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BigQuery

비용 효율적인 서버리스 멀티 클라우드 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스로, 데이터 기반 혁신을 지원합니다.

신규 고객에게는 BigQuery에 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다. 모든 고객에게 매월 10GB의 스토리지와 최대 1TB의 쿼리가 무료로 제공되며 크레딧이 차감되지 않습니다.

  • 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 27% 더 저렴한 3년간의 TCO로 대규모 분석을 실행

  • 기본 제공되는 비즈니스 인텔리전스 및 머신러닝으로 유용한 정보를 범용화

  • 유연한 멀티 클라우드 분석 솔루션을 통해 여러 클라우드 내 데이터에 기반한 비즈니스 의사 결정을 지원

  • Google의 통합 데이터 클라우드에서 핵심적인 역할을 하며 데이터 혁신을 지원

이점

실시간 분석과 예측 분석으로 유용한 정보 확보

스트리밍 데이터를 실시간으로 쿼리하고 전체 비즈니스 프로세스에 대한 최신 정보를 얻으세요. 내장된 머신러닝 기능으로 데이터를 이동하지 않고도 비즈니스 성과를 쉽게 예측할 수 있습니다.

데이터 보호 및 신뢰할 수 있는 운영

고가용성과 99.99% 업타임 SLA를 제공하는 BigQuery의 강력한 보안, 거버넌스, 안정성 제어를 활용하세요. 기본 암호화 및 고객 관리 암호화 키로 데이터를 보호하세요.

데이터 사일로 해소 및 종속 방지

파트너 생태계, 개방형 데이터 표준, 일반적인 업계 데이터 모델을 도입하여 어떤 플랫폼 또는 환경에서나 데이터를 다룰 수 있는 선택권을 확보하세요.

주요 특징

주요 특징

머신러닝 기본 제공

BigQuery ML을 활용하는 데이터 과학자와 데이터 분석가는 BigQuery 내에서 바로 간편한 SQL을 이용해 글로벌 규모의 정형, 반정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터를 기반으로 하는 ML 모델을 신속하게 빌드 및 운용할 수 있습니다. 온라인 예측에 사용할 BigQuery ML 모델을 Vertex AI 또는 자체 서빙 레이어로 내보내세요. 현재 지원되는 모델에 대해 자세히 알아보세요.

클라우드 간 데이터 분석 및 공유

BigQuery Omni는 완전 관리형 멀티 클라우드 분석 솔루션으로, AWS 및 Azure를 포함한 여러 클라우드에서 데이터를 비용 효율적으로 안전하게 분석하고 데이터 세트 전반을 아우르는 단일 제어 창에서 결과를 공유할 수 있습니다. 제한된 기간 동안 BigQuery Omni를 무료로 사용해 볼 수 있습니다.BigQuery의 데이터 교환 플랫폼인 Analytics Hub를 통해 효율적이고 안전하게 데이터 애셋을 조직 내부 및 조직 간에 안전하게 교환할 수 있습니다. 또한 상용, 공개, Google 데이터 세트에도 액세스할 수 있습니다.

쿼리 가속이 기본 제공되는 실시간 분석

BigQuery에는 스트리밍 데이터를 자동으로 수집하여 즉시 쿼리할 수 있도록 하는 스트리밍 기능이 기본 제공되며 Dataflow와 같은 Google Cloud의 스트리밍 제품에 대한 기본 통합 기능도 있습니다. 1초 미만의 쿼리 응답 시간과 높은 동시 실행을 제공하는 인메모리 분석 서비스인 BigQuery BI Engine을 사용하여 복잡한 대규모 데이터 세트를 대화형으로 분석하세요. BI Engine은 기본적으로 Looker Studio와 통합되며 여러 비즈니스 인텔리전스 도구와 호환됩니다.

모든 유형의 데이터 통합, 관리, 제어

BigQuery는 데이터 분석가와 과학자가 모든 유형의(정형, 반정형, 비정형) 데이터를 쿼리할 수 있는 원스톱 솔루션입니다. BigLake를 사용하여 다양한 데이터 유형을 탐색 및 통합하고 고급 모델을 빌드하세요. 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 액세스를 제공하고 대규모 분석을 지원하는 지능형 데이터 패브릭인 Dataplex를 활용하면 일관된 제어를 통해 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트 전반에서 조직이 데이터를 중앙 집중식으로 검색, 관리, 모니터링, 제어할 수 있습니다.

