비개발자를 위한 빅쿼리(BigQuery) #1
비개발자지만 필요한 데이터를 추출하여 활용하거나, 빠른 커뮤니케이션을 할 수 있도록 기본적인 쿼리문에 대해서 공유하고자 합니다. GA4로 업그레이드 되면서 GA로 수집되는 RAW 데이터를 빅쿼리에서 활용할 수 있기 때문에 빅쿼리의 활용 범위가 점차 넓어질 것입니다.
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구글 빅쿼리(Google BigQuery)에서 데이터를 추출하는 SQL! 어떻게 쓰면 되나요?
구글 빅쿼리가 어떤 개념인지 쉽게 정의하기 어려우시다면, ‘데이터가 담겨있는 상자의 집합’을 기억해주세요. 구글 빅쿼리 안에는 많은 상자가 있을 수 있습니다. 이 중 하나의 상자에서 원하는 정보를 뽑아내는데요. 과일인 애들을 보여줘!’ 하면 상자는 분류가 과일인 친구들을 보여줍니다.
구글 빅쿼리(Google BigQuery) 화면 구성
빅쿼리는 기업용으로 만들어진 클라우드식 데이터 웨어하우스입니다. 즉, 기업에서 데이터를 빅쿼리에 적재해야 한다는 이야기 인데요. 만일 기업에서 빅쿼리에 쌓아 놓은(적재) 데이터가 없다면 급변하는 IT 기술에 대한 이해를 위하여 ‘아~ 이런게 있구나’ 정도로 이해해주세요.
구글 빅쿼리(Google BigQuery) 시작하기
빅쿼리는 확장성이 뛰어나고 가격 대비 성능이 좋은 기업용 서버리스 데이터 웨어하우스 입니다. 객체 스토리지, 스프레드시트의 데이터, 관리형 열 형식 스토리지를 통해 논리적 데이터 웨어하우스를 생성하여 모든 배치와 연속적으로 생성되는 스트리밍 데이터를 분석합니다.
국내 쇼핑몰에 GA4보다 로거(LOGGER)가 더 잘 맞는 이유가 있을까?
GA4는 글로벌 표준 분석 도구이지만, 국내 네이버·다음 광고 환경에서는 한계가 발생할 수 있습니다. 이제 국내 쇼핑몰 운영에서는 단순 방문 수집을 넘어, 키워드별 전환과 실제 매출까지 정확히 연결해 분석하는 것이 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 국내 광고 환경에 최적화된 로거의 특징과 GA4와의 차이, 그리고 어떤 방식으로 함께 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계
UTM 설계는 마케팅 성과 분석의 출발점으로, 유입 경로를 체계적으로 구분해 채널·캠페인별 성과를 명확히 파악할 수 있게 합니다. 표준화된 네이밍 규칙과 일관된 파라미터 관리가 핵심이며, 이를 통해 데이터 정확도를 높이고 효율적인 의사결정과 ROI 개선에 기여합니다.
분석 성능을 결정짓는 두 가지 : 데이터 웨어하우스와 모델링
데이터 분석의 성능은 분석 도구보다 데이터 구조에서 결정됩니다. 데이터 웨어하우스 설계와 모델링 방식에 따라 분석 속도와 정확도가 크게 달라집니다. 이 글에서는 효율적인 데이터 적재 구조와 분석 목적에 맞는 모델링 전략을 통해 빠르고 안정적인 데이터 분석 환경을 구축하는 방법을 소개합니다.
React에서 Apache Superset 사용하기
React 기반 서비스에서 데이터 시각화 도구인 Apache Superset을 활용하는 방법을 소개합니다. Superset 대시보드를 React 애플리케이션에 연동하는 방식과 iframe 또는 API 기반 임베딩 방법, 인증 처리와 권한 관리 등 실제 서비스 환경에서 고려해야 할 기술 포인트를 함께 설명합니다.
GA4 이벤트 데이터를 실시간으로 확보하는 방법
GA4는 웹·앱 사용자 행동을 수집하는 대표 분석 도구이지만, 실제 운영에서는 이벤트가 전송되는 순간의 데이터(Payload)를 직접 확인하기 어렵습니다. 본 글에서는 fGTM(Client-side GTM)과 sGTM(Server-side GTM) 구조를 활용해, GA4 이벤트 전송 직전의 Payload를 실시간으로 확보하는 방법을 간단한 예제로 소개합니다.
비즈스프링, 2026 데이터바우처 공급기업 선정! 지금 준비해야 할 ‘데이터·AI 핵심 기술’
2020년부터 데이터바우처 공급기업으로 축적한 경험을 바탕으로, 2026년에도 공급기업으로 선정되었습니다. 데이터바우처 지원사업을 통해 데이터 수집부터 분석·AI 자동화까지 수요기업 환경과 목표에 맞춘 데이터 활용 체계를 빠르게 정리하고, 실제 운영 개선과 성과로 이어지는 디지털 전환을 더 수월하게 추진할 수 있습니다. 많은 관심 바랍니다.