최근 발표된 BigQuery 데이터 클린룸에서 개인 정보 보호 중심의 데이터 공유에 대해 자세히 알아보세요.
바로 이동
Analytics Hub

Analytics Hub

Analytics Hub는 데이터 안정성과 비용 문제를 해결하기 위해 조직 전체에서 데이터 애셋을 효율적이고 안전하게 교환할 수 있는 데이터 교환 플랫폼입니다. BigQuery를 활용하여 Google 트렌드와 같은 고유한 데이터 세트를 비롯한 내부 및 외부 애셋 라이브러리를 구성할 수 있습니다.

  • 데이터, ML 모델, 기타 분석 애셋을 교환하여 데이터 이니셔티브의 ROI 높이기

  • Google, 상용 데이터 제공업체 또는 파트너의 고유한 데이터 세트를 사용하여 주도하는 혁신

  • 개인 정보를 보호하는 안전한 환경에서 공유 데이터 세트를 게시하거나 구독하는 시간을 절약

이점

비용 절감 및 데이터의 효율적인 공유 및 교환

Analytics Hub는 BigQuery의 확장성 및 유연성을 기반으로 데이터를 이동할 필요 없이 데이터 교환을 게시, 검색, 구독하고 분석에 통합하는 방식을 간소화합니다. 

데이터 및 분석 애셋의 중앙 집중식 관리

Analytics Hub는 데이터 및 분석 애셋의 접근성을 간소화합니다. 내부 데이터 세트 외에도 Looker 블록 또는 Google 트렌드 데이터와 같은 공개, 산업, Google 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다.

거버넌스를 통해 개인 정보가 보호되는 안전한 데이터 공유

Analytics Hub 내에서 공유되는 데이터에는 BigQuery, Cloud KMS, Cloud IAM, VPC 보안 제어 등의 심층적인 거버넌스, 암호화 및 보안이 자동으로 포함됩니다.

주요 특징

Analytics Hub 차이점

10년간 BigQuery의 데이터 공유 기반

2010년부터 BigQuery는 조직의 보안 경계(조직 내 공유) 내에서 상시 실시간 인플레이스 데이터 공유는 물론 벤더 또는 파트너 생태계와 같이 외부 조직과 경계를 넘나드는 데이터 공유를 지원했습니다. 2022년 9월 한 주 동안의 사용량을 살펴보면 6,000개가 넘는 조직이 275페타바이트 이상의 데이터를 BigQuery를 통해 공유했으며 조직 내 공유는 고려하지 않았습니다. Analytics Hub를 사용하면 모든 경계에서 애셋을 보다 쉽고 확장성이 뛰어나게 공유할 수 있는 동시에 기본 제공 ML, 실시간 및 지리공간 분석과 같은 BigQuery의 주요 기능에 액세스할 수 있습니다.

Analytics Hub 아키텍처 다이어그램

데이터 클린룸을 통한 개인 정보 보호 중심 공유

BigQuery 내에서 바로 기본 데이터를 복사하거나 이동하지 않고 사용자 및 파트너가 협업할 수 있는 저신뢰 환경을 만듭니다. 이를 통해 BigQuery SQL 인터페이스에서 개인 정보 보호 향상 변환을 수행하고 사용량을 모니터링하여 공유 데이터에 대한 개인 정보 보호 위협을 감지할 수 있습니다. 인프라 및 기본 제공 BI 및 AI/ML을 관리할 필요 없이 BigQuery 스케일의 이점을 얻을 수 있습니다. 더 많은 데이터 클린룸 사용 사례 보기

구독 관리 및 거버넌스를 통해 선별된 교환

거래소는 공유를 위해 설계된 데이터 및 분석 애셋 모음입니다. 관리자는 거래소에서 데이터 세트 목록을 관리하여 쉽게 교환을 선별할 수 있습니다. 풍부한 메타데이터를 통해 구독자는 자신이 원하는 데이터를 찾을 수 있으며 해당 데이터와 연결된 분석 애셋을 활용할 수도 있습니다. Analytics Hub 내의 교환은 기본적으로 비공개로 유지되지만 세분화된 역할 및 권한을 쉽게 설정하여 정확한 대상에게 대규모로 데이터를 전달할 수 있습니다. 이제 데이터 게시자가 모든 공유 데이터 세트의 구독을 쉽게 보고 관리할 수 있습니다. 이제 관리자가 감사 로깅 및 정보 스키마를 통해 Analytics Hub의 사용을 모니터링하고 VPC 서비스 제어를 적용하여 데이터를 안전하게 공유할 수 있습니다.

