu suunniteltiin skaalautuvaksi ja se julkaistiin KOYEB-palvelussa. Käyttöliittymä tarjosi työkalut käyttäjien rekisteröitymiseen, sisäänkirjautumiseen, verkkotunnusten hallintaan ja analytiikkatietojen tarkasteluun. Käyttöliittymä julkaistiin Vercel-palvelussa.

Työssä keskityttiin erityisesti palvelun tekniseen toteutukseen ja toiminnallisuuteen. Laajaa tietoturvatestausta tai juridista arviointia ei tässä yhteydessä tehty, sillä ne olisivat vaatineet oman erillisen tutkimuksensa. On huomioitava, että kehitetty ratkaisu ei välttämättä täytä kaikkia juridisia vaatimuksia. Taustajärjestelmän toteutus sisälsi myös yleisiä toiminnallisuuksia, kuten käyttäjätilien luomisen ja salasanan nollauksen, joita ei käsitelty yksityiskohtaisesti tässä työssä. Tutkimus keskittyi pääasiassa datan keräykseen liittyviin ominaisuuksiin.

Työssä arvioitiin kehitetyn palvelun tehokkuutta ja käytettävyyttä. Lisäksi pohdittiin palvelun jatkokehitysmahdollisuuksia, kuten edistyneempien datavisualisointityökalujen implementointia ja tietoturvan jatkuvaa parantamista. Opinnäytetyö tarjosi kattavan katsauksen käyttäjäanalytiikan nykytilaan ja esitti konkreettisen ratkaisun yksityisyyttä kunnioittavan analytiikkapalvelun tekniseen toteuttamiseen.

This thesis investigated the current state of user analytics services on websites and developed an alternative, privacy-preserving analytics solution. The research method used was a literature review to examine the data collection practices of existing analytics services and their privacy implications, and the development and evaluation of a prototype. Particular attention was paid to avoiding the use of cookies and to anonymity in the identification of users.

Based on this research, a novel analytics service was designed and implemented, following strict privacy principles. The service was developed according to open-source specifications and consisted of three main parts: a JavaScript script collecting user data, a backend system implemented in the Go programming language and a user interface built on the SvelteKit framework. The background system was implemented using a PostgreSQL database to store the data. The service was designed to be scalable and published on the KOYEB service. The user interface provided tools for user registration, login, domain management and viewing analytics data. The interface was published on Vercel.

The work focused on the technical implementation and functionality of the service. Extensive information security testing or legal evaluation was not carried out as this would have required a separate study. It should be noted that the solution developed may not meet all legal requirements. The implementation of the backend system also included general functionalities such as user account creation and password reset, which were not dealt with in detail in this work. The study focused mainly on the features related to data collection.

The efficiency and usability of the developed service was evaluated. It also considered the possibilities for further development of the service, such as the implementation of more advanced data visualisation tools and the continuous improvement of security. The thesis provided a comprehensive overview of the current state of user analytics and presented a concrete solution for the technical implementation of a privacy-aware analytics service.