데이터 분석 업무를 위한 구글 BigQuery

데이터 분석 업무를 위한 구글 BigQuery

Table of Contents

1. 소개
2. 구글 BigQuery란?
3. 구글 클라우드 플랫폼과의 관계
4. BigQuery의 기능 및 활용
5. BigQuery 시작하기
6. 데이터셋 생성하기
7. 테이블 생성하기
8. 데이터 업로드하기
9. SQL을 통한 데이터 쿼리
10. BigQuery와 데이터 스튜디오 연동
11. BigQuery 활용 사례
12. BigQuery 관련 코스 및 자료
13. 결론

구글 BigQuery: 데이터 분석의 꽃💐

지난 몇 년 동안 구글 BigQuery는 데이터를 더 깊게 분석하고, Google Analytics, Facebook 광고, Google AdWords 등에서 데이터를 추출하여 분석하는 마케터들에게 인기를 얻고 있습니다. 이러한 데이터의 처리와 분석에 도움을 주는 도구집합이 바로 BigQuery입니다. 이번 글에서는 BigQuery의 기본적인 기능과 활용법을 소개하겠습니다. BigQuery에 대한 전반적인 이해를 가지고, 여러분의 업무 흐름에서 BigQuery를 활용하며 어떤 이점을 누릴 수 있는지 알아보도록 하겠습니다.

1️⃣ 소개

BigQuery는 구글 클라우드 플랫폼의 일부로서 서버리스, 고확장성, 경제성을 갖춘 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 이 데이터 웨어하우스는 대형 데이터베이스의 형태로 데이터를 저장하고, 데이터를 분석하거나 필요에 맞게 가공할 수 있습니다. BigQuery는 스프레드시트와 비슷한 개념이라고 할 수 있습니다. 스프레드시트와 마찬가지로 BigQuery도 테이블 형태로 데이터를 입력할 수 있으며, 필요한 가공과 분석을 수행할 수 있습니다.

2️⃣ 구글 BigQuery란?

BigQuery는 구글 클라우드 플랫폼 내에서 제공되는 데이터 웨어하우스 도구입니다. 무료로 구글 클라우드 플랫폼 계정을 생성하고 BigQuery에 접근할 수 있습니다. BigQuery는 빠른 데이터 처리 속도와 확장성, 경제성을 자랑하며, 대용량 데이터와 작업할 수 있는 효율적인 기능을 제공합니다. 마케터들은 BigQuery를 활용하여 Google Analytics, Facebook 광고, Google AdWords 등에서 추출한 데이터를 분석해 근본적인 질문에 대한 답을 찾거나 필요한 가공 작업을 수행할 수 있습니다.

3️⃣ 구글 클라우드 플랫폼과의 관계

BigQuery는 구글 클라우드 플랫폼의 일부입니다. 따라서 BigQuery를 이용하기 위해서는 먼저 구글 클라우드 플랫폼 계정을 생성해야 합니다. 다행히도 이 과정은 무료이며, 신용카드 정보를 제공하지 않아도 됩니다. 구글 클라우드 플랫폼에서 BigQuery를 사용할 수 있는 샌드박스 계정도 제공되지만, 기능에는 제한이 있으므로 이를 업그레이드 하는 것이 좋습니다.

4️⃣ BigQuery의 기능 및 활용

BigQuery는 데이터를 저장하고 가공하는 기능을 제공합니다. 대용량 데이터베이스를 활용하여 데이터를 분석하거나 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. BigQuery는 SQL을 기반으로 한 쿼리 언어를 지원하며, 풍부한 데이터 분석 기능을 제공합니다. 또한 데이터 스튜디오와 연동하여 데이터 시각화 작업을 수행할 수 있습니다.

5️⃣ BigQuery 시작하기

BigQuery를 사용하려면 구글 클라우드 플랫폼에 로그인한 후 BigQuery 웹 인터페이스로 이동해야 합니다. BigQuery의 주요 기능에 대한 소개와 활용 예제를 살펴보도록 하겠습니다. 자세한 내용은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.

🔗 참고 자료: 구글 BigQuery 문서

6️⃣ 데이터셋 생성하기

데이터셋은 BigQuery에서 데이터를 저장하고 관리하는 논리적인 단위입니다. 데이터셋은 여러 테이블을 그룹화하고, 보안 및 접근 권한을 관리하는 용도로 사용됩니다. BigQuery의 데이터셋 생성 방법과 관련 설정에 대해 알아보도록 하겠습니다.

7️⃣ 테이블 생성하기

테이블은 BigQuery에서 실제 데이터가 저장되는 객체입니다. 테이블을 생성하고 필요한 스키마 및 데이터를 추가하는 방법을 살펴보도록 하겠습니다.

8️⃣ 데이터 업로드하기

BigQuery는 다양한 방법으로 데이터를 업로드할 수 있습니다. Google Cloud Storage, Google Cloud BigTable 등을 활용하여 데이터를 업로드할 수 있습니다. 또한, 서드파티 플랫폼을 활용하여 데이터를 추출하여 BigQuery에 업로드할 수도 있습니다.

9️⃣ SQL을 통한 데이터 쿼리

BigQuery에서는 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. SQL을 활용하여 데이터를 필터링하거나 분석하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

🔟 BigQuery와 데이터 스튜디오 연동

BigQuery에서 추출한 데이터는 데이터 스튜디오와 연동하여 시각화 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 스튜디오를 통해 BigQuery에서 추출한 데이터를 손쉽게 분석하고 시각화할 수 있습니다.

11️⃣ BigQuery 활용 사례

BigQuery는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Google Analytics 원시 데이터 분석, Facebook 광고 계정 데이터 분석 등의 사례를 살펴보며 BigQuery의 다양한 활용 방법을 알아보도록 하겠습니다.

12️⃣ BigQuery 관련 코스 및 자료

BigQuery에 대한 더 깊은 이해를 위해 MeasureMasters 프로그램에서 제공하는 코스를 참고해보세요. MeasureMasters 프로그램은 BigQuery를 비롯한 다양한 마케팅 측정 도구에 대한 교육 자료를 제공합니다.

🔗 참고 자료: MeasureMasters 프로그램

13️⃣ 결론

이 글에서는 구글 BigQuery에 대한 간단한 소개와 기능, 활용 방법에 대해 살펴보았습니다. BigQuery는 구글 클라우드 플랫폼의 핵심 도구로서 대형 데이터셋에서의 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 많은 마케터들이 BigQuery를 활용하여 데이터 분석 업무를 보다 빠르고 정확하게 수행하고 있습니다. 여러분도 BigQuery를 활용하여 데이터 분석의 세계로 한 발짝 더 나아가보세요!