BigQuery를 사용한 지리정보 분석

BigQuery 지리정보는 BigQuery의 서버리스 아키텍처에 지리정보 분석과 관련된 기본 지원을 고유하게 결합하므로, 위치 인텔리전스를 활용하여 분석 워크플로를 강화할 수 있습니다. 일반적인 지리정보 데이터 형식의 임의의 점, 선, 다각형, 다중 다각형을 지원하므로 더욱 간편하게 분석하고 공간 데이터를 새로운 관점으로 바라보며 완전히 새로운 사업 분야를 개척할 수 있습니다.

모든 특징 보기

문서

문서

빠른 시작
BigQuery 샌드박스 사용

신용카드 정보를 제공하거나, 결제 계정을 만들거나, 프로젝트에 결제를 사용 설정하지 않고도 BigQuery와 Cloud 콘솔을 경험해 보세요.

빠른 시작
빠른 시작: Cloud 콘솔 사용

Google Cloud 콘솔을 시각적 인터페이스로 사용하여 쿼리 실행, 데이터 로드, 데이터 내보내기 등의 작업을 수행하는 방법을 알아보세요.

Google Cloud 기본사항
BigQuery로 데이터 로드

일괄 처리, 스트리밍, 쿼리 또는 서드 파티 애플리케이션 사용을 통해 BigQuery로 데이터를 수집하는 방법을 알아보세요. 

Google Cloud 기본사항
BigQuery에서 테이블 만들기 및 사용

BigQuery에서 표준(기본 제공) 테이블을 만들고 사용하는 방법을 알아보세요. 

Google Cloud 기본사항
BigQuery API 및 라이브러리 개요

소개 동영상을 포함하여 BigQuery와 연결된 다양한 API 및 라이브러리에 대한 개요를 확인하세요.

빠른 시작
빠른 시작: BigQuery 명령줄 도구 사용

BigQuery 명령줄 도구를 사용하여 쿼리를 실행하고 데이터를 로드하고 데이터를 내보내는 방법을 알아보세요.

사용 사례

사용 사례

사용 사례
BigQuery로 원하는 데이터 가져오기

BigQuery에서 여러 소스의 데이터를 취합하여 보다 쉽게 분석할 수 있습니다. 로컬 소스, Google Drive 또는 Cloud Storage 버킷에서 데이터 파일을 업로드하거나, BigQuery Data Transfer Service(DTS), Data Fusion 플러그인을 사용하거나, BigQuery용 Datastream을 사용하여 관계형 데이터베이스의 데이터를 복제하거나, 업계를 선도하는 Google의 데이터 통합 파트너십을 활용할 수도 있습니다. BigQuery로 데이터를 가져오는 데 최상의 유연성을 발휘할 수 있습니다.

BigQuery로 데이터를 가져오는 5가지 주요 수단을 보여주는 아키텍처 다이어그램 왼쪽의 1번 선. 파일(CSV, JSON, AVRO 등)에서 Cloud Storage 및 BigQuery로 이어지는 흐름을 나타냅니다. 2번 선. 파트너 DTS 커넥터와 Google BigQuery DT 커넥터에서 BigQuery DTS를 거쳐 BigQuery로 이어지는 흐름을 나타냅니다. 3번 선. Data Fusion 플러그인에서 Data Fusion을 거쳐 BigQuery로 이어지는 흐름을 나타냅니다. 4번 선. SAP Data Services에서 BigQuery로 이어지는 흐름을 나타냅니다. 5번 선. 파트너 통합에서 BigQuery로 이어지는 흐름을 나타냅니다.
사용 사례
데이터 웨어하우스 마이그레이션

Google Cloud의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스로 이전하여 당면한 분석 요구를 해결하고 비즈니스를 원활하게 확장하세요. 완전 관리형 무료 BigQuery Migration Service를 사용하여 Netezza, Oracle, Redshift, Teradata 또는 Snowflake에서 BigQuery로 간편하게 마이그레이션하세요. 포괄적인 데이터 웨어하우스 마이그레이션 가이드를 통해 자세히 알아보고 시작하세요.

데이터 웨어하우스 마이그레이션 아키텍처 다이어그램
사용 사례
실시간 분석

이벤트 기반 분석을 통해 실시간으로 비즈니스 이벤트에 대응하여 경쟁 우위를 확보하세요. BigQuery는 스트리밍 데이터를 자동으로 수집하여 즉시 쿼리할 수 있도록 하는 기본 제공 스트리밍 기능을 갖추고 있습니다. 따라서 최신 데이터를 바탕으로 민첩성을 유지하면서 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.또는 Dataflow를 통해 종합적인 스트리밍 분석 솔루션을 위한 빠르고 간소화된 스트리밍 데이터 파이프라인을 사용할 수 있습니다. 

