루커 스튜디오와 빅쿼리 연결: GA4 한계를 극복하는 데이터 분석의 필수 전략

루커 스튜디오(Looker Studio)와 빅쿼리(BigQuery), GA4와 함께 잘 사용하고 계시나요? 아직 활용해 보지 않으신 분들도 있겠지만 이미 오래전부터 꾸준히 잘 활용해 오고 계시는 분들도 많을 것 같습니다. 루커 스튜디오(전 데이터 스튜디오)는 다양한 데이터 소스를 연결하여 시각화하고 공유하는 데 활용되는 무료 시각화 툴입니다. 그리고 빅쿼리는 데이터 웨어하우스 서비스로 대규모 데이터를 저장/관리하며 SQL을 통해 효율적으로 처리하고 분석하는 툴이죠. 구글에서 제공하는 이 두 서비스는 서술한 것처럼 간단히 한 문장으로 정리해도 많은 장점들이 꽉꽉 눌러 담길 만큼 유용한 도구인데요. 아직 이 두 서비스를 활용하지 않는다면 꼭! 활용해 보시길, 그리고 꼭!! 두 서비스를 연계하여 함께 활용해 보시길 추천하는 의미에서 이번 글에서는 ‘루커 스튜디오와 빅쿼리 연결, 왜 중요한가?’를 주제로 루커 스튜디오와 빅쿼리의 연계 활용에 대해 알아보겠습니다.

목차

• 루커 스튜디오와 빅쿼리의 역할과 필요성
• 루커 스튜디오와 빅쿼리, 두 도구를 함께 써야 하는 이유
• GA4 연결의 한계, 빅쿼리 연결의 필요성
• 루커 스튜디오와 빅쿼리 연결, 실제 활용 시 주의사항

루커 스튜디오와 빅쿼리의 역할과 필요성

루커 스튜디오는 여러 출처의 데이터 소스를 통합해 시각화하고 쉽게 공유할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 한 온라인 쇼핑몰에서 전자상거래 데이터는 GA4로, 고객 리뷰 데이터는 엑셀로, 고객 문의 데이터는 DB에 저장해 각각 관리한다고 가정해 보겠습니다. 이렇게 데이터를 따로 관리하면 각 제품에 대한 고객 만족도와 문의 발생 원인 등을 전환 데이터와 종합적으로 분석하기 어려울 겁니다. 이때 루커 스튜디오를 활용하면 GA4, 리뷰, 고객 문의 데이터를 하나의 대시보드로 통합하여 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 특정 제품의 조회 수, 전환율, 리뷰 평점, 고객 문의 내용을 한 화면에서 확인할 수 있게 되죠. 또한 마케팅팀, 운영팀, 고객 지원팀 등 모든 팀이 동일한 데이터를 기반으로 협업하여 비즈니스 성과를 효과적으로 개선할 수 있습니다.

빅쿼리는 데이터 웨어하우스, 즉 저장소로 웹/앱에서 수집된 모든 데이터는 물론 다양한 데이터를 대용량으로 저장하고 관리가 가능합니다. 또한 아주 빠른 속도로 분석이 가능하다는 강력한 장점이 있으며, 다양한 쿼리를 활용해서 고도화된 분석이 가능하기 때문에 분석 자유도가 높아집니다. 무엇보다 중요한 데이터 보관 기간 역시 길어지기 때문에 시간이 지나며 데이터의 양이 방대해져도 보관과 만료 기간에 구애받지 않기 때문에 장기적 관점에서 데이터를 효율적으로 분석하는 데 꼭 필요합니다.

