데이터를 유용한 정보로 전환하는 고객과 데이터 FOMO를 해결하기 위한 분석 제품 소식

* 본 아티클의 원문은 2021년 2월 5일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.   

2020년 12월에 Google Cloud는 '2021년에 데이터와 클라우드의 혁신이 일어날 것'으로 예측했습니다. 1월에는 성공적인 한 해를 시작하기 위한 새로운 기능과 콘텐츠, 모범 사례를 제공하며 그 어느 때보다 분주한 한 달을 보냈습니다. Google Cloud의 업무는 고객에 의해 좌우됩니다. Google Cloud는 고객의 니즈에 항상 귀를 기울이며 고객의 성공을 지원하는 혁신적인 솔루션을 만들기 위해 노력합니다.

이번 달에는 Google의 데이터 분석과 관련한 새로운 소식을 간략히 전해드리겠습니다.

데이터 민주주의 3부작 시리즈

고객이 데이터 중심 기업으로 거듭나기 위한 사명을 완수하도록 돕기 위해 제작된 블로그 시리즈인 '데이터 민주화 3부작 시리즈'의 세 번째이자 마지막 편이 지난주에 발표되었습니다.  

이 블로그에서는 비즈니스 사용자의 역량을 강화하고, 머신러닝의 사용을 확대하며,어디에서나 실시간 웹로그 분석이 가능하도록 한 AB Tasty, Sunrun, Veolia, Geotab, AES Digital Hub와 같은 혁신적인 조직의 모범 사례를 소개했습니다. 유용한 정보의 민주화는 Google Cloud 고객의 주요 관심사이자 저 개인적으로도 열정을 가진 분야로서, 2021년에는 Google Cloud의 업무 계획에서 최우선 순위를 차지할 것입니다. 

Dataflow를 Pub/Sub와 함께 사용해 기존 스트리밍 시스템에서 발생하는 당면 과제를 해결하는 방법 또는 BigQuery, 연결된 시트, Looker, Data QnA를 조합하여 직원에게 더 빠르게 답변하는 방법을 알아보려면 이 블로그를 즐겨찾기에 추가하고 팀과 동료에게도 알려주세요.

더 자세한 내용이 필요하면 설계 패턴 카탈로그를 살펴보세요. 지난주에 BQML과 데이터 스튜디오로 대규모 수요 예측을 수행하는 데 도움이 될 리소스를 공개했습니다. 설계 패턴을 쉽게 이해할 수 있도록 마련된 아래의 동영상을 시청하고 다음 주에 개최될 BigQuery ML을 통한 수요 예측 수행 방법 웹 세미나에 등록해 보세요.

설계 패턴 카탈로그에는 고객 평생 가치 예측, 구매 경향 모델 빌드, 제품 추천 및 이상 감지 시스템 설계 등 다양한 작업을 수행하는 데 필요한 모든 정보가 담겨 있습니다. Google Cloud가 이렇게 강력한 모범 사례를 구축할 수 있었던 비결이 궁금하실 텐데요. 답은 간단합니다. 바로 고객 덕분입니다.  

Google Cloud는 모든 일에서 고객을 기준으로 삼고, 모든 업계의 고객이 필요로 하는 솔루션을 빌드한다는 데 자부심을 가지고 있습니다. 카탈로그에 소개된 리소스 역시 리테일, 제조, 금융, 통신 등 다양한 업계에 적용할 수 있습니다.

새벽 3시까지 야근하던 삶에서 아이스크림을 즐기는 삶으로 

고객을 위한 Google Cloud의 헌신을 보여주는 좋은 예로서 지난주에 게시했던 데이터 분석 제품 관리자인 채드 제닝스와 Google Cloud의 주요 고객사인 뉴욕 타임스 및 MLB가 나눈 놀라운 대화를 확인해 보세요.

이 동영상에는 뉴욕 타임스의 데이터 제품 전무이사 에드워드 포도일이 작성한 블로그도 나와 있습니다. 블로그에서 에드워드는 회사의 데이터 아키텍처가 발전함에 따라 '원활한 데이터 운영을 위해 새벽 3시까지 야근'하던 삶이 어떻게 '편안하게 아이스크림을 즐기는' 삶으로 바뀌었는지 소개합니다. 그 비결은 이제 '데이터 환경을 더 손쉽게 관리하고 데이터 수집, 분석, 통계에 대해 더 높은 기대치를 설정하여 이를 충족할 수 있게 되었기 때문'이라고 말합니다. 에드워드의 훈훈한 일화를 꼭 확인해 보시기 바랍니다.

