다른 Google 및 Google Cloud 서비스에서 데이터 로드

여러 Google Cloud 서비스를 사용하여 데이터를 BigQuery에 로드한 후 추가 분석을 수행할 수 있습니다. 이러한 서비스를 사용하려면 일반적으로 서비스의 각 콘솔 또는 API에서 내보내기 작업을 시작해야 합니다. 사용 설정되면 서비스의 내보내기 작업에 정의된 주기에 따라 BigQuery에 데이터가 로드됩니다. 실시간으로 실행되는 내보내기 작업도 있고 일괄 데이터 로드를 제공하는 작업도 있습니다.

Google Drive 및 Google Sheets를 포함한 Google Cloud 데이터베이스 및 서비스의 경우 데이터 쿼리는 BigQuery에서 시작됩니다. 자세한 내용은 외부 데이터 소스를 참조하세요.

서비스가 나열되지 않은 경우에도 서비스에서 데이터를 내보낼 수는 있지만 추가 기능을 사용해야 할 수 있습니다. 커스텀 내보내기를 설정하는 방법 또는 BigQuery에서 로드 작업 및 쿼리를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 서비스 내보내기 대안을 참조하세요.

데이터 내보내기를 지원하는 클라우드 서비스

탄소 발자국

탄소 발자국 내보내기를 수행하면 선택한 청구 계정의 Google Cloud 서비스 사용과 관련된 총 추정 온실가스 배출량이 캡처됩니다.

데이터 분석을 수행하거나 커스텀 대시보드 및 보고서를 만들기 위해 탄소 발자국 데이터를 BigQuery로 내보낼 수 있습니다.

탄소 발자국 데이터 내보내기를 설정하려면 탄소 발자국 내보내기를 참조하세요.

Google Security Operations

Google Security Operations 보안 로그를 BigQuery로 내보내 추가 데이터 조인 및 분석을 수행할 수 있습니다.

Google Security Operations 보안 로그의 내보내기를 설정하려면 Google Security Operations 지원팀에 문의하여 이를 설정하세요.

Cloud 애셋 인벤토리

Cloud 애셋 인벤토리를 사용하면 조직, 폴더 또는 프로젝트의 애셋 메타데이터를 BigQuery 테이블로 내보낸 다음 인벤토리에서 데이터 분석을 실행할 수 있습니다.

Cloud 애셋 인벤토리 데이터 내보내기를 설정하려면 BigQuery로 내보내기를 참조하세요.

Cloud Billing

Cloud Billing BigQuery로 내보내기를 사용하면 자세한 Google Cloud 결제 데이터(예: 사용량, 예상 비용, 가격 데이터)를 하루 동안 자동으로 내보낼 수 있습니다.

타이밍이 중요합니다. 분석 요구에 맞게 보다 포괄적인 Google Cloud 결제 데이터 세트에 액세스하려면 Cloud Billing 계정을 만들 때 동시에 BigQuery로 Cloud Billing 데이터 내보내기를 사용 설정하는 것이 좋습니다.

Cloud Billing 데이터 내보내기를 설정하려면 Cloud Billing 데이터를 BigQuery로 내보내기를 참조하세요.

Cloud Logging

추가 분석 및 조인을 위해 Cloud Logging에서 BigQuery 테이블로 로그를 라우팅할 수 있습니다. Google Cloud 서비스의 경우 로그 데이터는 생성 후 약 1분이 지나면 쿼리에 사용할 수 있습니다.

로그 애널리틱스의 일부로 BigQuery를 사용하려면 로그 애널리틱스를 참조하세요.

Cloud Logging 데이터 내보내기를 설정하려면 지원되는 싱크로 로그 라우팅을 참조하세요.

Contact Center AI Insights

Contact Center AI Insights를 사용하면 자체 원시 쿼리를 수행할 수 있도록 Contact Center AI Insights 대화 및 분석 데이터를 BigQuery로 내보낼 수 있습니다.

Contact Center AI Insights 데이터 내보내기를 구성하려면 BigQuery로 대화 내보내기를 참조하세요.

Dialogflow CX

Dialogflow CX는 에이전트와 고객 간의 대화 로그를 생성합니다.

Dialogflow CX에서 대화 내보내기를 구성하려면 BigQuery로 상호작용 로깅 내보내기를 참조하세요.

Firebase

Firebase에는 BigQuery로 보낼 수 있는 다양한 애널리틱스 내보내기가 포함되어 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 분석
  • 클라우드 메시징
  • Crashlytics
  • 성능 모니터링
  • A/B 테스팅
  • 원격 구성 맞춤설정

Firebase 데이터 내보내기를 구성하려면 BigQuery로 프로젝트 데이터 내보내기를 참조하세요.

Google 애널리틱스 4

Google 애널리틱스 4 보고서 보기에서 BigQuery로 세션 데이터를 내보내는 방법을 알아보려면 애널리틱스 고객센터의 BigQuery 내보내기를 참조하세요. Google 애널리틱스 4 데이터가 BigQuery에 있으면 GoogleSQL을 사용하여 쿼리할 수 있습니다.

Google 애널리틱스 360

Google 애널리틱스 360 보고서 보기에서 BigQuery로 세션과 히트 데이터를 내보내는 방법을 알아보려면 애널리틱스 고객센터의 BigQuery 내보내기를 참조하세요. Google 애널리틱스 360 데이터가 BigQuery에 있으면 GoogleSQL을 사용하여 쿼리할 수 있습니다.

BigQuery의 애널리틱스 데이터를 쿼리하는 예시에 대해서는 애널리틱스 도움말의 BigQuery 설명서를 참조하세요.

Google Search Console 실적 데이터를 매일 BigQuery로 내보내도록 예약할 수 있으며, 여기에서 데이터에 대해 복잡한 쿼리를 실행할 수 있습니다.

데이터 내보내기를 설정하려면 BigQuery에 Search Console 데이터 대량 내보내기 정보.

추천자

BigQuery Data Transfer Service를 사용해서 권장사항에 대한 일일 스냅샷을 예약할 수 있습니다. 권장사항은 Google Cloud 제품 및 리소스 사용 최적화에 대한 조언을 제공하고 리소스 사용 패턴에 대한 인사이트를 제공합니다.

BigQuery Data Transfer Service를 사용하여 데이터 스냅샷을 설정하려면 BigQuery에 권장사항 내보내기를 참조하세요.

Vertex AI 일괄 예측

Vertex AI 일괄 예측은 모델에 대한 입력을 기반으로 예측 집합을 만듭니다. 추가 분석 및 조인을 위해 이러한 결과를 BigQuery에 저장할 수 있습니다.

일괄 예측 결과 내보내기를 구성하려면 일괄 예측 및 설명 가져오기를 참조하세요.

Vertex AI 예측

Vertex AI Prediction을 사용하여 추가 분석을 위해 온라인 엔드포인트의 예측 결과를 BigQuery에 저장할 수 있습니다.

BigQuery와 모델 예측 통합을 구성하려면 온라인 예측 로깅을 참조하세요.

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