루커 스튜디오와 빅쿼리, 두 도구를 함께 써야 하는 이유

두 도구를 각각 살펴봤을 뿐인데 왜인지 이 두 도구는 함께 쓰면 참 좋을 것 같다는 느낌이 벌써 들진 않으셨나요? 쉽게 생각해 보면 빅쿼리는 컴퓨터의 본체와 같아서 엄청난 양의 데이터를 안전하게 저장하고 빠르게 처리할 수 있는 저장소 역할을 하고 루커 스튜디오는 이 데이터들을 보기 좋게 화면에 출력해 주는 모니터 같은 느낌입니다. 많은 정보를 시각적으로 정리해 한눈에 쉽게 파악할 수 있게 해주는 모니터가 있어도 데이터를 저장하고 빠르게 처리해 주는 성능 좋은 본체가 없다면 아무것도 볼 수 없듯이(물론 실제로는 빅쿼리가 없더라도 루커 스튜디오로 아무것도 못 보는 것은 아니지만 비유를 들자면) 이 두 도구는 함께할 때 더욱 뛰어난 성능을 발휘하는 조합이죠.

이제 본격적으로 루커 스튜디오와 빅쿼리를 함께 써야 하는 이유에 대해서 좀 더 구체적으로 알아보도록 하겠습니다.

GA4 연결의 한계, 빅쿼리 연결의 필요성

GA4를 직접 연결하여 루커 스튜디오를 활용할 때 생기는 여러 단점이 있는데, 이 단점을 빅쿼리를 연결하면 많은 부분이 해소됩니다. 어떤 부분이 더 나아지는지 아래 내용에서 구체적으로 설명하겠습니다.

매우 매우 느린 속도 ↔ 빠름 빠름 속도

• GA4 연결: GA4와 루커 스튜디오를 직접 연결해 사용할 경우 데이터가 많아지고 조회 기간이 길어질수록 루커 스튜디오의 실행 속도는 급격히 느려집니다. 이는 GA4가 데이터를 처리해 루커 스튜디오로 보내는 데 시간이 걸리고, 그 데이터를 루커 스튜디오에서 시각화하는 과정에서도 시간이 추가로 소요되기 때문입니다.
• 빅쿼리 연결: 빅쿼리는 대규모 데이터를 최적화된 방식으로 처리하기 때문에 데이터가 많아도 속도가 느려지지 않고 데이터를 빠르게 불러올 수 있습니다. 따라서 루커 스튜디오와 빅쿼리를 연결할 경우 대량의 데이터를 빅쿼리에서 빠르고 효율적으로 처리한 후 시각화하기 때문에 대시보드의 속도가 훨씬 빨라지며 데이터 처리 성능도 향상됩니다.

데이터 샘플링 ↔ 전체 데이터

• GA4 연결: 데이터 샘플링이란 GA4에서 일정량 이상의 데이터를 처리할 때 일부 샘플을 추출해 분석하는 것을 의미합니다. 전체 데이터를 활용하는 것이 아니기 때문에 정확한 데이터 분석에 한계가 있습니다.
• 빅쿼리 연결: 빅쿼리는 모든 데이터를 생략 없이 저장하고 처리합니다. 따라서 전체 데이터를 기반으로 한 정확한 분석이 가능하기 때문에 샘플링으로 인한 왜곡된 결과를 방지할 수 있습니다.

카디널리티 감당 못해.. ↔ 카디널리티 상관없어!

카디널리티(cardinality)란? 카니널리티란 어려워 보이지만 ‘데이터의 값이 얼마나 다양한가?’를 의미한다고 생각하면 쉽습니다. 예를 들어 ‘가입 여부’라는 항목의 데이터값은 y, n으로 데이터값이 2개인 반면, 사용자 ID처럼 각 사용자마다 고유한 값이 있는 항목의 데이터 값은 사용자 수만큼 많아질 테니 수만 개 이상도 될 수 있겠죠. 이때 가입 여부의 카디널리티는 낮고 사용자 ID의 카디널리티는 높다고 표현합니다.

• GA4 연결: GA4와 루커 스튜디오에서는 너무 많은 값을 가진 데이터를 분석할 때 속도가 느려지거나 일부 데이터가 제대로 처리되지 않기 때문에 데이터의 값이 너무 다양하고 많을(카디널리티가 높은) 경우 분석이 어려울 수 있습니다.
• 빅쿼리 연결: 빅쿼리는 수백만 개의 다양한 값을 가진 사용자 ID나 이벤트 매개변수와 같은 복잡한 데이터를 처리할 때도 성능 저하 없는 분석이 가능합니다. 게다가 쿼리를 활용해 다양한 값들을 효과적으로 조합하고 분석할 수 있기 때문에 다양한 데이터값을 더욱 심층적으로 분석할 수 있습니다.

