데이터 웨어하우스 빌드

BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드하기

머신러닝 모델 생성을 포함하여 BigQuery에서 로드 및 변환된 데이터를 사용하여 데이터 웨어하우스를 설정합니다. Looker Studio의 대시보드를 사용하여 데이터 결과를 분석합니다.

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신규 고객에게는 Google Cloud를 전체적으로 탐색하고 평가할 수 있도록 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

사용 대상

데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자

학습할 내용

BigQuery로 데이터 웨어하우스를 빌드하는 방법과 Looker Studio를 사용하여 대시보드를 빌드하는 방법

배포 방법

Google Cloud에 가입하면 콘솔을 통해 배포할 수 있습니다.

개요

데이터 웨어하우스란?

데이터 웨어하우스는 여러 소스의 정형 데이터 및 반정형 데이터의 분석 및 보고에 사용되는 시스템입니다. 조직은 데이터 웨어하우스를 사용하여 분석을 위해 대량의 비즈니스 데이터를 통합, 제어, 관리합니다. 많은 조직이 온프레미스에 있는 기존 데이터 웨어하우스에서 더 많은 비용 절감, 확장성, 유연성을 제공하는 클라우드 데이터 웨어하우스로 마이그레이션하고 있습니다.

클라우드 데이터 웨어하우스란?

클라우드 서비스 제공업체가 클라우드 데이터 웨어하우스 솔루션을 관리하고 호스팅합니다. 따라서 클라우드 환경 본연의 유연성과 함께, 사용량 기반 요금제나 정액 요금제로 보다 예측 가능한 비용 관리의 이점을 누릴 수 있습니다.

하드웨어를 구매할 필요가 없어 일반적으로 온프레미스 솔루션에 비해 초기 투자 비용이 훨씬 적고 리드 타임도 짧으므로 자본 지출(CapEx)을 절감할 수 있습니다.

BigQuery를 클라우드 데이터 웨어하우스로 사용할 때의 이점은 무엇인가요?

기업의 규모와 상관없이 BigQuery를 사용하여 고립된 데이터를 한곳에 통합함으로써 데이터 분석을 수행하고 비즈니스 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 실시간으로 결정을 내리고 비즈니스 보고를 간소화하며 머신러닝을 데이터 분석에 통합하여 향후 비즈니스 기회를 예측할 수 있습니다. BigQuery는 비용 효율성이 뛰어난 완전한 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스로, 클라우드 전반에서 작동하며 데이터에 맞게 확장됩니다. BigQuery에는 비즈니스 인텔리전스, 머신러닝, AI가 기본 제공되어 유용한 정보를 쉽게 저장, 분석, 공유할 수 있는 통합 데이터 플랫폼이 제공됩니다.

BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스의 일반적인 비즈니스 사용 사례는 무엇인가요?

조직에서는 BigQuery를 사용하여 데이터로 많은 비즈니스 과제를 해결합니다. 데이터 웨어하우스로 사용되는 BigQuery의 일반적인 사용 사례로는 Google 애널리틱스 데이터를 사용한 마케팅 실적 분석 및 예측 잠재고객 구축, 실시간 사기 감지, 공급망 및 운영 분석, 수요 예측 등이 있습니다.

솔루션 세부정보

BigQuery를 사용한 데이터 웨어하우스

데이터 생성 및 분석 방법을 살펴볼 수 있도록 대시보드가 있는 예시 데이터 웨어하우스를 배포합니다.

솔루션 아키텍처

데이터가 Cloud Storage 버킷에 도착합니다.
Cloud Functions가 데이터 이동을 지원합니다.
데이터는 외부 테이블에서 BigQuery로 로드됩니다.
데이터는 BigQuery에서 저장 프로시저를 사용하여 변환됩니다.
추가 분석을 수행하기 위해 데이터에서 대시보드가 생성됩니다.

BigQuery로 데이터 웨어하우스 만들기

Google Cloud 경험 수준

초급

예상 배포 시간

12분

구성 2분, 배포 10분

무료로 시작하기

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예상 가격