데이터 마케터를 위한 빅쿼리 기초, 빅쿼리란?

빅쿼리는 현대 데이터 분석에서 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.

 

특히 데이터 마케터라면 다양한 데이터 소스를 통합하고

이를 효율적으로 분석하는 것이 매우 중요한데,

 

빅쿼리는 이를 가능하게 하는 강력한 도구입니다.

 

 

1. 빅쿼리 기본개념

빅쿼리란?

빅쿼리는 구글 클라우드에서 제공하는 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스입니다.

 

대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 이 시스템은

비용 효율적이고 확장성이 뛰어나 다양한 크기의 기업에서 활용되고 있습니다.

 

빅쿼리는 SQL(Structured Query Language)을 사용해 데이터를 분석하며,

대용량 데이터셋을 실시간으로 처리하는 데 탁월한 성능을 자랑합니다.

 

빅쿼리의 가장 큰 장점은 사용량 기반의 요금 체계입니다.

필요한 만큼만 비용을 지불하는 방식이므로, 초기 투자 비용이 적어도 쉽게 시작할 수 있습니다.

 

또한, 빅쿼리는 서버리스 구조로 설계되어 있어 별도의 인프라 관리가 필요하지 않습니다.

이러한 점에서 빅쿼리는 데이터 마케터가 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 적합한 도구입니다.

구글 클라우드 서비스 종류

 

빅쿼리에서 실행한 SQL 쿼리와 그 결과값(데이터)

 

데이터 웨어하우스와 DBMS(DataBase Management System)의 차이점 및 서비스 종류

데이터 웨어하우스와 DBMS(DataBase Management System)은

모두 데이터를 저장하고 관리하는 시스템이지만 그 목적과 구조가 다릅니다.

 

각 시스템의 대표적인 서비스 예시와 함께 알아보겠습니다.

 

데이터 웨어하우스란?

데이터 웨어하우스는 대규모 데이터를 저장하고 분석하는 데 최적화된 시스템입니다.

 

데이터 웨어하우스는 운영 시스템에서 발생한 데이터를 정기적으로 수집하여,

이를 분석 목적으로 저장하고 처리합니다.

 

데이터 웨어하우스의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 대용량 데이터 처리: 대규모 데이터를 분석하는 데 최적화되어 있습니다.
• 분석 중심: 운영 데이터와 달리 분석에 적합한 구조로 데이터를 저장합니다.
• 사용 사례: 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터 마이닝, 마케팅 분석 등

 

대표적인 데이터 웨어하우스 서비스

• Google BigQuery
  • 구글 클라우드에서 제공하는 서버리스 데이터 웨어하우스로 대규모 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다.
• Amazon Redshift
  • 아마존 웹 서비스(AWS)에서 제공하는 데이터 웨어하우스 솔루션으로 대규모 데이터 처리에 강점이 있습니다.
• Snowflake
  • 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스로 다양한 클라우드 플랫폼과 연동이 가능하며, 스케일링이 뛰어납니다.
• Microsoft Azure Synapse Analytics
  • 마이크로소프트의 클라우드 데이터 웨어하우스 솔루션으로 대규모 데이터 처리와 분석에 적합합니다.

 

DBMS(DataBase Management System)란?

DBMS는 주로 운영 데이터를 실시간으로 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.

 

예를 들어, 전자상거래 사이트에서 고객 주문 데이터를

실시간으로 처리하고 저장하는 데 사용되는 시스템이 바로 DBMS입니다.

 

이러한 시스템은 빠른 트랜잭션 처리와 데이터의 일관성을 유지하는 데 중점을 둡니다.

 

DBMS의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 데이터의 실시간 처리: 빠른 트랜잭션을 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
• 일관성과 무결성: 데이터의 일관성과 무결성을 유지하는 것이 핵심입니다.
• 사용 사례: 고객 주문 시스템, 재고 관리 시스템, 결제 처리 시스템 등

 

대표적인 DBMS 서비스

• MySQL
  • 오픈 소스 관계형 데이터베이스로 웹 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
• PostgreSQL
  • 고급 기능을 제공하는 오픈 소스 DBMS로 복잡한 데이터 작업에 적합합니다.
• Oracle Database
  • 상업용 DBMS로 대기업에서 고성능 데이터베이스가 필요할 때 많이 사용됩니다.
• Microsoft SQL Server
  • Microsoft에서 제공하는 DBMS로 Windows 환경에서 널리 사용됩니다.