스트리밍 아키텍처
사용 사례
예측 분석

예측 분석을 통해 향후 결과를 더 정확하게 예측하고 비즈니스에서 기회를 발견할 수 있습니다. 스마트 분석 참조 패턴은 샘플 코드와 기술 참조 가이드를 통해 일반적인 분석 사용 사례에서 가치를 더 빠르게 도출할 수 있도록 마련되었습니다.BigQuery 및 BigQuery ML을 사용하여 전자상거래 추천 시스템을 빌드하고, 고객의 평생 가치를 예측하고, 구매 경향 솔루션을 설계하는 방법을 알아보세요.

사용 사례
마케팅 데이터 웨어하우스

마케팅 데이터 웨어하우스를 사용하면 마케팅 성과를 높이는 적시에 타겟팅된 맞춤 광고 경험을 제공할 수 있습니다.BigQuery는 비즈니스를 전체적으로 파악할 수 있도록 Google Ads, Campaign Manager, 기타 마케팅 플랫폼에 원활한 데이터 커넥터를 제공합니다. Google 애널리틱스와 BigQuery의 기본 제공 ML로 고급 마케팅 잠재고객을 구축하여 ROI를 높이세요. 마케팅 분석 솔루션에 대해 자세히 알아보세요.

마케팅 데이터 웨어하우스 아키텍처

모든 특징

모든 특징

서버리스 서버리스 데이터 웨어하우징 덕분에 Google의 모든 리소스 프로비저닝이 백그라운드에서 실행되므로 사용자는 인프라 업그레이드, 보안, 관리에 신경 쓸 필요 없이 데이터와 분석에 집중할 수 있습니다.
멀티 클라우드 기능 BigQuery Omni를 사용하면 BigQuery의 익숙한 인터페이스 내에서 표준 SQL을 사용해서 여러 클라우드의 데이터를 분석할 수 있습니다. 유연한 완전 관리형 인프라를 통해 데이터 분석가 또는 데이터 과학자에게 완벽하게 원활한 데이터 분석 환경을 제공할 수 있습니다. 단일 제어 창에서 교차 클라우드 전송을 사용하여 클라우드 간에 데이터를 결합하거나 모델을 학습시킬 수도 있습니다.
기본 제공되는 ML 및 AI 통합 BigQuery ML로 데이터에 ML을 적용할 수 있을 뿐 아니라 Vertex AITensorFlow와의 통합을 통해 SQL만으로 몇 분 안에 정형 데이터로 강력한 모델을 학습시키고 실행할 수도 있습니다.
BI를 위한 기반 BigQuery는 최신 클라우드 BI 솔루션의 중추이며 Google과 기술 파트너의 도구를 사용하여 원활한 데이터 통합, 변환, 분석, 시각화, 보고를 가능하게 합니다. BI 워크로드 속도를 높이려면 인메모리 분석 서비스인 BI Engine을 사용 설정하세요. 표준 ODBC/JDBC를 통해 널리 사용되는 BI 도구에서 1초 미만의 쿼리 응답 시간과 높은 동시성을 확보할 수 있습니다.
스프레드시트 인터페이스 연결된 시트를 통해 사용자는 SQL에 대한 지식이 없어도 수십억 행의 실시간 BigQuery 데이터를 Google Sheets에서 분석할 수 있습니다. 사용자는 피벗 테이블, 차트, 수식 등 익숙한 도구를 사용하여 빅데이터에서 유용한 정보를 손쉽게 도출할 수 있습니다. 시작 가이드에서 연결된 시트에 대해 자세히 알아보세요.
실시간 분석 BigQuery의 고속 스트리밍 삽입 API가 강력한 실시간 분석 기반을 제공하여 최신 비즈니스 데이터를 즉시 분석에 사용할 수 있습니다. Datastream, Pub/Sub, Dataflow를 활용하여 BigQuery로 데이터를 스트리밍할 수도 있습니다.
실시간 변경 데이터 캡처 및 복제 Datastream을 사용해 이기종 데이터베이스, 스토리지 시스템, 애플리케이션에서 지연 시간을 최소화하면서 안정적으로 데이터를 동기화합니다. Datastream은 목적에 맞게 작성된 확장형 Dataflow 템플릿과 통합되어 Cloud Storage에 기록된 변경 내역을 가져와 BigQuery에서 실시간 분석을 위한 최신 상태의 복제된 테이블을 만듭니다.
자동 고가용성 BigQuery는 추가 비용이나 설정 작업 없이 여러 위치에서 높은 가용성을 갖춘 내구성이 뛰어난 복제 스토리지를 투명하게 자동으로 제공합니다.
표준 SQL BigQuery는 ANSI:2011을 준수하는 표준 SQL 언어를 지원하므로 코드를 다시 작성할 필요가 줄어듭니다. BigQuery는 ODBC와 JDBC 드라이버도 무료로 제공하므로 현재 사용하는 애플리케이션에서 BigQuery의 강력한 엔진을 활용할 수 있습니다.
연합 쿼리 및 논리적 데이터 웨어하우징 BigQuery는 강력한 연합 쿼리를 통해 Parquet 및 ORC 오픈소스 파일 형식의 객체 스토리지(Cloud Storage), 트랜잭션 데이터베이스(Bigtable, Cloud SQL), Drive 내 스프레드시트의 외부 데이터 소스를 처리할 수 있습니다. 데이터를 이동하지 않고도 이 모든 작업이 가능합니다.
데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 통합 Storage API를 사용하여 BigQuery에서 직접 오픈소스 데이터 과학 워크로드(Spark, TensorFlow, Dataflow, Apache Beam, 맵리듀스, Pandas, scikit-learn)를 실행하세요.데이터 웨어하우스 및 레이크를 통합하여 균일하게 세분화된 액세스 제어를 실행하고 멀티 클라우드 스토리지 및 개방형 형식에서 쿼리 성능을 가속화할 수 있습니다.
