Google BigQuery란 무엇이며 어떻게 작동하나요? – 최고의 가이드
게시 됨: 2023-09-26Google BigQuery는 기계 학습, 지리공간 분석, 비즈니스 인텔리전스와 같은 기능을 통해 데이터를 관리하고 분석하도록 설계된 완전 관리형 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스입니다. 서버리스 아키텍처를 사용하면 인프라 관리 없이도 SQL 쿼리를 통해 중요한 질문에 답할 수 있습니다. BigQuery는 테라바이트 규모의 데이터를 몇 초 안에, 페타바이트 규모의 데이터를 단 몇 분 만에 분석할 수 있어 데이터 기반 통찰력을 위한 강력한 도구입니다.
이 가이드에서는 Google BigQuery와 그 기능에 대한 전체 개요와 도구를 최대한 활용하는 방법을 제공합니다.
BigQuery 이해
BigQuery는 확장성이 뛰어나고 비용 효과적인 서버리스 멀티 클라우드 데이터 웨어하우스입니다.
BigQuery의 서버리스 특성은 사용자가 기본 인프라를 관리할 필요가 없다는 점에서 두드러집니다. 리소스를 프로비저닝하거나 데이터베이스 작업을 관리할 필요가 없습니다. 대신 BigQuery가 이 모든 것을 처리하여 사용자에게 설정이나 관리가 필요 없이 이동 중에도 데이터를 쿼리할 수 있는 기능을 제공합니다.
BigQuery의 주목할만한 특징은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하는 능력입니다. 이는 신속하고 정보에 입각한 결정이 비즈니스의 판도를 바꿀 수 있는 오늘날의 데이터 중심 세계에서 필수적입니다. 마케팅 담당자, 분석가, 데이터 애호가는 친숙한 SQL 언어를 사용하여 데이터세트를 자세히 살펴보고 복잡한 질문을 하고 몇 초 만에 답변을 받을 수 있습니다.
또한 BigQuery는 Google Cloud의 강력한 기반을 기반으로 구축되어 보안, 확장성, 성능 이점을 활용합니다. 비즈니스가 성장하고 데이터 요구사항이 변화함에 따라 BigQuery는 손쉽게 적응하여 최적의 성능을 보장하기 위해 리소스를 확장합니다.
본질적으로 Google BigQuery는 대규모 데이터 분석과 관련된 복잡성을 제거합니다. 기업은 복잡한 인프라를 헤쳐나가는 대신 진정으로 중요한 일, 즉 데이터에서 가치를 추출하는 데 에너지를 집중할 수 있습니다. 이 가이드를 자세히 살펴보면서 데이터 분석 세계에서 BigQuery를 진정으로 차별화하는 더 많은 특징과 기능을 살펴보겠습니다.
BigQuery와 상호작용
BigQuery는 상호작용을 위한 여러 인터페이스를 제공합니다. Google Cloud 콘솔은 데이터 로드, 내보내기, 쿼리와 같은 작업을 위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다. Python 기반의 bq 명령줄 도구를 사용하면 명령줄에서 직접 BigQuery에 액세스할 수 있습니다.
개발자와 데이터 과학자는 Python, Java, JavaScript, Go 등 친숙한 프로그래밍 언어로 클라이언트 라이브러리를 사용할 수도 있습니다. 또한 BigQuery의 REST API 및 RPC API는 데이터를 관리하고 변환하는 더 많은 방법을 제공합니다.
BigQuery의 고유한 기능
BigQuery는 데이터를 분석하는 컴퓨팅 엔진을 스토리지 선택과 분리하여 유연성을 극대화합니다. 이러한 분리를 통해 BigQuery 내에서 데이터를 저장 및 분석하거나 외부에서 데이터를 평가할 수 있습니다. 통합 쿼리를 사용하면 외부 소스에서 데이터를 읽을 수 있으며 스트리밍은 지속적인 데이터 업데이트를 지원합니다. BigQuery ML 및 BI Engine과 같은 도구는 데이터 분석 기능을 더욱 향상시킵니다.
BigQuery의 설계는 스토리지와 컴퓨팅이 분리되어 필요에 따라 독립적으로 확장되도록 보장합니다. 이 설계는 값비싼 컴퓨팅 리소스를 지속적으로 가동하고 실행할 필요가 없으므로 엄청난 유연성과 비용 제어를 제공합니다. 데이터는 일괄적으로 BigQuery에 수집되거나 Pub/Sub를 통해 웹, IoT, 모바일 기기와 같은 다양한 소스에서 실시간으로 스트리밍될 수 있습니다. 다른 클라우드, 온프레미스 시스템 또는 타사 서비스에서 데이터를 가져오려는 경우 데이터 전송 서비스를 사용할 수 있습니다.
BigQuery에서 데이터 작업
BigQuery의 데이터는 테이블과 뷰의 최상위 컨테이너인 데이터 세트로 구성됩니다. Storage Write API를 사용하여 데이터를 BigQuery에 로드하거나 로컬 파일이나 Cloud Storage에서 Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON 등과 같은 다양한 형식으로 일괄 로드할 수 있습니다. BigQuery Data Transfer Service는 데이터 수집을 더욱 단순화합니다.
BigQuery에서 데이터로 작업할 때는 일반적으로 여러 단계가 필요합니다.
데이터 수집
데이터는 CSV 파일, JSON 파일 등 다양한 소스에서 로드하거나 Google Cloud Storage에서 직접 로드할 수 있습니다. BigQuery 웹 UI, 명령줄 도구, API 중 무엇을 사용하든 BigQuery로 데이터를 가져올 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다.
