BigQuery 빅쿼리 시작하기: 왜?

Google 스프레드시트로 대량의 데이터 분석을 하다보면, 한계에 이르게 됩니다. 스프레드시트 자체에 셀 제한이 있기 때문인데요. 구글에서 최대 5백만개라고 제시하고 있습니다. (Google 드라이브에 저장할 수 있는 파일 참조)

빅쿼리가 필요한 경우

5백만개면 일반 회사에서는 충분합니다. 하지만 쇼핑몰을 운영하는 경우처럼 데이터를 많이 처리해야하는 경우는 이야기가 달라집니다.

1 데이터의 통합관리

제가 분석한 매출액이 10억원 전후 정도의 작은 쇼핑몰만해도 월 1만행의 판매/수집 데이터가 생성됩니다. 열은 20개 정도라고 보면, 월 20만 셀을 사용합니다.

물론 5백만개를 채우려면 이론적으로는 25개월의 데이터를 넣어야 하겠지요. 하지만, 분석을 하기 위해 쿼리를 사용하고, 추가적인 작업을 진행해야하기 때문에 1년 반 정도의 데이터만을 넣을 수 있습니다.

그러면 작년과의 비교 분석을 온전히 진행할 수 없겠죠.

2 속도 이슈

속도도 문제가 됩니다. 구글 시트의 처리 속도는 PC의 성능에 좌우됩니다. 클라우드 서비스이지만… 노트북보다는 데스크탑이 훨씬 빠르게 연산을 하고, 분석을 할 수 있습니다.

그런데 클라이언트분들 중에는 외근을 하며 노트북으로 구글 시트에 접속하시는 분들도 있고, 데스크탑이 최신형이 아닌 경우도 있어서 구글 시트를 연차별로 가볍게 만드는 방법을 사용합니다.

보통 매입, 매출, 품목, 통장 등 10개 내외의 시트를 사용하면서 50만셀 정도 사용하니 노트북에서는 버벅이기 시작합니다.

3 오류 방지

이렇게 세팅을 하면, 연차별 시트에서 데이터를 IMPORTRANGE 로 불러와서 쿼리로 분석해야 하는데 문제가 있습니다. 구글 시트에서 많은 양의 데이터를 IMPORTRANGE 하면, 종종 내부 오류라며 실패한다는 것입니다!

해외 사이트들에서도 이 점에 대해 많은 좌절 리포트들이 있는데, IF, ISERROR 를 사용해서 여러 번 데이터를 호출 방법이 사용되지만, 완벽한 해결책은 아닙니다.

분석 결과를 시각화할 때 datastudio 를 사용하는데, 소스로 사용하는 구글 시트에서 IMPORTRANGE 로 인해 오류가 나면, 시각화 자료가 표시되지 않아 문제가 됩니다.

개인적으로 사용하는 거면, 좀 이따가 접속해보면 정상으로 표시되기도 하지만… 기업에게 서비스하는 상품이 이런 문제가 있으면 안되겠죠?

빅데이터 분석을 위해서는 새로운 방법이 필요한데, 구글에서 제공하는 빅쿼리가 하나의 선택지가 될 수 있습니다.

Google's BigQuery

하나의 선택지라고 말하는 이유는, 사실 빅데이터를 취급할 수 있는 여러가지의 방법이 있기 때문입니다.

구글 클라우드 서비스에만 해도 빅쿼리 말고도 유사한 결과를 만들 수 있는 서비스들이 있습니다. 예를 들어, Cloud SQL 도 Datastudio 에 연결할 수 있습니다.

하지만 이 포스트 초반부에서 이야기한 셀 부족의 문제를 해결하는 가장 간단한 방법은 빅쿼리를 꼽을 수 있을 것 같습니다.

구글이라 놀랍지도 않지만, 빅쿼리의 할당량 정보와 stackoverflow 의 이야기를 보면 수십억행의 데이터를 처리할 수 있습니다. 흥미진진하죠?

최근의 프로젝트 중 데이터의 규모가 스프레드시트 이상이거나, 연차별로 나누어서 관리할 필요성이 있으면 빅쿼리를 적용하고 있는데, 꽤 만족스럽습니다.

빅쿼리에 대해 간단하게 알아보시려면, 구글에서 제공하는 빅쿼리 하이라이트 동영상을 한 번 살펴보세요.

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