커스텀 분석의 제약 ↔ 커스텀 분석의 제왕

• GA4 연결: 루커 스튜디오 내에서 CASE 문이나 계산된 필드, 함수, 필터 등을 활용해 약간의 커스텀 분석이 가능하긴 하지만 이런 기능만으론 복잡한 커스텀 분석을 하기 어렵습니다.
• 빅쿼리 연결: 빅쿼리는 SQL 쿼리를 통해 더욱 자유롭고 복잡한 커스텀 분석이 가능합니다. 다양한 데이터 소스를 결합하고 또 여러 조건을 적용하여 분석할 수 있으며 수식 사용에도 제약이 없어 원하는 대로 데이터를 가공하고 분석하기에 훨씬 용이합니다.

딱 이만큼만! API 할당량 제한 ↔ 제한 없이 마음껏!

• GA4 연결: GA4의 데이터로 루커 스튜디오에서 보고서를 만들 때 GA4 API 호출을 통해 GA에서 데이터를 불러오게 되는데, 이때 API 사용량에는 할당량이 존재합니다. 때문에 많은 데이터를 한꺼번에 요청하거나 여러 번 반복해서 요청하는 경우 이 할당량을 초과하여 데이터를 제대로 받아오지 못하거나 분석 속도가 느려져서 원하는 분석이 불가해집니다.
• 빅쿼리 연결: 빅쿼리로 GA4 데이터를 내보내 저장하고 이를 활용해 루커 스튜디오 보고서를 제작할 경우 GA4 API 호출 없이도 저장된 데이터를 자유롭게 분석할 수 있습니다. API 할당량 제한 걱정 없이 방대한 데이터를 빠르게 불러와 제약 없는 분석이 가능하죠.

루커 스튜디오 GA4 연결 ↔ 빅쿼리 연결 비교 요약 표

이 외에도 더욱 다양한 데이터 소스를 연결해서 Google Analytics 4, Google Ads, Google Search Console, CRM 시스템, 기타 플랫폼 등의 다양한 소스를 쉽게 연결하고 결합해 트래픽, 매출 데이터, 마케팅 성과를 하나의 대시보드에서 종합적으로 분석할 수 있다는 점과 웹사이트 방문자나 사용자 행동, 광고 성과 등의 데이터를 실시간으로 불러와 분석할 수 있다는 장점이 더 있습니다.

루커 스튜디오와 빅쿼리 연결, 실제 활용 시 주의사항

지금까지 살펴본 것처럼 루커 스튜디오에 빅쿼리 데이터 소스를 연결하여 활용하면 강력한 시너지를 발휘하지만 빅쿼리는 유료 서비스이기 때문에 실제 사용 시에는 비용 관리와 데이터 최적화를 꼭 주의해야 합니다.

비용 관리

빅쿼리는 사용량에 따라 비용이 과금되기 때문에 잘못 사용/관리하면 예상치 못한 비용이 발생할 수 있어 비용 관리가 매우 중요한데요. 과금 폭탄을 방지하기 위해서는 다음 내용의 숙지가 필요합니다.