데이터 모델링
사전에 스키마를 정의해야 하는 일부 시스템과 달리 BigQuery는 읽기 시 스키마 접근 방식을 사용합니다. 이는 스키마 정의가 처음에는 필수는 아니지만 성능 및 쿼리 최적화에 도움이 될 수 있음을 의미합니다. BigQuery 내에서는 테이블, 뷰, 파티션을 사용하여 데이터를 구조화할 수 있습니다.
데이터 쿼리
BigQuery는 표준 SQL 구문을 처리할 수 있으므로 복잡한 데이터 분석 및 필터링이 가능합니다. BigQuery는 설계상 가장 광범위한 데이터세트도 효율적으로 처리할 수 있어 페타바이트 규모의 데이터에 대한 쿼리를 처리할 수 있습니다.
데이터 변환
데이터를 세분화하거나 수정하려는 사용자를 위해 BigQuery는 SQL 기능을 제공합니다. 또한 Cloud Dataflow 또는 Dataprep과 같은 외부 도구를 데이터 변환에 사용할 수 있습니다. 데이터가 변환되면 정제된 데이터를 기반으로 새로운 테이블이나 뷰를 생성할 수 있습니다.
데이터 시각화
데이터를 시각적으로 표현하기 위해 Looker Studio와 같은 도구를 BigQuery와 통합할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 직관적인 인터페이스를 제공하므로 데이터를 더 쉽게 탐색하고 시각적으로 분석할 수 있습니다.
데이터 내보내기
분석 후 BigQuery 외부로 데이터를 이동해야 하는 경우 CSV, JSON, Avro, Parquet 등 다양한 형식으로 내보내기를 지원합니다. 내보낸 데이터는 Google Cloud Storage로 전송하거나 Google Sheets, Google Drive와 같은 다른 서비스로 직접 전송할 수 있습니다.
BigQuery 분석 및 ML
BigQuery는 설명 분석과 규정 분석을 모두 지원합니다. 테이블 또는 연합 쿼리를 사용하여 외부 데이터에 저장된 데이터를 쿼리하거나 쿼리를 실행할 수 있습니다. 조인, 중첩 필드 및 공간 함수를 포함한 ANSI 표준 SQL 쿼리를 지원합니다. BI Engine, Looker Studio와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구와 Tableau 및 Power BI와 같은 타사 도구도 지원됩니다. BigQuery ML은 머신러닝과 예측 분석 기능을 제공한다는 점에서 두각을 나타냅니다.
BigQuery는 단순한 데이터 웨어하우스가 아니라 데이터 저장소와 분석 기능을 결합한 강력한 도구입니다. 이는 사용자가 방대한 양의 데이터를 저장한 다음 해당 데이터에 대해 복잡한 분석 쿼리를 실행할 수 있음을 의미합니다. 목표는 의사결정 프로세스를 안내할 수 있는 의미 있는 통찰력을 추출하는 것입니다.
데이터 거버넌스 및 보안
BigQuery는 데이터 및 컴퓨팅 리소스의 중앙 집중식 관리를 보장합니다. Google Cloud의 ID 및 액세스 관리(IAM)는 BigQuery와 통합되어 리소스를 보호합니다. Google Cloud의 보안 권장사항은 데이터 보안에 대한 강력한 접근 방식을 제공하여 경계 보안과 보다 세분화된 심층 방어 접근 방식을 모두 보장합니다.
BigQuery의 지리공간 분석
BigQuery는 다양한 공간 기능을 지원하므로 지리정보 분석을 위한 강력한 도구입니다. 이러한 기능은 BigQuery에 통합된 지리 정보 시스템의 일부입니다.
지리공간 분석 이해
BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스에서는 위치 정보가 널리 사용됩니다. 많은 필수 비즈니스 결정은 위치 데이터를 중심으로 이루어집니다. 예를 들어, 시간 경과에 따른 배송 차량이나 패키지의 위도와 경도를 추적하면 배송 효율성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 마찬가지로 고객 거래를 기록하고 이 데이터를 매장 위치 데이터와 결합하면 고객 행동과 선호도에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
BigQuery의 지리정보 분석을 통해 사용자는 지리 데이터 유형과 GoogleSQL 지리 함수를 사용하여 지리공간 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. 이러한 유형의 분석은 패키지가 도착할 시기 또는 특정 매장 위치에 대한 우편물을 받아야 하는 고객을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
BigQuery에서 빅데이터 쿼리
빅 데이터를 처리하려면 귀중한 통찰력을 찾기 위해 방대한 양의 정보를 조사해야 하는 경우가 많으며, 이 프로세스는 시간과 리소스 집약적일 수 있습니다.
Google BigQuery는 SQL을 지원합니다. SQL을 사용하면 사용자는 크기에 관계없이 데이터 세트와 쉽게 상호 작용할 수 있습니다. 페타바이트 규모의 데이터를 처리하는 경우에도 BigQuery는 놀라운 속도로 쿼리를 처리하므로 오랜 대기 시간 없이 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
복잡성 없이 Google BigQuery의 강력한 기능 활용
Improvado와 협력함으로써 기업은 데이터 웨어하우스 설정 및 관리의 단점을 처리하지 않고도 Google BigQuery의 모든 이점을 얻을 수 있습니다.
Improvado는 데이터 수집 및 저장부터 데이터 시각화 및 통찰력 발견까지 마케팅 보고 주기의 모든 단계를 간소화하는 엔드투엔드 마케팅 분석 솔루션입니다.
Improvado 팀은 데이터 웨어하우스에 배포 및 유지 관리 서비스를 제공합니다. 팀에서는 귀하를 위해 Google BigQuery를 설정하고 구성합니다. 데이터 웨어하우스 인스턴스는 Improvado가 소유하지만 Improvado는 이를 클라이언트 측에서 관리하므로 프로세스가 투명합니다. 귀하는 항상 해당 데이터에 대한 모든 권한과 소유권을 갖습니다.
