구글 빅쿼리 초보 마케터 가이드 GA 연결 방법과 가격

구글 빅쿼리 초보 마케터 가이드 GA 연결 방법과 가격

구글 빅쿼리는 클라우드 기반의 데이터 웨어하우징 서비스로, 대용량 데이터를 저장하고 분석하는 데 사용됩니다. 초보 마케터도 쉽게 사용할 수 있으며, 다음 가이드를 통해 구글 빅쿼리를 시작하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 또한 구글 빅쿼리를 GA와 연동하는 방법 그리고 해당 솔루션 도입하는 데 들어가는 데 중요한 의사결정 요소인 가격도 같이 한번 알아보겠습니다.

 

현재 마케팅 업무를 하고 있는 분들 중 가운데 회사에서 구글 빅쿼리 도입 여부를 검토하라고 오더가 내려온다면 이 내용이 그래도 조금은 도움은 되지 않을까 합니다.

 

• 구글 빅쿼리 시작하는 방법 : 초보자용 가이드
• 구글 빅쿼리 Google Analytics 연동하기
• 구글 빅쿼리 가격

 

1. 구글 클라우드 계정 설정

구글 빅쿼리를 사용하려면 먼저 구글 클라우드 플랫폼에 가입하고 계정을 설정해야 합니다. 이미 Gmail 계정이 있다면 해당 계정으로 로그인하거나, 새로운 계정을 만들 수 있습니다.

 

2. 프로젝트 만들기

구글 클라우드 콘솔에 로그인한 후, "프로젝트 만들기" 버튼을 클릭하여 새 프로젝트를 생성합니다. 프로젝트는 구글 클라우드 서비스를 관리하는 데 사용되며, 빅쿼리도 프로젝트 내에서 사용됩니다.

 

3. 빅쿼리 활성화

프로젝트를 만든 후, 콘솔 상단의 검색 창에서 "빅쿼리"를 입력하고 빅쿼리 서비스를 활성화합니다. 이제 빅쿼리를 사용할 준비가 되었습니다.

 

4. 데이터셋 및 테이블 생성

데이터를 분석하려면 먼저 데이터셋과 테이블을 생성해야 합니다. 데이터셋은 데이터를 그룹화하는 컨테이너이며, 테이블은 데이터를 포함하는 구조입니다. 빅쿼리 콘솔에서 데이터셋과 테이블을 생성할 수 있습니다.

 

5. 데이터 업로드 또는 가져오기

데이터셋과 테이블을 생성한 후, 데이터를 빅쿼리로 가져오거나 업로드해야 합니다. 데이터는 CSV, JSON, Avro 등 다양한 형식으로 업로드할 수 있습니다.

 

6. SQL 쿼리 작성

빅쿼리는 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리하고 분석하는 데 사용됩니다. SQL 쿼리를 작성하여 데이터를 검색하고 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 데이터를 분석하려면 "SELECT" 문을 사용하여 필요한 정보를 추출할 수 있습니다.

 

7. 쿼리 실행 및 시각화

SQL 쿼리를 작성한 후에는 해당 쿼리를 실행하고 결과를 시각화할 수 있습니다. 빅쿼리 콘솔에서 실행 결과를 그래프나 차트로 표시하거나, 다른 BI 도구를 사용하여 시각화할 수 있습니다.

 

8. 데이터 저장 및 보안 설정

빅쿼리는 데이터를 안전하게 저장하고 관리하는 기능을 제공합니다. 필요에 따라 데이터 액세스 권한을 설정하고 데이터를 안전하게 보관할 수 있습니다.

 

9. 모니터링과 비용 관리

빅쿼리 콘솔에서 쿼리 및 작업의 성능을 모니터링하고 비용을 관리할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 예산을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

 

구글 빅쿼리는 강력한 데이터 분석 도구로, 마케터들에게 중요한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 기본 단계를 따라가면서 데이터를 더 잘 이해하고 마케팅 전략을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

 

추가로 빅쿼리 문서와 튜토리얼을 참고하여 더 깊이 있는 스터디를 해보시면 더 많은 기능을 활용해볼 수 있습니다.

 

구글 빅쿼리 GA 연결 방법

 

다음으로 구글 빅쿼리와 GA를 연동하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 당연하게도 대부분 기업에서 활용하는 빅데이터는 자사 유저들의 정보입니다. 보통 웹 기반 비즈니스를 운영한다면 기본적으로 구글 애널리틱스 즉 GA를 도입하여 데이터를 분석하고 있을 것입니다. 

 

구글 애널리틱스 데이터를 구글 빅쿼리에 연결하는 프로세스는 다음과 같습니다. 이를 위해서는 구글 클라우드 플랫폼과 구글 애널리틱스에 대한 액세스 권한이 필요합니다.