확장성, 보안, 유연성을 위한 공유 모델

공유 데이터 세트는 데이터 게시자가 정의한 BigQuery의 테이블 및 뷰 모음으로, 프로젝트 간/조직 간 공유 단위를 구성합니다. 데이터 구독자는 프로젝트 및 VPC 경계 내에서 불투명한 읽기 전용 연결 데이터 세트를 가져와 자신의 데이터 세트와 결합하고 Google Cloud 또는 파트너의 솔루션에 연결할 수 있습니다. 예를 들어 소매업체는 단일 거래소를 만들어 수요 공급망의 수천 개의 공급업체에 수요 예측을 공유합니다. 여기서 과거 판매 데이터는 날씨, 웹 클릭 스트림, 자체 Google BigQuery 프로젝트에 있는 Google 트렌드 데이터에 조인되고 Analytics Hub를 통해 실시간 출력을 공유할 수 있습니다. 게시자는 메타데이터를 추가하고, 구독자를 추적하고, 집계된 사용량 측정항목을 확인할 수 있습니다.

웹용 Analytics Hub 다이어그램

내부, 공개 또는 상용 데이터 세트 검색 및 탐색

개선된 검색 환경을 탐색하여 관련 데이터 세트를 빠르게 찾아보세요. Analytics Hub에서 조직의 내부 데이터 세트를 쉽게 찾을 수 있을 뿐만 아니라 Google 트렌드와 같은 Google 데이터 세트, Crux와 같은 파트너의 Earth Engine 상용 데이터 세트 및 Google Cloud Marketplace에서 제공되는 공개 데이터 세트도 포함됩니다.

Equifax 로고
Google과 파트너 관계를 맺어 Analytics Hub 및 BigQuery를 활용해 400명이 넘는 통계학자와 데이터 모델러에게 데이터를 제공하고 파트너 금융 기관과 안전하게 데이터를 공유할 수 있게 되어 기쁩니다.

쿠마르 메논, Equifax 데이터 패브릭 및 결정 과학 부문 SVP

자세히 알아보기

문서

문서

Architecture

Analytics Hub 소개

Analytics Hub를 사용하면 다양한 데이터 제공업체가 선별한 데이터 라이브러리를 찾아 액세스할 수 있습니다. 게시자 및 구독자 워크플로를 위한 아키텍처를 살펴보세요.
Google Cloud Basics

데이터 교환 관리

데이터 교환을 생성, 업데이트, 삭제하고 Analytics Hub 사용자를 관리하는 방법을 알아보고 시작하세요.
Google Cloud Basics

목록 관리

목록은 게시자가 데이터 교환에 나열하는 공유 데이터 세트를 참조합니다. Analytics Hub 게시자로 목록을 관리하는 방법을 알아보세요.

원하는 내용을 찾을 수 없으신가요?

가격 책정

단순하고 논리적인 가격 책정

Analytics Hub의 가격은 BigQuery의 기본 가격 책정 구조를 기반으로 책정되며, 데이터 게시자 및 데이터 구독자에는 다음과 같은 차이점이 있습니다.

거래소에 데이터를 게시하는 조직은 BigQuery 스토리지 가격 책정에 따라 데이터 스토리지 요금을 지불하게 됩니다.

거래소의 데이터를 구독하는 조직은 조직 내 쿼리 처리에 대해서만 BigQuery 요금제(정액제 또는 주문형)를 적용하여 요금을 지불합니다.

자세한 가격 정보는 BigQuery 가격 책정 가이드를 참조하세요.

파트너

공공 및 상용 데이터 제공업체를 통해 수천 개의 데이터 세트 제공

데이터 제공업체가 되거나 Google의 데이터 중력 이니셔티브에 대해 알아보려면 Google Cloud 영업팀에 문의하세요. 


이 제품은 사전 체험판입니다. 제품 출시 단계에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

다음 단계 수행

$300의 무료 크레딧과 20여 개의 항상 무료 제품으로 Google Cloud에서 빌드하세요.

Google Cloud
  • ‪English‬
  • ‪Deutsch‬
  • ‪Español‬
  • ‪Español (Latinoamérica)‬
  • ‪Français‬
  • ‪Indonesia‬
  • ‪Italiano‬
  • ‪Português (Brasil)‬
  • ‪简体中文‬
  • ‪繁體中文‬
  • ‪日本語‬
  • ‪한국어‬
콘솔
  • 투명한 가격 책정 방식으로 비용 절감
  • Google Cloud는 사용한 만큼만 지불하는 가격 책정 방식으로 월별 사용량과 선불 리소스의 할인율을 기준으로 자동 할인을 제공합니다. 지금 Google에 문의하여 견적을 받아보세요.
Google Cloud