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데이터 유형 및 시맨틱 유형

커뮤니티 커넥터를 빌드할 때는 스키마에서 정의하는 각 필드에 데이터 유형이 필요합니다. 데이터 유형은 BOOLEAN, STRING, NUMBER 등과 같은 필드의 기본 유형을 정의합니다.

Looker Studio는 데이터 유형 외에 시맨틱 유형도 사용합니다. 시맨틱 유형은 데이터가 나타내는 정보의 종류를 설명하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 NUMBER 데이터 유형이 있는 필드는 통화 금액 또는 비율을 의미론적으로 나타낼 수 있고, STRING 데이터 유형이 있는 필드는 도시를 의미론적으로 나타낼 수 있습니다. 사용 가능한 시맨틱 유형을 확인하려면 시맨틱 유형 문서를 참조하세요.

커뮤니티 커넥터 스키마 및 Looker Studio 필드

커뮤니티 커넥터의 스키마를 정의할 때 각 필드에는 Looker Studio에서 필드가 표시되고 사용되는 방식을 결정하는 다양한 속성이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

conceptType은 conceptType 속성을 사용하여 커넥터 스키마에서 정의됩니다. 이 속성은 필드를 측정기준 또는 측정항목으로 처리할지 여부를 결정합니다. 측정항목과 측정기준의 차이에 대한 설명은 측정기준 및 측정항목에서 확인할 수 있습니다.
시맨틱 유형은 커넥터 스키마에 정의되거나 Looker Studio에서 커넥터에 정의된 데이터 유형 속성과 커넥터에서 반환한 데이터 값을 기준으로 자동으로 감지될 수 있습니다. 작동 방식에 관한 자세한 내용은 자동 의미 체계 유형 감지를 참고하세요.
집계 유형은 측정항목 값 (측정기준 무시)을 다시 집계할 수 있는지 여부를 결정합니다. semantics.isReaggregatable 속성을 true로 설정하면 기본적으로 SUM 집계가 설정되며, 그렇지 않은 경우에는 Auto로 설정됩니다. defaultAggregationType 속성을 사용하여 재집계 가능한 필드의 기본 집계 유형을 수동으로 설정할 수도 있습니다.

Looker Studio에서 커넥터를 사용하여 구성하고 연결하면 필드 편집기에는 위 속성을 정의한 방식에 따라 커넥터의 전체 스키마가 표시됩니다. 시맨틱 유형을 포함했다면 사용자가 정의한 대로 표시됩니다. 자동 의미 체계 유형 감지를 사용하는 경우 감지된 대로 필드가 표시됩니다. 필드 화면

시맨틱 정보 설정

시맨틱 정보를 설정하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 필드 시맨틱을 수동으로 설정하거나 Looker Studio를 사용하여 자동으로 감지할 수 있습니다.

예를 들어 미국 달러를 의미론적으로 나타내는 숫자가 있는 경우 Looker Studio에서 이 시맨틱 유형을 자동으로 감지할 수 없습니다. 또한 자동 시맨틱 감지를 사용하려면 Looker Studio에서 스키마의 각 필드에 대해 데이터 가져오기를 호출해야 합니다. 대신 스키마를 수동으로 지정하면 데이터 가져오기 호출이 실행되지 않습니다. 데이터의 시맨틱 유형 (예: 통화, 백분율, 날짜 등)을 알고 있는 경우 정확성과 성능을 위해 스키마에서 이를 명시적으로 설정하는 것이 좋습니다.

시맨틱 유형 수동 설정 (권장)

시맨틱 유형을 알고 있으면 각 스키마 필드에 semantics를 수동으로 정의할 수 있습니다. 사용 가능한 속성에 대한 자세한 내용은 필드 참조 페이지에서 확인할 수 있습니다. 수동 시맨틱 유형을 정의하려는 경우 모든 필드에 semanticType 및 semanticGroup를 정의하는 것이 좋습니다. 이러한 속성을 수동으로 제공하면 자동 시맨틱 유형 감지 프로세스가 실행되지 않습니다. 일부 필드만 수동으로 설정하면, 지정하지 않은 필드의 기본값은 필드에 지정된 dataType에 따라 Text, Number, Boolean입니다.

