BigQuery에 연결

BigQuery는 Google의 페타바이트 규모 데이터 웨어하우징 솔루션입니다. 데이터 스튜디오는 BigQuery와 기본적으로 통합되며 BigQuery 데이터를 분석하고 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.

구현 단계

BigQuery 데이터를 데이터 스튜디오로 가져오는 방법은 여러 가지가 있습니다.

  • 데이터 스튜디오 UI에서 기본 BigQuery 커넥터 사용
  • 커뮤니티 커넥터 개발 및 사용

데이터 스튜디오 UI에서 기본 BigQuery 커넥터 사용

사용자는 데이터 스튜디오에서 기본 BigQuery 커넥터를 사용하여 BigQuery 테이블 또는 특정 쿼리를 시각화할 수 있습니다. 데이터 스튜디오 내에서 BigQuery의 전체 테이블을 가져오거나 맞춤 쿼리를 실행할 수 있습니다. Data Studio 탐색기 기능을 사용하여 BigQuery 데이터의 탐색적 분석을 완료할 수도 있습니다.

이 방법은 사용자가 다음과 같은 경우에 유용합니다.

  • 탐색적 분석을 수행하는 경우
  • SQL에 익숙하고 자체 쿼리를 작성할 수 있습니다.
  • 데이터에 익숙하고 처음부터 시각화하는 방법을 알고 있습니다.

예: BigQuery에서 출생률 데이터 쿼리

[이 가이드][Visualizing BigQuery Data Using Data Studio] 에서는 최종 사용자가 데이터 스튜디오 UI에서 데이터 스튜디오의 기본 BigQuery 커넥터를 사용하여 BigQuery 데이터를 시각화하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서는 BigQuery natality 샘플 테이블을 쿼리하고 전체 테이블을 데이터 스튜디오로 가져옵니다.

예: BigQuery, App Engine, 데이터 스튜디오로 BI 대시보드 빌드

[데이터 스튜디오 및 BigQuery를 사용하여 BI 대시보드를 빌드하는 방법] 에서는 App Engine을 사용하여 BigQuery 데이터를 사전 집계한 다음 데이터 스튜디오로 시각화하는 방법을 보여줍니다.

커뮤니티 커넥터 개발 및 사용

BigQuery에서 데이터를 가져오는 커뮤니티 커넥터를 개발할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 네이티브 커넥터를 사용하는 것보다 다음과 같은 이점이 있습니다.

  1. 기존 쿼리를 커넥터에 통합할 수 있습니다. 사용자가 정확한 쿼리를 얻기 위해 직접 SQL을 작성하거나 SQL 스니펫을 복사/붙여넣기할 필요가 없습니다. 또한 쿼리를 매개변수화하고 사용자가 커넥터 구성을 통해 입력을 제공하여 쿼리를 맞춤설정하도록 할 수 있습니다.
  2. 서비스 계정을 사용하여 결제를 중앙 집중화할 수 있습니다. 사용자에게 GCP 결제 계정에 대한 액세스 권한이 필요하지 않습니다.
  3. 사용자는 자체 데이터가 포함된 사전 제작된 템플릿 보고서로 시작할 수 있습니다.
  4. 자체 캐싱 레이어를 구현하여 BigQuery 비용을 관리할 수 있습니다.

커뮤니티 커넥터에서는 다음과 같은 세 가지 방법으로 BigQuery 데이터에 액세스할 수 있습니다.

다음 표에는 장단점이 요약되어 있습니다.

데이터 스튜디오 고급 서비스 Apps Script BigQuery 서비스 BigQuery REST API
참조 [데이터 스튜디오 고급 서비스] Apps Script BigQuery Service BigQuery REST API
데이터 흐름 BigQuery > Data Studio BigQuery > Apps Script > Data Studio BigQuery > Apps Script > Data Studio
getschema를 통해 지원되는 계산된 필드
서비스 계정/맞춤 액세스 제어와 함께 사용할 수 있습니다. 아니요 (효과적인 사용자 인증 정보가 적용됨)
필터가 자동으로 푸시됩니다. 아니요 아니요
getData에서 추가 데이터 변환 필요 아니요
가져온 데이터는 Apps Script
에서 액세스할 수 있습니다(추가 변환 가능).
아니요
맞춤 캐싱 지원 아니요
UrlfetchApp 할당량 적용됨 아니요 아니요
구현 예시 World Bank 데이터 커넥터 Apps Script BigQuery Service Chrome UX 커넥터

BigQuery에서 가져온 데이터를 변환해야 하거나 맞춤 캐싱이 필요한 경우가 아니라면 대부분의 사용 사례에서 Data Studio 고급 서비스를 사용할 수 있습니다.