• 과금 구조 이해: 빅쿼리는 저장한 데이터의 양과 쿼리 실행 시 처리된 데이터의 양에 따라 비용이 발생합니다. 저장 비용은 데이터 크기, 쿼리 비용은 쿼리에서 처리한 데이터의 양을 기준으로 합니다. 따라서 데이터를 불필요하게 많이 저장하거나 쿼리를 자주 활용하거나 큰 규모의 데이터 처리가 필요한 쿼리를 활용할 경우 비용이 증가할 수 있습니다.
• 비용 관리 비법: 빅쿼리의 비용을 절감하려면 주기적인 모니터링과 쿼리 최적화가 중요합니다. 우리가 활용하는 구글 드라이브와 같은 저장소가 다 그렇듯 빅쿼리 역시 사용량을 주기적으로 확인하고 불필요한 데이터를 삭제하거나 아카이브 하는 방식으로 저장 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 쿼리를 실행할 때 필요한 데이터만 처리하도록 쿼리를 간결하게 작성하고 활용하는 것도 아주 중요합니다. 어떻게 하면 데이터 처리량을 줄일 수 있을까를 항상 고민하면서 쿼리를 늘 간결하고 또 간결하게 만들도록 노력할수록 비용을 더욱 절감할 수 있습니다.

데이터 최적화

데이터 최적화 역시 비용 관리와 같은 측면에서 매우 중요한데요. 최적화되지 않은 쿼리를 사용하면 모든 데이터를 일일이 스캔하며 대규모 데이터를 처리하기 때문에 데이터 처리 속도가 느려지는 것은 물론 많은 비용까지 발생될 수 있기 때문에 항상 데이터 최적화가 필요합니다.

• 파티션: 빅쿼리에서 데이터(테이블)를 특정 기준(date, timestamp 등)에 따라 나누는 방법이라고 이해하면 쉽습니다. 이렇게 특정 기준에 따라 나눈 파티션 테이블을 사용하면 쿼리 실행 시 전체 데이터를 훑지 않고도 필요한 파티션만 조회할 수 있어 쿼리 처리 속도가 빨라짐과 동시에 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어 날짜를 기준으로 파티션을 만들면 특정 기간의 데이터만 조회할 수 있어 훨씬 효율적이고 파티션별로 데이터를 관리할 수 있어 데이터 관리에도 더욱 용이합니다.
• 클러스터링: 클러스터링은 파티션과는 다른 방법입니다. 파티션이 특정 기준에 따라 데이터(테이블)을 나누는 방법이라면 클러스터링은 비슷한 데이터끼리 데이터를 그룹화하는 방법입니다. 클러스터링을 사용하면 비슷한 데이터끼리 묶이기 때문에 쿼리 실행 시 데이터를 더욱 효율적으로 정렬하고 필터링할 수 있습니다. 특히 위에서 살펴본 것처럼 카디널리티가 높은 데이터(예: 사용자 ID)가 있을 때 클러스터링을 사용하면 데이터 검색 시간이 크게 단축됩니다.
• 데이터 마트: 데이터 마트는 자주 쓰이는 데이터만 따로 모아 별도로 구성해 두는 작은 창고라고 생각하시면 쉽습니다. 빅쿼리에서 데이터 마트를 구성하면 필요할 때마다 대규모 전체 데이터를 모두 조회하지 않고도 필요한 부분만 조회할 수 있어 쿼리 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 팀이 필요한 데이터를 분류하여 데이터 마트를 구성해 둔다면 데이터 조회가 필요할 때마다 회사 전체의 대규모 데이터를 모두 조회하지 않고 필요한 내용만 모아 따로 구성해 둔 데이터 마트만 조회해서 빠르게 처리할 수 있는 거죠. 이를 통해 쿼리 성능과 비용 관리 두 가지 모두 최적화가 가능해집니다.

이번 글에서는 “루커 스튜디오와 빅쿼리 연결, 왜 중요한가?”라는 주제로 두 도구를 함께 활용해야 하는 이유를 살펴봤습니다. 루커 스튜디오와 빅쿼리의 시너지를 쭉 살펴보니 실제로 사용해 보면 얼마나 더 효율적이고 강력한 분석이 가능할지 기대되지 않으시나요? 만약 설정이나 활용에 어려움이 있다면 언제든지 오픈소스마케팅을 찾아주세요! 함께 최적의 데이터 환경을 만들어드리겠습니다. 그럼 더 많은 분들이 루커 스튜디오와 빅쿼리 연계 사용을 통해 데이터 분석의 차원이 달라지는 경험을 직접 해보시길 바라며 이 글을 마치겠습니다.