Looker Studio에서 BigQuery 연동하여 대량 데이터 분석하는 방법

데이터가 폭발적으로 증가하면서, 기업과 개인 모두 대량 데이터를 효율적으로 분석하는 방법을 고민하고 있습니다. 일반적인 스프레드시트나 데이터베이스는 수백만 개 이상의 행을 처리할 때 속도와 성능에 한계가 있습니다.

이때 구글 BigQuery와 Looker Studio를 연동하면, 대량 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있습니다. BigQuery는 구글 클라우드의 강력한 데이터 웨어하우스 서비스로, 복잡한 데이터 분석을 손쉽게 처리할 수 있으며, Looker Studio를 사용하면 데이터를 직관적으로 시각화할 수 있습니다.

이번 글에서는 Looker Studio에서 BigQuery를 연동하는 방법과 이를 활용한 대량 데이터 분석의 장점을 자세히 설명하겠습니다.

 

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<목차>

• BigQuery란? – 대량 데이터 분석을 위한 클라우드 데이터 웨어하우스
• Looker Studio에서 BigQuery 연동하는 방법
• 대량 데이터 시각화 – Looker Studio에서 BigQuery 데이터 분석하기
• Looker Studio에서 BigQuery 데이터 최적화하기
• Looker Studio에서 BigQuery 활용 시 주의할 점
• 결론 – Looker Studio와 BigQuery를 활용한 대량 데이터 분석의 장점

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1. BigQuery란? – 대량 데이터 분석을 위한 클라우드 데이터 웨어하우스

BigQuery는 구글 클라우드 플랫폼(GCP)의 서버리스 데이터 웨어하우스로, 초대형 데이터 세트를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 솔루션입니다.

 

BigQuery의 주요 특징

• 초대형 데이터 처리 가능 – 수억 개의 행을 몇 초 만에 분석
• 서버리스 환경 – 별도의 서버 구축 없이 클라우드에서 사용 가능
• SQL 기반 데이터 분석 지원 – 친숙한 SQL 쿼리를 활용하여 데이터 조회
• 다양한 데이터 소스 연결 – Google Analytics 4(GA4), Google Ads, CRM 데이터 등과 연동 가능

 

특히 Looker Studio와 BigQuery를 연동하면 실시간으로 데이터를 시각화할 수 있어, 보다 효과적인 대시보드를 만들 수 있습니다.

 

 

 

2. Looker Studio에서 BigQuery 연동하는 방법

Looker Studio와 BigQuery를 연결하면, BigQuery에서 수집된 대량 데이터를 Looker Studio에서 그래프와 차트로 시각화할 수 있습니다.

 

Looker Studio와 BigQuery 연동 단계

1. Google Cloud Console에 접속하여 BigQuery 프로젝트를 생성합니다.
2. 데이터베이스를 생성한 후, SQL 쿼리를 실행하여 데이터를 준비합니다.
3. Looker Studio에 접속하여 새 보고서 만들기 버튼을 클릭합니다.
4. "데이터 추가(Add Data)" 버튼을 선택합니다.
5. Google BigQuery를 선택합니다.
6. Looker Studio에서 사용할 BigQuery 프로젝트 및 데이터셋을 선택합니다.
7. 연결(Connect) 버튼을 클릭하여 데이터를 불러옵니다.

 

이제 Looker Studio에서 BigQuery 데이터를 활용할 준비가 완료되었습니다.

 

 

 

3. 대량 데이터 시각화 – Looker Studio에서 BigQuery 데이터 분석하기

BigQuery 데이터를 Looker Studio에서 활용하면 초대형 데이터를 빠르게 분석하고, 실시간으로 대시보드를 생성할 수 있습니다.

 

1) 트래픽 분석 – 대량 로그 데이터 시각화

• 라인 차트(Line Chart) 활용
• 웹사이트 방문자의 증가/감소 추세 분석

 

라인 차트 생성 방법:

1. "차트 추가" > "라인 차트"를 선택합니다.
2. X축: 날짜(Date), Y축: 방문자 수(Users) 설정
3. 필터 추가(예: 특정 기간 동안의 데이터만 표시)

 

이렇게 하면 대량의 웹사이트 로그 데이터를 빠르게 분석하여 트래픽 변화 추이를 한눈에 파악할 수 있습니다.

 

2) 사용자 행동 분석 – 페이지별 클릭 수 비교

• 막대 그래프(Bar Chart) 활용
• 특정 페이지의 클릭 수 및 조회수 분석

 

막대 그래프 생성 방법:

1. "차트 추가" > "막대 그래프"를 선택합니다.
2. X축: 페이지 URL(Page URL), Y축: 클릭 수(Clicks) 설정
3. 필터링 및 정렬 기능 적용

 

이렇게 하면 어떤 페이지가 가장 많은 방문을 받고 있는지, 클릭 수가 높은 페이지는 어디인지 쉽게 확인할 수 있습니다.

 

 

 

4. Looker Studio에서 BigQuery 데이터 최적화하기

BigQuery는 강력한 데이터 분석 도구이지만, 데이터를 효율적으로 활용하지 않으면 비용이 증가하거나, 쿼리 실행 속도가 느려질 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 최적화 방법을 활용하는 것이 중요합니다.

 

1) 필터를 활용하여 필요한 데이터만 불러오기

• Looker Studio에서 불필요한 데이터를 제외하고 필요한 데이터만 필터링하면 성능이 향상됩니다.
• 예를 들어, 특정 날짜 범위 내에서 데이터를 분석하려면 "날짜 필터"를 적용하는 것이 좋습니다.

 

2) BigQuery에서 미리 데이터 정리 후 가져오기

• 대량의 데이터를 Looker Studio에서 직접 불러오는 대신, BigQuery에서 미리 필터링한 데이터셋을 생성한 후 Looker Studio로 가져오는 것이 효율적입니다.
• 예제 SQL 쿼리:

sql
복사편집
SELECT date, page_url, clicks
FROM my_table
WHERE date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'

 

위와 같이 특정 기간 내의 데이터만 미리 추출하면 쿼리 실행 속도가 빨라지고 비용 절감 효과도 얻을 수 있습니다.

 

 

 

5. Looker Studio에서 BigQuery 활용 시 주의할 점

• BigQuery는 사용량 기반 과금 모델이므로, 쿼리를 실행할 때 불필요한 데이터를 조회하지 않도록 주의해야 합니다.
• Looker Studio에서 실시간 업데이트를 설정하면 계속해서 BigQuery에 쿼리를 요청하게 되므로, 업데이트 주기를 적절히 조정하는 것이 중요합니다.
• 테스트 환경과 운영 환경을 분리하여, 테스트 중에는 샘플 데이터셋을 사용하고, 운영 환경에서는 최적화된 데이터셋을 불러오도록 구성하는 것이 좋습니다.

 

 

 

결론 – Looker Studio와 BigQuery를 활용한 대량 데이터 분석의 장점

Looker Studio와 BigQuery를 연동하면 초대형 데이터를 실시간으로 분석하고, 강력한 대시보드를 구축할 수 있습니다.

• 초대형 데이터 처리 가능 – 수억 개의 데이터도 몇 초 만에 분석
• SQL 기반 데이터 분석 지원 – 복잡한 데이터 모델링 가능
• 실시간 데이터 시각화 – Looker Studio에서 직관적인 차트 및 그래프 생성
• 효율적인 데이터 최적화 – 필터링 및 사전 데이터 정리를 통해 성능 향상

 

이제 Looker Studio와 BigQuery를 연동하여 대량 데이터를 전문가처럼 분석해 보시기 바랍니다.