0. 기본 개념 ✔️ 데이터 웨어하우스 데이터 창고로 대규모의 데이터를 사용할 때 단일 데이터베이스로 충분하지 않아 대규모의 데이터를 저장하는 저장소임. 주된 사용 목적은 비즈니스 관점에서 사용자 또는 부서의 의사결정을 지원하기 위해 데이터를 효율적으로 통합하고 분석 및 보고하는데 활용됨. 이때, 데이터 통합 과정, ETL (Extract 추출/Transfrom 변환/Load 적재)을 거친다. ETL은 필요한 소스를 추출하고 저장할 수 있도록 동일한 구조로 변환하고 테이블에 적재하는 과정이다. 이를 통해 비즈니스 목적에서 데이터를 실질적으로 유용한 상태로 변환할 수 있다. 데이터 품질향상, 일관성 확보를 위해 데이터를 정리한다고 이해해도 좋다. ✔️ ERD(Entity Relationship Diagra..

0. Bigquery 시작 배경 NMBB 프로젝트를 진행하면서 GA4, Google Search Console, Big Query 이렇게 세가지를 연결시켜놨다. 바쁘다는 핑계로 GA4 내부 보고서 기능으로 트래픽 획득, 이벤트, 사용자 등 간략하게 살펴보았다. 이제! 마케팅 활동도 어느정도 마쳤고 자사몰 관리도 안정화되어 Big Query를 통한 로그데이터 분석 발판을 만들어보려고 한다. 작은 사업체에서 데이터 관련 사수없이 혼자 GA4 설치, SEO 설정, Organic/Paid 마케팅(Meta), 타판매채널 데이터분석, SNS 관리, 자사몰 관리 등 다양하게 처리하느라 GA4 설치 후 빅쿼리 연동을 한두달 뒤에 해버리는 실수를 저질렀다. 하지만 빅쿼리의 중요성을 인지하자마자 연동 설정하고, 그 사이에..

아무래도 혼자 프로젝트 하다보니까 놓치는 부분이 많다. 아직 자사몰 보완 + GA4 이벤트 설정중이니 빅쿼리 연동하는걸 잊고 있었다. OMG (인프런 강의 뒷부분에 있는데 아직 거기까지 수강못함). 구글 빅쿼리는 구글의 데이터웨어하우스 서비스로, 기존 GA4에서 제공하는 사용자 인사이트보다 심화적인 사용자 정의 보고서를 제작할 수 있다고 들었다. 따라서, 빅쿼리의 중요성을 인지하자마자 연동하기 시작해서 차차 로그 데이터를 수집하고있다. 🌐 빅쿼리 연동의 유용성 구글 클라우드를 통해 DB용 서버 생성없이 간편하게 RAW 데이터 수집 가능 RAW 데이터에 대한 접근성이 생겨 GA4보다 심화된 분석 가능 CRM 데이터와 연동 후 활용 가능 📊 추가 분석 활용도 데이터 통합: GA4의 웹사이트 사용 데이터와 G..