다음은 시맨틱 유형을 수동으로 설정하는 간단한 스키마의 예입니다. Income는 통화로 설정되고 Filing Year는 날짜로 설정됩니다.

data-studio/semantics.gs

GitHub에서 보기

var schema = [
  {
    'name': 'Income',
    'label': 'Income (in USD)',
    'dataType': 'NUMBER',
    'semantics': {
      'conceptType': 'METRIC',
      'semanticGroup': 'CURRENCY',
      'semanticType': 'CURRENCY_USD'
    }
  }, {
    'name': 'Filing Year',
    'label': 'Year in which you filed the taxes.',
    'dataType': 'STRING',
    'semantics': {
      'conceptType': 'METRIC',
      'semanticGroup': 'DATE_OR_TIME',
      'semanticType': 'YEAR'
    }
  }
];

수동 시맨틱 유형 문제 해결

기본 데이터의 시맨틱 유형을 잘못 설정하면 제대로 작동하지 않습니다. 이는 테스트하기 어려울 수 있지만 몇 가지 방법으로 문제를 찾을 수 있습니다.

데이터에서 모든 행이 아닌 2~3개의 행을 반환한 다음 수동으로 검사합니다.
Looker Studio에서 확인하려는 필드만 사용하는 표를 만듭니다.
Geo 및 Date 필드는 가장 엄격한 형식을 사용하므로 이 필드에 주의하세요.

자동 시맨틱 유형 감지

스키마에 시맨틱 유형을 정의하지 않은 경우 Looker Studio는 데이터 유형 속성 및 커넥터가 반환한 데이터 값의 형식을 기준으로 시맨틱 유형을 자동으로 감지하려고 시도합니다.

자동 감지 프로세스의 단계는 다음과 같습니다.

커뮤니티 커넥터의 getSchema 함수를 실행하여 스키마를 요청합니다.
커넥터 스키마에 정의된 필드 배치를 반복하고 getData를 실행하여 필드를 요청합니다. getData 요청은 데이터 요청이 시맨틱 감지를 위한 것임을 나타내기 위해 sampleExtraction 매개변수를 true로 설정하여 실행됩니다.
필드 데이터 유형과 getData 요청에서 반환된 값의 형식에 따라 필드의 의미 유형을 식별합니다.

자동 시맨틱 유형 감지 처리 옵션

Looker Studio에서 시맨틱 감지 목적으로 커뮤니티 커넥터의 getData 함수를 실행할 때 수신 요청에는 true로 설정되는 sampleExtraction 속성이 포함됩니다. 커넥터가 반환한 데이터는 Looker Studio에서 필드의 시맨틱 유형을 식별하는 데만 사용됩니다. 이 값은 다른 용도로 사용되지 않으므로 외부 소스의 실제 데이터가 필요하지 않습니다.

코드의 시맨틱 유형 감지를 개선하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

권장: 사전 정의된 값 전달
각 필드의 시맨틱 유형을 가장 잘 나타내고 Looker Studio에서 올바르게 감지되는 것으로 알려진 사전 정의된 값을 반환합니다. 예를 들어 필드의 의미 체계 유형이 Country이면 이탈리아의 경우 IT와 같은 값이 반환됩니다. 이 방법의 또 다른 이점은 데이터를 위해 서드 파티 서비스에 HTTP 요청을 할 필요가 없으므로 훨씬 더 빠르다는 것입니다.
n개의 레코드만 반환
데이터를 가져오는 서드 파티 서비스가 데이터를 요청할 때 행 한도를 지원하는 경우 전체 데이터 세트 대신 소규모 행의 하위 집합을 Looker Studio에 반환합니다. 이렇게 하면 각 시맨틱 감지 요청에 대해 Looker Studio에 전달해야 하는 데이터의 양이 제한됩니다.
모든 열을 요청하고 응답 캐시
데이터를 가져오는 서드 파티 서비스의 모든 열을 요청할 수 있는 경우 Looker Studio에서 수신된 첫 번째 시맨틱 감지 요청에서 모든 열을 가져와 결과를 캐시합니다. 후속 시맨틱 감지 요청의 경우 타사 서비스에 추가 HTTP 요청을 수행하는 대신 캐시에서 열 값을 가져옵니다.
차이점 없음
sampleExtraction가 true로 설정된 경우 요청에 대해 특정 조정을 구현하지 않도록 선택할 수 있습니다. 이로 인해 Looker Studio에서 시맨틱 감지 프로세스의 모든 데이터를 가져와야 하므로 시맨틱 감지 프로세스가 느려집니다. 또한 많은 시맨틱 감지 요청이 동시에 실행되므로 외부 데이터 소스에 대한 요청 비율에도 영향을 미칩니다.

자동 시맨틱 유형 감지를 위해 인식되는 형식

날짜 및 시간

YYYY/MM/DD-HH:MM:SS
YYYY-MM-DD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
YYYY/MM/DD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
YYYYMMDD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
Sat, 24 May 2008 20:09:47 GMT
2008-05-24T20:09:47Z
시간: 초, 마이크로, 밀리, 나노의 에포크.