 

정리하자면, 데이터 웨어하우스는 대규모 데이터를 분석하는 데 중점을 두는 반면

DBMS는 일상적인 트랜잭션 처리에 사용됩니다.

 

데이터 마케터는 주로 분석 목적으로 데이터를 다루기 때문에

빅쿼리와 같은 데이터 웨어하우스 솔루션이 매우 유용합니다.

 

 

2. 빅쿼리에 연결 가능한 데이터

빅쿼리는 다양한 데이터 소스를 연결하여 통합 분석을 할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.

 

데이터 마케터로서 빅쿼리를 활용하면,

다음과 같은 다양한 소스의 데이터를 손쉽게 연결하고 분석할 수 있습니다.

 

구글 스프레드시트

구글 스프레드시트는 많은 데이터 마케터들이 손쉽게 사용하는 도구 중 하나입니다.

 

빅쿼리와 구글 스프레드시트를 연동하면

간단한 데이터부터 시작해 복잡한 데이터까지 분석할 수 있습니다.

 

예를 들어, 스프레드시트에 저장된 데이터를 빅쿼리로 가져와 대규모 데이터와 결합해 분석하는 것이 가능합니다.

이를 통해 보다 심도 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

 

MMP(Mobile Measurement Partners)

MMP 데이터는 마케팅 성과를 측정하고 최적화하는 데 필수적입니다.

빅쿼리는 MMP 데이터를 연결해 광고 캠페인의 퍼포먼스를 더 정교하게 분석할 수 있습니다.

 

예를 들어, 광고 성과 데이터를 빅쿼리로 가져와 다양한 차원에서 분석하고,

이를 통해 캠페인 전략을 개선하는 데 활용할 수 있습니다.

 

GA4(Google Analytics 4)

GA4는 사용자의 웹 및 앱 활동을 추적하는 강력한 도구입니다.

 

빅쿼리와 GA4를 통합하면 GA4에서 수집한 데이터를 더 깊이 있게 분석할 수 있습니다.

 

예를 들어, 사용자의 행동 패턴을 분석해 맞춤형 리포트를 생성하거나,

특정 사용자 그룹의 행동을 심층 분석할 수 있습니다.

 

이러한 분석은 마케팅 전략을 더욱 정교하게 만드는 데 기여할 수 있습니다.

 

타 데이터 웨어하우스

빅쿼리는 다른 데이터 웨어하우스와도 연동하여 데이터를 통합할 수 있습니다.

 

예를 들어, 기업이 이미 Amazon Redshift나 Snowflake와 같은 데이터 웨어하우스를 사용 중이라면

이들 데이터 웨어하우스에서 데이터를 가져와 빅쿼리에서 추가 분석을 수행할 수 있습니다.

 

이를 통해 다양한 데이터 웨어하우스에서 수집된 데이터를 통합하여 더 심도 깊은 분석이 가능합니다.

 

사례

• Amazon Redshift에서 데이터 추출 후, 빅쿼리로 옮겨와 빠른 쿼리 처리와 대규모 데이터 분석을 수행.
• Snowflake에 저장된 데이터를 빅쿼리로 연동하여 구글 애널리틱스 데이터와 통합 분석, 고급 마케팅 인사이트

 

타 DBMS

빅쿼리는 다른 DBMS에서 데이터를 가져와 통합 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.

 

이를 위해 ETL(Extract, Transform, Load) 과정이 필요하며,

이를 통해 다양한 데이터 소스를 빅쿼리로 통합하여 분석할 수 있습니다.

 

또한, 빅쿼리는 다양한 커넥터를 제공해 타 DBMS와의 연결을 쉽게 할 수 있으며,

이를 통해 데이터 마케터는 보다 다양한 데이터를 분석할 수 있습니다.

 

 

3. 빅쿼리 데이터 구조(DB 기본 지식)

데이터 3단 구조

1. 데이터 베이스(DB)
2. 데이터 세트
3. 테이블

* 참고자료: 마케터의 SQL을 위한 데이터 베이스(DB) 기본지식

마케터의 SQL을 위한 데이터 베이스(DB) 기본지식

 

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