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흩어진 데이터를 BigQuery에 모아 분석합니다.
반복되는 데이터 정리와 조회 작업을 줄이고, 권한과 비용 관리 방법을 함께 정합니다.
BigQuery 분석 환경 상담하기 →BigQuery는 데이터·분석 시스템의 통합·분석 단계입니다. KPI와 측정 기준을 정리한 뒤 필요한 데이터 소스, 권한, 분석 구조를 설계합니다.
데이터·분석 시스템 →
STARTING POINT
같은 보고서를 만들 때마다 데이터를 다시 정리하시나요?
데이터가 여러 곳에 흩어져 있습니다
GA4·광고·CRM·내부 DB를 오가며 같은 질문에 반복해서 답하고 있습니다.
장기 데이터를 일관되게 보기 어렵습니다
분류와 처리 기준이 없어 기간·코호트·채널 분석에 많은 리소스가 듭니다.
쿼리와 대시보드가 일회성입니다
보고서마다 수동 작업이 반복되고 활용 기준이 정리되지 않았습니다.
ANALYSIS DESIGN
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반복해서 확인할 질문을 기준으로, 소스·테이블·쿼리·뷰의 역할을 정합니다.
KPI·질문 정의
고객·채널·전환에 대해 반복해서 확인할 질문과 필요한 결과 지표를 정리합니다.
소스·권한 확인
각 소스의 연결 방식, 계정·접근 권한, 개인정보·보안 조건을 확인합니다.
모델·분석 로직 구성
원천·가공 테이블, 갱신 방식, 재사용할 SQL 쿼리와 뷰를 설계합니다.
리포팅·활용 연결
필요한 결과를 시각화에 연결하고, 쿼리·뷰의 사용 기준과 교육 범위를 정리합니다.
SCOPE
데이터 소스, 분석 자산, 권한·비용 관리의 역할을 프로젝트 환경에 맞게 정합니다.
기본 제공 범위
- KPI·반복 분석 질문과 필요한 데이터 소스 정의
- BigQuery 원천·가공 테이블, SQL 쿼리·뷰 설계
- 반복 질의용 쿼리·뷰, 시각화 연계와 활용 기준
- 교육·활용 가이드
프로젝트별 확인·별도 협의
- API·계정·개발 접근 권한, 개인정보·보안 정책
- 저장 용량·쿼리 비용의 관리 주체와 예산 기준
- 모든 데이터 소스의 연동·실시간 파이프라인
- 상시 파이프라인 운영, 장애 대응과 개발 구현 업무
FAQ
시작 전에 자주 묻는 질문입니다.
SQL을 모르는 팀도 진행할 수 있나요?
가능합니다. 어떤 데이터를 어떤 의사결정에 쓸지 먼저 정하고, 필요하면 대시보드·가이드·교육 범위를 함께 정합니다.
BigQuery 비용은 얼마나 드나요?
데이터 양, 저장 기간, 쿼리 빈도·스캔 방식에 따라 달라집니다. 시작 전 예상 사용 방식, 비용 모니터링과 관리 주체를 확인합니다.
CRM과 광고 데이터를 모두 연결할 수 있나요?
각 시스템의 접근 권한, API·내보내기 방식, 개인정보·보안 정책을 확인한 뒤 판단합니다.
