빠른 시작: BI Engine 및 Looker를 사용한 BigQuery 데이터 분석

BI Engine 및 Looker를 사용한 BigQuery 데이터 분석

BigQuery BI Engine을 사용하면 BigQuery에서 지원하는 보고서 및 대시보드로 지연 시간이 짧은 빠른 분석 서비스와 대화형 분석을 수행할 수 있습니다.

이 입문 가이드는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구 Looker를 사용하여 보고서 및 대시보드를 빌드하는 데이터 분석가와 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

목표

이 가이드에서는 다음 태스크를 완료합니다.

  • BI 예약을 만들고 Google Cloud Console을 사용하여 용량을 추가합니다.
  • 서비스 계정을 통해 Looker를 BigQuery에 연결합니다.
  • Looker에서 데이터를 살펴보세요.

비용

BigQuery BI Engine SQL 인터페이스 가격은 BI Engine 가격 책정 페이지에 설명된 가격 책정 모델과 동일합니다.

시작하기 전에

시작하기 전에 사용할 프로젝트가 있고, 해당 프로젝트에 결제를 사용 설정했으며, BigQuery API를 사용 설정했는지 확인합니다.

  1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
  2. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

    프로젝트 선택기로 이동

  3. Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.

  4. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

    프로젝트 선택기로 이동

  5. Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.

  6. BigQuery API는 새 프로젝트에서 자동으로 활성화됩니다. 기존 프로젝트에서 BigQuery API를 활성화하려면 다음으로 이동합니다.

    BigQuery API 사용 설정

    API 사용 설정

BigQuery 데이터세트 만들기

첫 번째 단계는 BI Engine 관리 테이블을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만드는 것입니다. 데이터 세트를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cloud Console에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 탐색 패널의 탐색기 패널에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.

  3. 세부정보 패널에서 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

    • 데이터 세트 IDbiengine_tutorial을 입력합니다.
    • 데이터 위치미국(US)을 선택합니다. 공개 데이터 세트는 US 멀티 리전 위치에 저장됩니다. 여기에서는 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 배치하는 것이 좋습니다.

      데이터세트 만들기 페이지

  5. 다른 기본 설정은 모두 그대로 두고 데이터세트 만들기를 클릭합니다.

공개 데이터 세트에서 데이터를 복사하여 테이블 만들기

이 가이드에서는 Google Cloud 공개 데이터세트 프로그램을 통해 제공되는 데이터세트를 사용합니다. 공개 데이터 세트는 사용자가 액세스하고 애플리케이션에 통합할 수 있도록 BigQuery가 호스팅하는 데이터 세트입니다.

이 섹션에서는 San Francisco 311 서비스 요청 데이터세트의 데이터를 복사하여 테이블을 만듭니다. Cloud Console을 사용하여 데이터 세트를 탐색할 수 있습니다.

테이블 만들기

테이블을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cloud Console에서 SF 311 데이터 세트를 엽니다.

    SF 311 데이터 세트로 이동

  2. 탐색창에서 san_francisco_311을 확장하고 311_service_requests 테이블을 클릭합니다.

  3. 테이블 복사를 클릭합니다.

  4. 테이블 복사 대화상자의 대상 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 프로젝트 이름에서 프로젝트를 선택합니다.
    • 데이터 세트 이름에서 biengine_tutorial이 선택되어 있는지 확인합니다.
    • 테이블 이름311_service_requests_copy를 입력합니다.

      SF 311 테이블 복사

    • 복사를 클릭합니다.

  5. 복사 작업이 완료되면 PROJECT_NAME > biengine_tutorial을 펼치고 311_service_requests_copy > 미리보기를 클릭하여 테이블 콘텐츠를 확인할 수 있습니다.

BI Engine 예약 만들기

  1. Cloud Console의 관리에서 BI Engine 페이지로 이동합니다.

    BI Engine 페이지로 이동

  2. 예약 생성을 클릭합니다.

  3. 1단계예약 생성 페이지에서 다음을 수행합니다.

    • 프로젝트 이름을 확인합니다.
    • 위치를 선택합니다. 위치는 쿼리 중인 데이터 세트 위치와 일치해야 합니다.
    • 예약하려는 메모리 용량에 맞게 슬라이더를 조정합니다. 다음 예시는 용량을 2GB로 설정합니다. 현재 최댓값은 100GB입니다.

      BI Engine 용량 위치

  4. 다음을 클릭합니다.

  5. 2단계에서는 예약 세부정보를 검토한 후 다음을 클릭합니다.

  6. 3단계에서는 계약을 검토한 후 만들기를 클릭합니다.

  7. 예약을 확인하면 세부정보가 예약 페이지에 표시됩니다.

    예약 확인됨

Looker를 사용해 연결

다음 안내에서는 BigQuery로 Looker를 설정하는 방법을 보여줍니다.

  1. Looker에 관리자로 로그인합니다.
  2. BigQuery에 대한 Looker 문서에서 다음 섹션을 완료합니다.

    1. 서비스 계정 만들기
    2. Looker에서 BigQuery 연결 설정
  3. 개발 탭을 클릭하고 개발 모드를 선택합니다.

  4. 데이터 세트의 LookML 모델 및 프로젝트를 생성합니다. 자세한 내용은 모델 생성을 위한 Looker 안내를 참조하세요.

  5. 탐색 메뉴를 사용하여 새 모델 파일 이름 Explore 311_service_requests_copy(또는 사용자가 탐색한 이름이 지정된)와 연결된 탐색으로 이동합니다.

이제 데이터를 탐색할 수 있습니다.

삭제

이 페이지에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 다음 단계를 수행합니다.

이 빠른 시작에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 프로젝트를 삭제하거나 BI Engine 예약을 삭제하거나 둘 다 삭제하면 됩니다.

프로젝트 삭제

비용이 청구되지 않도록 하는 가장 쉬운 방법은 가이드에서 만든 프로젝트를 삭제하는 것입니다.

프로젝트를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. Cloud Console에서 리소스 관리 페이지로 이동합니다.

    리소스 관리로 이동

  2. 프로젝트 목록에서 삭제할 프로젝트를 선택하고 삭제를 클릭합니다.
  3. 대화상자에서 프로젝트 ID를 입력한 후 종료를 클릭하여 프로젝트를 삭제합니다.

예약 삭제

또는 프로젝트를 유지하려는 경우 용량 예약을 삭제하여 추가적인 BI Engine 비용을 방지할 수 있습니다.

예약을 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cloud Console의 관리에서 BI Engine 페이지로 이동합니다.

    BI Engine 페이지로 이동

  2. 예약 섹션에서 예약을 찾습니다.

  3. 작업 열에서 예약 오른쪽의 아이콘을 클릭하고 삭제를 선택합니다.

  4. 예약 제거 확인 대화상자에서 REMOVE를 입력한 다음 진행을 클릭합니다.

다음 단계