구체화된 뷰 BigQuery 구체화된 뷰를 활용하여 환경 내의 쿼리 성능을 가속화하고 비용을 절감하세요. 설정과 사용이 간편하고 실시간으로 업데이트되므로 문제에 대한 해답을 빠르게 얻을 수 있습니다.
스토리지와 컴퓨팅 분리 BigQuery는 스토리지와 컴퓨팅이 분리되어 있어 비즈니스에 적합한 스토리지와 처리 솔루션을 선택하고 각각의 액세스 권한과 비용을 제어할 수 있습니다.
자동 백업 및 간편한 복원 BigQuery는 자동으로 데이터를 복제하고 변경 기록을 7일간 유지하므로 다른 시간대의 데이터를 쉽게 복원하고 비교할 수 있습니다.
지리정보 데이터 유형 및 함수 BigQuery 지리정보는 BigQuery의 서버리스 아키텍처에 지리정보 분석과 관련된 기본 지원을 결합하므로 위치 인텔리전스를 활용하여 분석 워크플로를 보강할 수 있습니다. 일반적인 지리정보 데이터 형식의 임의의 점, 선, 다각형, 다중 다각형을 지원하므로 더욱 간편하게 분석하고 공간 데이터를 새로운 관점으로 바라보며 완전히 새로운 사업 분야를 개척할 수 있습니다.
BigQuery Data Transfer Service BigQuery Data Transfer Service는 정해진 일정에 따라 또는 완전 관리형 방식으로 Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube, 파트너 SaaS 애플리케이션과 같은 외부 데이터 소스의 데이터를 BigQuery로 자동 전송합니다. 또한 사용자는 Teradata 및 Amazon S3의 데이터를 BigQuery로 쉽게 전송할 수 있습니다.
빅데이터 생태계 통합 BigQuery는 DataprocDataflow와 더불어 Apache 빅데이터 생태계와의 통합을 제공하므로 Storage API를 사용하여 기존 Hadoop/Spark, Beam 워크로드에서 BigQuery의 데이터를 바로 읽거나 쓸 수 있습니다.
페타바이트급 확장 데이터 성능을 높이는 동시에 매끄럽게 확장하여 페타바이트에서 엑사바이트에 이르는 데이터를 간편하게 저장하고 분석할 수 있습니다.
유연한 가격 책정 모델 주문형 요금제를 선택하면 사용한 스토리지와 컴퓨팅에 해당하는 비용만 지불하면 됩니다. 예약을 통한 정액제의 경우 가격 예측 및 워크로드 관리를 원활하게 선택할 수 있으므로 대용량 사용자나 기업에 유리합니다. 자세한 내용은 BigQuery 가격 책정 또는 비용 관리를 참조하세요.
데이터 거버넌스 및 보안 BigQuery는 Google Cloud의 보안 및 개인 정보 보호 서비스와 통합되어 열 수준행 수준의 강력한 보안 및 세밀한 거버넌스 제어 기능을 제공합니다. 저장 데이터와 전송 중인 데이터가 기본적으로 암호화되므로 안심할 수 있습니다. 
지리적 확장 BigQuery는 지리적 데이터 제어 옵션(미국, 아시아, 유럽 위치)을 제공하므로 리전 내 클러스터 및 기타 컴퓨팅 리소스를 설정하고 관리할 필요가 없습니다.
유연한 데이터 수집 Data Transfer Service(DTS)를 사용하거나 Cloud Data Fusion, BigQuery용 Datastream, Informatica, Talend 등과 같은 데이터 통합 도구를 활용하여 무료로 수백 개의 널리 사용되는 비즈니스 SaaS 애플리케이션에서 BigQuery로 데이터를 자동으로 이전할 수 있습니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 애플리케이션에서 규모와 관계없이 데이터를 로드하고 변환할 수 있습니다.
프로그래매틱 상호작용 BigQuery는 간편한 프로그래매틱 액세스와 애플리케이션 통합을 위해 REST API를 제공합니다. 클라이언트 라이브러리는 자바, Python, Node.js, C#, Go, Ruby, PHP로 제공됩니다. 비즈니스 사용자는 Google Apps Script를 사용하여 Sheets에서 BigQuery에 액세스할 수 있습니다.
다양한 모니터링 및 로깅 BigQuery는 Cloud 감사 로그를 통해 다양한 모니터링, 로깅, 알림을 제공하고 Cloud Logging을 사용하는 모든 애플리케이션이나 서비스의 로그 저장소 역할을 할 수 있습니다.
공개 데이터 세트 Google Cloud 공개 데이터 세트는 다양한 업종에서 작성된 수요가 높은 200개 이상의 공개 데이터 세트로 구성된 강력한 데이터 저장소를 제공합니다. Google은 모든 공개 데이터 세트에 무료 스토리지를 제공하며 고객은 매달 최대 1TB의 데이터를 무료로 쿼리할 수 있습니다.
항상 무료 액세스 BigQuery 샌드박스를 사용하면 BigQuery의 모든 기능에 항상 무료로 액세스할 수 있습니다. 단, 특정 한도가 적용됩니다. 신용카드 없이 또는 프로젝트에 대한 결제 계정을 만들거나 사용하지 않고도 시작할 수 있습니다. 

