1. BigQuery란? BigQuery는 Google Cloud에서 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스로, 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 기존 MySQL을 사용해본 경험이 있다면, BigQuery는 다음과 같은 차이점을 가집니다: 2. BigQuery에서 SQL 사용법 BigQuery의 SQL 문법은 MySQL과 유사하지만 몇 가지 차이가 있습니다. 기본적인 쿼리 예제를 통해 비교해보겠습니다. 2.1 테이블 조회 및 기본 쿼리 MySQL BigQuery 차이점: …read more.

웹사이트를 개발하고 배포하기 전에 반드시 QA(Quality Assurance, 품질 보증) 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에서 GA4(Google Analytics 4)를 활용하면 더욱 체계적으로 데이터 트래킹을 검수할 수 있습니다. 이번 글에서는 GA4를 활용한 다양한 웹사이트 QA 방법을 소개하고, 각각의 방식이 어떤 상황에서 유용하게 사용될 수 있는지 설명하겠습니다. 1. GA4 DebugView를 활용한 실시간 이벤트 검수 개요 GA4에서는 DebugView 기능을 제공하여, …read more.

BigQuery를 사용하다 보면 테이블에 RECORD 형식의 데이터가 포함된 경우를 자주 볼 수 있습니다. 이는 JSON 형태의 중첩된 데이터를 효율적으로 저장하고 조회할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 RECORD 형식의 데이터를 다루는 방법을 자세히 설명하고, 실제 데이터 조회 및 응용 사례까지 다뤄보겠습니다. 1. RECORD 형식이란? BigQuery의 RECORD 형식은 테이블 내에서 하나의 열(Column)에 여러 개의 속성(필드)이 포함될 수 …read more.

구글 빅쿼리(BigQuery)는 방대한 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히 마케팅, 광고, 사용자 행동 분석 등에 활용하면 인사이트를 도출하는 데 유용합니다. 이번 포스팅에서는 빅쿼리에서 접근할 수 있는 예시 데이터를 활용하여 다양한 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 핸드폰 기종별 광고 유입 채널 분석 분석 목표 사용자들이 어떤 핸드폰 기종을 사용하며, 주로 어떤 광고 채널을 통해 …read more.

데이터 분석을 하다 보면 GA4의 BigQuery를 활용해야 하는 경우가 많습니다. BigQuery는 SQL 기반의 강력한 데이터 웨어하우스이지만, 기본적인 SQL 문법을 넘어서 BigQuery만의 특화된 기능을 익히는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 중급자들이 반드시 알아야 할 BigQuery의 주요 문법과 활용법을 자세히 설명하겠습니다. 1. WITH 절을 활용한 CTE (Common Table Expressions) CTE(Common Table Expressions)는 복잡한 쿼리를 가독성 높게 작성할 수 …read more.

데이터베이스를 선택할 때, 빅쿼리(BigQuery)와 MySQL은 자주 비교되는 기술입니다. 두 시스템은 데이터 저장과 분석을 위한 강력한 도구이지만, 구조적으로나 활용 방식에서 큰 차이가 있습니다. 이번 글에서는 빅쿼리와 MySQL의 차이점과 각각의 활용 방법을 보다 자세히 살펴보겠습니다. 빅쿼리와 MySQL의 구조적 차이 1. 데이터베이스 유형 2. 저장 및 처리 방식 3. 확장성 및 성능 4. 데이터 처리 속도 빅쿼리와 MySQL의 …read more.

SQL에서 데이터를 다룰 때, 하나의 컬럼에 여러 개의 값을 저장해야 하는 경우가 있습니다. 특히 JSON 데이터나 이벤트 로그 데이터를 다룰 때 배열(Array)을 사용하면 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는데요. 하지만 배열을 사용할 때 중복된 값이 발생할 수 있어 이를 처리하는 방법이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 SQL에서 배열을 다루는 이유, 중복 제거 방법, 그리고 배열 관련 SQL 함수들을 …read more.

1. 개요 Google Cloud의 BigQuery를 사용하면 데이터 처리 속도가 매우 빠른 반면, Databricks나 내부 데이터베이스에서 동일한 데이터를 처리할 때 속도가 현저히 느려지는 경우가 많습니다. 왜 이런 차이가 발생하는지, 그리고 이를 해결할 수 있는 방법은 무엇인지 알아보겠습니다. 2. BigQuery가 빠른 이유 (1) 서버리스 아키텍처(Serverless Architecture) BigQuery는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스로, 사용자가 인프라를 직접 관리할 필요가 …read more.

GA4에서는 트래픽 소스 분석을 위해 여러 가지 소스/매체(Source/Medium) 개념을 제공합니다. 대표적인 것이 다음과 같습니다. 각각의 차이점을 이해하고 GA4 BigQuery에서 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다. 1. 세션 단위 소스/매체(Session Source/Medium) 개념 세션 단위 소스/매체는 사용자가 사이트를 방문할 때, 해당 세션의 트래픽 소스를 나타냅니다. 즉, 사용자가 사이트에 방문할 때 유입된 경로를 기반으로 설정됩니다. 세션이 종료되면 새 세션이 시작될 때 …read more.

1. GA4 BigQuery에서 이벤트 데이터의 구조 GA4의 데이터를 BigQuery에서 분석하다 보면 event_params와 user_properties라는 두 개의 중요한 배열 필드를 자주 마주하게 됩니다. 이 두 필드는 GA4의 이벤트 기반 데이터에서 핵심적인 역할을 하지만, 각각 다르게 동작하기 때문에 차이를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 event_params와 user_properties가 무엇인지, 어떤 데이터를 담고 있으며, 어떤 점이 다른지 상세하게 설명하겠습니다. 2. …read more.

GA4의 BigQuery 데이터와 AppsFlyer Raw 데이터를 결합하면 마케팅 캠페인의 실제 성과를 보다 정밀하게 분석할 수 있습니다. 특히, 두 데이터를 통합하여 유저의 유입 경로와 이후 행동(앱 내 활동, 구매 등)을 추적할 수 있어 광고 최적화에 큰 도움이 됩니다. 1. GA4와 AppsFlyer 데이터를 결합하는 이유 GA4와 MMP(AppsFlyer) 데이터는 각각의 역할을 수행합니다. 그러나 각각 단독으로는 분석에 한계가 있습니다. …read more.

GA4 데이터를 BigQuery에서 분석할 때, 반복 필드(repeated fields)와 일반 필드를 함께 조회하는 작업은 흔합니다. 특히 event_params에서 특정 키의 값을 추출하면서 다른 필드와 함께 분석하려면 UNNEST를 적절히 사용해야 합니다. 이번 글에서는 dimension3과 traffic_source.manual_source를 함께 조회하는 3가지 다른 방식의 쿼리를 소개합니다. 1. FROM 절에서 UNNEST 사용 예제 쿼리 설명 이 방법은 간단하고 직관적이어서 가장 널리 사용됩니다. 2. …read more.