낭만데이터

이번 글에서는 우리가 웹에서 엑셀처럼 이용할 수 있는 구글시트에 대해서 데이터 분석의 관점에서 기능을 알아보고자 한다. 바로 커넥티드 시트와 관련된 내용이다. 데이터 커넥터의 'BigQuery에 연결'에서는 매일 쌓이는 (1) 클라우드 데이터(빅쿼리)를 연결하고, (2) 차트 대시보드를 만들며, 그 대시보드를 원하는 시간에 (3) 자동 새로고침까지 가능한 기능이 있다. 아래 그와 관련된 구글의 공식 문서 링크이다. Use BigQuery data in Google Sheets - Google Docs Editors Help Use BigQuery data in Google Sheets - Google Docs Editors Help support.google.com 위 링크를 통해서 빅쿼리 커넥티드 시트..

구글 빅쿼리란? 많은 회사에서 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스, 마트를 구축하고 있다. 그중에서 가장 대표적인 구글 빅쿼리를 소개하고자 한다. 빅쿼리를 어떻게 사용하는지는 BigQuery 문서 | Google Cloud 에서 자세하게 설명되어 있다. 체험버전으로 데이터를 연결해서 오픈 데이터셋을 이용해 쿼리를 날려볼 수도 있고, BQML이라는 빅쿼리 내 분석툴도 사용할 수 있다. 제목에서도 나와 있듯이 내가 오늘 다뤄볼 이야기는 먹고사는 문제, 비용이다. 빅쿼리에서 쿼리를 날리면 데이터를 읽는데 비용을 지불해야하고, 구독서비스처럼 슬롯을 미리 할당받는데 비용이 들어간다. 그리고 할당받은 슬롯에서 비용을 절감하려면 데이터를 더 적게 읽어야 한다. 데이터를 더 적게 읽으면 쿼리를 읽는 시간도 단축되기 때문..