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. 빅쿼리/구글서치콘솔 연결 사전세팅 1. API 사용 빅쿼리(GCP)로 구글서치콘솔 데이터를 확인하기 위해서 세팅해야되는 부분들이 있다. 일단, 빅쿼리 관련 api를 사용하고 있어야 된다. 바로, Bigquery api와 Bigquery storage api 이다. 다른 it 언어/기술들처럼 공식문서가 있어 문제가 생기는 경우 reference를 찾아보면 된다! https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest 2. iam 설정하기 빅쿼리 관련해서 추가적으로 '프로젝트 액세스 권한 부여'한다. 주체로는 " search-console-data-export@system.gserviceaccount.com" 역할로는 각각 "Bigquery 데이터 편집자" 와 ..

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..