속도는 10배, 비용은 1/10 – 빅쿼리 최적화 비법
BigQuery는 방대한 데이터를 분석할 수 있는 강력한 플랫폼이지만, 최적화 없이 사용하면 비용 증가와 성능 저하 위험이 큽니다. 이번 글에서는 실무에 바로 적용할 수 있는 비용 절감과 속도 개선 최적화 방법을 소개합니다.
빅쿼리
위키피디아 데이터를 BigQuery 로 월별 인기 문서 분석하기 (feat. 효율적인 대용량 데이터 처리)
매일같이 쏟아지는 방대한 데이터 속에서 어떻게 의미 있는 신호를 찾아내고 계신가요?
이번 콘텐츠에서는 구글 BigQuery와 공개 데이터 세트를 활용하여, 수십억 건의 로그가 쌓인 테라바이트(TB)급 데이터를 SQL 쿼리로 분석하고, 그 과정에 담긴 효율적인 대용량 데이터 처리 전략까지 함께 알아보도록 하겠습니다.
Google BigQuery 쿼리 처리 방식 및 요금
Google BigQuery를 사용하면서 MYSQL과 같은 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)을 사용했을때와 다르게 쿼리 작성등을 편하게 하다보니 무분별하게 사용하다 요금 폭탄을 맞거나 하는 경우가 있어 어떠한 방식으로 동작하는지 사용시에 발생하는 요금이 얼마나 되는지를 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
GA4에서 온라인 대출 조회 고객의 전환 성과 추적 및 최적화
고객이 대출 한도를 조회한 후 상담 과정이나 심사 과정에서 이탈하여 최종 대출 승인이 이루어지지 않는 경우가 빈번합니다. 이럴 경우, 온라인에서의 성과 추적과 오프라인에서의 실제 전환 성과 간의 차이를 정확히 파악하는 데 어려움이 있습니다. 따라서, 최종 대출 승인이 이루어지지 않은 이유를 정확히 분석하고, 이를 기반으로 전환율을 개선하기 위한 솔루션이 필요했습니다.
구독 서비스의 이탈 분석 환경 구축 및 이탈 대응
구독 기반 서비스에서는 고객이 서비스를 해지하는 순간을 정확히 추적하고 분석하는 것이 필수입니다. 그러나 이를 추적하지 못하면 이탈 원인 파악 및 사전 대응이 어려워지고, 결국 LTV(Lifetime Value) 감소와 수익 저하로 이어집니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 정밀한 이탈 분석 환경 구축은 필수인데요. 지금부터 비즈스프링이 어떻게 구독 서비스 이탈 분석 체계를 구축하고, 진행했는지 그 과정을 살펴보겠습니다.
온·오프라인 데이터 통합 분석 및 맞춤 세그먼트 활용
온라인-오프라인으로 연계되는 서비스의 경우, 전환율에 대한 추적 및 분석이 어렵고 복잡합니다. 이 차이는 광고 성과 평가를 어렵게하고 마케팅 전략 최적화에 큰 장벽이 됩니다.
비즈스프링은 이러한 고민을 어떻게 해결하기 위해 온/오프라인 데이터 통합 관리 및 고객 특성을 분석할 수 있는 시스템을 구축하여 고객 여정을 보다 정밀하게 분석하고, 고객 프로파일링까지 가능한 서비스 제공을 목표하였습니다.
성과 측정 정밀도 향상으로 고객 이탈 요인 분석
가전 업계는 단순히 온라인 전환에 그치지 않고, 고객이 실제로 오프라인에서 설치와 같은 서비스를 경험하며 최종 전환으로 이어지도록 유도하는 것이 중요합니다.
비즈스프링은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 GA4와 Google BigQuery를 활용해 온라인과 오프라인 전환 간의 연결 고리를 강화하였습니다. 이번 사례를 통해 방법을 소개합니다.
데이터 분석의 접근성을 혁신하는 SQL Dictionary
SQL Dictionary는 복잡한 SQL 쿼리와 데이터 처리 과정을 단순화하여 누구나 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 도구입니다.
이번 콘텐츠에서는 SQL Dictionary의 핵심 기능과 함께 SQL Dictionary 활용을 통해 우리 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있는 내용을 확인해 보시기 바랍니다.
데이터 통합과 자동화로 업무 환경을 개선하는 방법
흩어져 있는 데이터를 통합하여 정확한 매출 성과 분석을 원하는 고객 니즈를 비즈스프링에서는 어떤 방법으로 해결하고 수행했는지 실제 고객 사례를 통해 알아보도록 하겠습니다.
BigQuery 행 데이터를 열로 변환하기(STRUCT, ARRAY, UNNEST)
이번 포스팅에서는 행 데이터를 열로 변환하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 데이터 작업을 하다 보면 추출한 데이터를 열로 붙여서 만들어야 하는 작업이 있을 수 있는데요, 이와 같은 유사한 작업을 진행하시는 분들에게 도움이 될 것 같아 변환하는 방법을 공유하고자 합니다.