 

 

참고: 이 프로세스를 시작하기 전에, 구글 클라우드 플랫폼과 구글 애널리틱스의 관련 프로젝트와 계정 액세스를 설정해야 합니다.

 

구글 클라우드 프로젝트 설정:

 

(구)구글 클라우드 콘솔, 현재는 구글 클라우드 플랫폼 (https://console.cloud.google.com/)에 로그인합니다.

새로운 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 선택합니다. 이 프로젝트는 빅쿼리에 연결된 데이터가 저장될 곳입니다.

 

 

 

API 및 서비스 활성화:

 

구글 클라우드 콘솔에서 "API 및 서비스" 메뉴로 이동합니다.

"대시보드"에서 "API 및 서비스 활성화" 버튼을 클릭합니다.

"Google Analytics API"와 "BigQuery API"를 검색하고 활성화합니다.

 

서비스 계정 만들기:

 

"API 및 서비스" > "서비스 계정"으로 이동합니다.

"서비스 계정 만들기" 버튼을 클릭합니다.

"역할"을 선택하고, "BigQuery" > "BigQuery 관리자" 역할을 할당합니다.

"새 비공개 키 생성" 옵션을 선택하고 JSON 형식으로 키를 생성합니다. 이 키는 빅쿼리와 애널리틱스 간의 연결을 설정하는 데 필요합니다.

 

구글 애널리틱스 설정:

 

 

구글 애널리틱스(https://analytics.google.com)에 로그인합니다.

"관리" 섹션으로 이동하고 원하는 속성을 선택합니다.

"빅쿼리 연결" 옵션을 찾아 클릭합니다.

서비스 계정 키(JSON 파일)을 업로드하고 필요한 설정을 구성합니다. 이 설정은 데이터를 빅쿼리로 전송하는 데 사용됩니다.

 

데이터 스트림 설정:

 

애널리틱스에서 원하는 속성과 데이터 뷰를 선택하고 "데이터 스트림"을 설정합니다. 이를 통해 빅쿼리로 데이터를 보낼 수 있습니다.

 

데이터 스트림을 빅쿼리 테이블로 전송:

 

데이터 스트림을 설정한 후, 구글 애널리틱스 데이터는 빅쿼리 테이블로 자동으로 전송됩니다. 이 데이터를 빅쿼리에서 쿼리하고 분석할 수 있습니다.

이러한 단계를 따르면 구글 애널리틱스 데이터를 구글 빅쿼리에 연결하고 분석할 수 있습니다. 이것은 마케터나 데이터 분석가에게 중요한 정보를 얻는 데 도움이 될 것입니다.

 

구글 빅쿼리 가격

구글 빅쿼리의 가격은 여러 요소에 따라 다르며, 사용량과 데이터 처리량에 따라 정해집니다. 구글 클라우드의 가격 책정은 복잡하며 시간에 따라 변경될 수 있으므로 정확한 정보를 얻으려면 구글 클라우드 플랫폼 웹사이트에서 최신 가격 정보를 확인해야 합니다. 그러나 아래는 빅쿼리 가격을 결정하는 일반적인 요소입니다.

 

 

쿼리 가격: 빅쿼리는 쿼리당 데이터 처리 비용을 부과합니다. 쿼리가 실행될 때 데이터를 스캔하는 양과 쿼리가 실행되는 빈도에 따라 가격이 결정됩니다.

 

스토리지 가격: 데이터를 빅쿼리에 저장하는 데 필요한 스토리지 비용도 있습니다. 스토리지 비용은 저장된 데이터 양에 따라 책정됩니다.

 

데이터 전송 비용: 데이터를 빅쿼리로 가져오거나 내보내는 데 필요한 데이터 전송 비용도 고려해야 합니다.

 

데이터 인출 비용: 데이터를 빅쿼리에서 다운로드하는 경우, 해당 데이터 인출 비용이 부과될 수 있습니다.

 

복제 및 백업 비용: 데이터를 안전하게 보호하려면 데이터를 복제하고 백업해야 할 수 있으며, 이에 따른 비용이 발생할 수 있습니다.

 

라이프사이클 관리 비용: 데이터의 보존 기간에 따라 비용이 다를 수 있습니다. 오래된 데이터를 저장하면 추가 비용이 발생할 수 있습니다.

 

빅쿼리의 가격 책정은 사용자의 요구사항과 데이터 양, 사용 빈도에 따라 다양하게 변할 수 있으므로, 구체적인 비용을 계산하려면 구글 클라우드 플랫폼 가격 책정 페이지에서 자세한 정보를 확인하고 가격 계산 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 프로젝트의 예산을 효과적으로 관리하고 빅쿼리 리소스를 최적으로 활용하는 방법에 대해 고려할 필요가 있습니다