가격 책정

가격 책정

BigQuery는 데이터 스토리지, 스트리밍 삽입, 데이터 쿼리에 대한 비용을 청구하지만 데이터 로드 및 내보내기는 무료입니다. 자세한 가격 정보는 가격 책정 가이드를 참조하세요.

항목 가격
스토리지

1GB당 $0.02/월

장기 스토리지의 경우 1GB당 $0.01/월

스트리밍 삽입 200MB당 $0.01
데이터 로드, 복사, 내보내기, 메타데이터 작업 무료

USD 외의 통화로 지불하는 경우 Google Cloud SKU에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.

구독 유형 가격
사용한 만큼만 지불

1TB당 $5

매달 처음 1테라바이트(1TB)는 무료*

정액제

최저가 $1,700/월(전용 슬롯 100개 예약)

가변 슬롯 100개에 시간당 $4

자세한 내용은 정액제를 참조하세요.

자세한 내용은 BigQuery ML 가격 책정을 참조하세요.

USD 외의 통화로 책정된 가격은 Google Cloud SKU를 참조하세요.

* 매달 BigQuery로 처리되는 데이터의 처음 1TB는 무료입니다.

BigQuery 샌드박스는 제한된 무료 액세스를 제공합니다.

구독 유형 가격
BigQuery Omni 정액제

최저가 $2,125/월(AWS 기준으로 전용 슬롯 100개 예약)

가변 슬롯 100개에 시간당 $5

자세한 내용은 BigQuery Omni 가격 책정을 참조하세요.

이러한 작업에는 BigQuery의 할당량 정책이 적용됩니다.

파트너

BigQuery 전문성을 갖춘 파트너와 협력

데이터 수집에서 시각화에 이르기까지 많은 파트너가 데이터 솔루션을 BigQuery와 통합했습니다. 아래는 Google Cloud Ready - BigQuery를 통한 파트너 통합 목록입니다.