모든 업계의 혁신가

Google Cloud에는 가장 의미 있고도 흥미로운 문제를 다루는 고객들이 있습니다. 이러한 고객에게 서비스를 제공하고, 고객의 발전을 지켜보는 것이 Google Cloud의 자부심입니다. 이번 달에는 Diginomica와 같은 유수 간행물과 의료 비즈니스 및 정책 사이트인 FierceHealthcare에서 이들의 여정을 소개했습니다.

• The Home Depot가 BigQuery를 통해 '신뢰 가능한 단일 소스'를 구현한 모범 사례를 살펴보세요.  
• Highmark Health에서 Google Cloud의 AI 및 분석 기술을 활용해 의료 업계에서 발생하는 데이터 파편화 문제를 해결하기로 한 사례를 살펴보고 새로운 아이디어를 얻어 보세요.
• Google Cloud의 목표는 모든 산업이 디지털 혁신 역량을 가속화하고 데이터 기반 혁신을 통해 비즈니스를 재편하도록 지원하는 것입니다. 어떤 업계도 예외는 아닙니다.  일례로 엔터테인먼트 업계에 종사하신다면, BMG가 더욱 스마트한 분석 도구를 통해 음악 수명주기 전반에서 관련 데이터를 활용하기 위해 Google Cloud, BigQuery, Dataproc을 선택한 이유를 확인해 보시기 바랍니다.

“저희는 지난 3년에 걸쳐 모든 데이터 웨어하우스를 BigQuery로 마이그레이션했으며, 덕분에 훨씬 더 많은 데이터를 한곳에 보관할 수 있게 되었습니다. 정확한 데이터가 보관된 장소가 단 하나이기 때문에 우리 조직에서는 더 이상 누구의 데이터가 신뢰할 만한지에 대한 공방이 존재하지 않습니다.” - The Home Depot

"Living Health 모델은 사용자가 제공한 정보와 선호사항을 수집하고 Google Cloud로 개발된 분석 기법을 적용하여 개별적인 니즈를 충족하는 선제적이고 민첩하며 접근성 높은 보건 계획과 지원팀을 구성합니다." - Highmark Health

놓쳐서는 안 될 제품 기능

Google Cloud은 고객의 다양한 니즈에서 영감을 얻어 고객이 더 간편하고, 더 강력하며, 더 통합적으로 업무를 수행할 수 있도록 새로운 기능을 지속적으로 소개하기 위해 노력합니다.  

1월에 Google Cloud는 BigQuery Cloud Console UI를 개편해 사용성을 획기적으로 개선했습니다. 이제 새로운 멀티탭 탐색, 새로운 리소스 패널, 새로운 SQL 편집기를 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보세요.

고객은 사용성 외에도 확장성을 중시하며, 쿼리와 사용 사례를 거의 무제한으로 확장하기 위해 Google Cloud의 도움을 필요로 합니다. 그래서 이번 달에 BigNUMERIC 데이터 유형에 대한 지원을 시작했습니다. BigQuery는 숫자 데이터를 저장하기 위한 다양한 데이터 유형을 이미 지원하고 있습니다. 이러한 데이터 유형 중에서도, NUMERIC은 가장 높은 수준인 38자리의 정밀도와 9자리의 확장성을 지원합니다. 하지만 웹 규모의 대형 데이터 세트로 시간, 위치 또는 금융 기반 정보까지 지원하기에는 기존의 NUMERIC이 지원하는 정밀도와 규모는 충분하지 못했습니다. 

이를 개선하기 위해 모든 리전에서 76자리의 정밀도와 38자리의 규모를 지원하는 BIGNUMERIC의 공개 미리보기를 도입했습니다. 여기에서 자세히 알아보세요. 

마지막으로, 많은 분들이 Apache Spark와 같은 오픈소스 엔진에서 BigQuery를 사용하는 방법에 대해 문의해 주셨습니다. Dataproc 제품 관리자인 크리스 크로스비가 데이터 엔지니어와 데이터 과학자를 위한 3가지 일반적인 사용 사례를 통해 Spark-BigQuery-커넥터를 소개하는 훌륭한 가이드 동영상을 제작했습니다.

BigQuery를 사용해 보시겠어요? 여기서 BigQuery 샌드박스로 시작해 보세요. 1월 블로그에서 사용자가 Google Sheets로 복잡한 CSV 파일을 BigQuery에 업로드하는 방법을 확인하세요.

더 많은 커뮤니티 소식

본 블로그의 구독자분들은 Google Cloud팀이 커뮤니티를 지원하고 고객과의 협력을 통해 데이터 분석, 머신러닝, 데이터 과학 분야의 발전에 힘쓰고 있다는 사실을 알고 계실 것입니다. 여러분의 성공에 더 큰 힘이 되어 드릴 수 있는 방법이 있으면 알려주세요.