시각화 도구 사용

초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문

강의 소개 & 상황별 추천 수강 방법

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안녕하세요 카일님! 초기창업팀에서 데이터분석 업무를 하고 있는 경험이 부족한 초보입니다.
대시보드를 저희 제휴사나 다른 사람들과 공유할 일이 많아서 시각화 도구 선택을 공유가 쉽고 조작이 쉬운 루커 스튜디오로 사용하려고 하는데, Tableau나 Power BI 가 더 좋은 선택일까요??

Tableau 는 가격이 비싼편이고, viewer 마다 결제를 해야되어서 제휴사가 늘어나면 계속해서 seat 를 구매해야 되는 어려움이 있는거 같아요.
PowerBI 는 빅쿼리와 연동했을때, 데이터 양이 많은 경우 잘 안될수도 있다고 들었는데 확실히는 모르겠습니다.

빅쿼리에는 20만건 정도의 공고데이터, 그리고 posthog라는 mixpanel 같은 트래킹 툴에서 생기는 이벤트와 persons 모델을 저장해두고 있습니다. 3개월 정도 모인 데이터인데 약 300기가 정도 되는거 같습니다.(앞으로 계속 적재될 예정)

GCP 크레딧이 있어서 구글내에서는 비용 걱정없이 여러가지 도입하는데 무리는 없는 상황입니다.

시각화 도구 사용에 있어서 공유하기 쉽고, 자유도는 높으면서 가격은 그렇게 비싸진 않은 도구 혹시 있을까요??

- 추가적으로 질문이 하나 더 있는데, posthog 나 mixpanel 데이터를 Bigquery 에 가져와서 데이터 분석을 하는거는 실무적으로 좋은 방법일까요?
mixpanel 내에서 만들 수 없는 대시보드가 있어서 그걸 위해 가져오는 이유도 있고, 추천 시스템이나 혹은 ML을 할 일이 생기는 경우도 있어서 bigquery에도 적재되게끔 했는데 너무 overkill 은 아닐지 고민이 되네요ㅠ

sql bigquery 데이터-리터러시

답변 2

카일스쿨

지식공유자

경찬님 안녕하세요!

말씀해주신 내용을 PM을 위한 데이터 리터러시 강의에서 다루고 있어요. 섹션 9의 58. 8-4. 데이터 시각화 도구 도입 기준과 기능에 다양한 기준을 공유드리고 있습니다.

BigQuery를 사용하고 계시면 일단은 스프레드시트나 Looker Studio로 시작하고 데이터를 많이 보는 시점에 고민해볼 것 같아요. BigQuery에서 스프레드시트로 데이터를 보내는 것이 쉬운 편인데, BigQuery 활용편 강의에서 다루고 있어요.

제휴사랑 공유를 해야 한다고 하면 권한 관리가 편한 구글의 제품 중에 먼저 고민해볼 것 같아요(이메일 하나로 권한을 관리할 수 있으므로) 그게 아니라고 하면 Redash, Superset 등의 BI 솔루션을 띄워야 하는데 이걸 띄우기 위해 엔지니어링이 필요할 수 있어요(필요한 서버 띄우고, 관리하는 일)

믹스패널 데이터를 BigQuery로 한 곳으로 모아서 데이터 분석을 하거나 머신러닝 알고리즘을 만들 때 쓰는 것은 일반적으로 많이 쓰입니다. 데이터 웨어하우스로 데이터를 모으는 일이지요. 많은 회사들이 데이터 웨어하우스를 만들어서 데이터를 한 곳으로 모으는 것부터 시작하곤 합니다.

초기 창업팀이라면 데이터 리터러시 강의를 보면서 지금 회사의 상황이나 문화를 위해 어떤 방식으로 확장해야 할지 도움을 받을 수 있을 것 같아요. 데이터 다루면서 경험하는 많은 부분을 담았고 과거에 혼자 일했던 저 같은 분들을 위해 강의를 만들었어요.

데이터 리터러시 강의에선 위와 같은 이미지를 보여드리면서 제 경험을 공유드리고 있어요. 이 이미지 보시면 의사 결정에 도움이 될 것 같아요!

조경찬

질문자

카일님 감사합니다ㅠㅠ 주변에 데이터 분석 분야 하는 사람들이 없다보니
정보를 얻기 어려웠는데 강의 보면서 큰 도움이 되고 있어요.
스프레드 시트에 보내는 방식이 매우 유용해보이네요. 꼭 해보겠습니다!!

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
조경찬님, 질문 주셔서 감사합니다.

시각화 도구 선택:
- 루커 스튜디오(Looker Studio): 공유가 쉽고 무료인 장점이 있으며, GCP와의 연동성이 뛰어납니다. 특히 GCP 크레딧을 사용하고 있기 때문에 비용 측면에서 유리합니다.
- Tableau: 고가의 라이선스 비용이 문제될 수 있습니다. 관리가 복잡할 수 있으며, 제휴사가 늘어날 경우 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
- Power BI: 빅쿼리와의 연동성이 좋지 못하다는 의견이 있지만, GCP 크레딧이 있다면, 루커 스튜디오와 GCP의 원활한 연동을 활용하는 것이 보다 나은 선택일 수 있습니다.
데이터 분석 방법:
- Posthog 및 Mixpanel 데이터를 BigQuery로 가져오기: 실무적으로 유용한 방법입니다. 빅쿼리에서 데이터를 분석하면 더 많은 가능성과 자유도를 제공합니다. 데이터 규모가 큰 경우에도 빅쿼리의 확장성과 성능이 도움이 됩니다. 다만, 크기의 증가에 따라 관리가 필요할 수 있습니다.
- 추천 시스템 및 ML: 빅쿼리에서 데이터를 수집 및 분석하면 ML 및 다양한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있는 유용한 환경을 제공합니다. 이는 데이터의 가치 극대화를 위함이며, 일반적인 실무 방법이라고 할 수 있습니다.

이 정보를 참고하시어 조경찬님께 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 되셨으면 합니다! 추가적인 궁금증이 있다면 언제든지 질문해 주세요.

아래 루커 스튜디오에 대한 링크도 참고해 보세요:
- Google Cloud Looker Studio

감사합니다!

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