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개요

챌린지 실습에서는 특정 시나리오와 일련의 작업이 주어집니다. 단계별 안내를 따르는 대신, 과정의 실습에서 배운 기술을 사용하여 스스로 작업을 완료하는 방법을 알아내 보세요. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 올바르게 완료했는지 피드백을 제공합니다.

챌린지 실습을 진행할 때는 새로운 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 학습한 기술을 응용하여 기본값을 변경하거나 오류 메시지를 읽고 조사하여 실수를 바로잡아야 합니다.

100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 성공적으로 완료해야 합니다.

이 실습은 Looker에서 데이터 모델 관리하기 기술 배지 과정에 등록한 수강생에게 권장됩니다. 챌린지에 도전할 준비가 되셨나요?

테스트 주제

• LookML 코드 문제 해결 및 수정
• 총괄 표로 상세검색 만들기
• 뷰 연장
• 데이터 그룹을 만들어 LookML 객체에 적용
• 필드 그룹화
• 다양한 파라미터를 활용하여 LookML 객체 맞춤설정

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 계정에 추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 개인용 Google Cloud 계정이나 프로젝트가 이미 있어도 이 실습에서는 사용하지 마세요.

실습을 시작하고 Looker에 로그인하는 방법

1. 준비가 되면 실습 시작을 클릭합니다.

   이 실습에서 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보가 '실습 세부정보' 창에 표시됩니다.

   실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 팝업이 열립니다.

   '실습 세부정보' 창에 표시된 실습 사용자 인증 정보를 확인합니다. 이 실습에서 Looker 인스턴스에 로그인할 때 이 정보를 사용합니다.

   참고: 다른 사용자 인증 정보를 사용하면 오류가 발생하거나 요금이 부과됩니다.

2. Looker 열기를 클릭합니다.

3. 제공된 사용자 이름과 비밀번호를 이메일 및 비밀번호 입력란에 입력합니다.

   사용자 이름:

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   비밀번호:

   {{{looker.developer_password | Password}}} 중요: 이 페이지의 '실습 세부정보' 창에 표시된 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud Skills Boost 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 개인용 Looker 계정이 있더라도 이 실습에 사용하지 마세요.

4. 로그인을 클릭합니다.

   로그인이 완료되면 이 실습에서 사용할 Looker 인스턴스가 표시됩니다.

챌린지 시나리오

여러분은 새로운 최첨단 전자상거래 회사의 LookML 개발자로 채용되었습니다. 회사의 인프라는 Google Cloud에서만 실행되며 Looker를 데이터 플랫폼으로 사용하여 다양한 데이터 소스에서 인사이트를 분석하고 통합합니다.

첫 번째 과제로, 회사의 기존 LookML 코드베이스를 업데이트하여 권장사항을 반영하고 데이터 분석에 드는 비용과 시간을 절감할 수 있도록 성능을 최적화하는 일을 맡았습니다. 그러나 코드베이스를 검토한 결과 특정 코드 블록이 손상되었거나, 잘못 구현되었거나, 단순히 Looker 권장사항을 준수하지 않는 경우가 많다는 것을 알게 되었습니다. 데이터 분석팀이 문제없이 Looker 데이터를 활용할 수 있도록 이 코드를 업데이트하고 수정하라는 지시를 받았습니다.

여러분이 이러한 작업에 필요한 기술과 지식을 보유하고 있을 것으로 예상하여 단계별 안내는 제공되지 않습니다.

작업 1. LookML 객체 만들기

회사의 LookML 코드베이스를 살펴보던 중 주간 이익 및 수익 총괄 표가 포함된 상세검색을 발견했습니다. Looker가 주간 세부사항으로 활용할 수 있는 총이익 및 수익 쿼리에 이 총괄 표를 사용한다고 가정합니다. 그러나 상세검색의 코드에는 오류가 있으며 절반만 구현되어 있습니다. 게다가 아직 생성되지 않은 객체가 상세검색에 포함되어 있다는 사실도 알게 되었습니다.

먼저 이러한 LookML 객체를 만들고 나서 다음 섹션에서 상세검색 및 총괄 표를 수정해야 합니다.

1. order_items 뷰 내에서 이익과 총이익을 계산하는 새 측정기준과 새 측정값을 만듭니다.

요구사항:

• 이러한 객체의 이름을 profit 및 total_profit으로 지정합니다.
• profit을 사용하여 total_profit을 만들어야 합니다.
• profit과 total_profit 모두 value_format_name 파라미터를 usd(미국 달러)로 설정합니다.
• 권장사항에 따라 측정항목과 측정기준 모두에 description과 label을 추가해야 합니다.

참고: SQL Runner를 사용하여 product 테이블과 order_items 테이블을 검토하면 이러한 새로운 LookML 객체를 정의하는 데 사용할 필드를 결정하는 데 도움이 됩니다.

2. training_ecommerce.model 파일 내에서 새 데이터 그룹을 만듭니다.

요구사항:

• 데이터 그룹 이름()을 지정합니다.
• 최대 캐시 기간을 1주(168시간)로 설정합니다. 이 챌린지에서는 sql_trigger를 포함할 필요가 없습니다. 경고 메시지가 표시될 수 있지만 이 실습에서는 무시해도 됩니다.
• 모델의 모든 Explore에 사용할 캐싱 정책으로 변수를 설정합니다.

3. LookML 검사를 클릭하여 코드를 검사합니다.

4. 변경사항 커밋 및 푸시를 클릭한 다음 프로덕션에 배포를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. LookML 객체 만들기

작업 2. 총괄 표로 상세검색 만들기 및 수정

이제 상세검색 및 총괄 표에서 참조된 객체가 제대로 생성되었으므로 기존 코드의 문제를 해결하고 기존 코드를 수정할 준비가 되었습니다. 이 섹션에서는 총괄 표를 사용하여 문제를 해결하고 수정해야 하는 잘못된 상세검색의 LookML 코드가 제공됩니다. 이 작업을 완료하려면 이전 섹션에서 만든 LookML 객체를 사용해야 합니다.

1. 먼저 다음 코드를 training_ecommerce.model 파일의 Events Explore 아래에 복사합니다.

explore: +order_items { label: "" aggregate_table: weekly_aggregate_revenue_profit { query: { dimensions: [] measures: [] } materialization: { datagroup_trigger: weekly_datagroup increment_key: "" } } }

2. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검사를 클릭하여 코드에 도입된 오류를 확인합니다.

3. 상세검색 및 총괄 표 LookML 코드를 수정합니다. 요구사항:

   • Order Items - Aggregate Profit and Revenue라는 이름의 상세검색 라벨을 포함합니다.
   • 총괄 표의 쿼리에는 order_items 뷰의 created_date, total_revenue, total_profit 측정기준과 측정값이 포함되어야 합니다.
   • datagroup_trigger는 이전 섹션에서 만든 변수를 참조합니다. 새 데이터를 추가하기 위한 시간 단계를 식별하려면 created_date를 참조하는 시간 증분을 포함해야 합니다.

4. 변경사항 커밋 및 푸시를 클릭한 다음 프로덕션에 배포를 클릭합니다.

시각화 만들기

1. Order Items - Aggregate Profit and Revenue Explore에서 주문 항목 > 생성일 > 월, 총수익, 총이익을 선택합니다. 생성 월 열이 오름차순으로 정렬되어 있는지 확인합니다.

2. 선 시각화를 만듭니다. 다음과 유사합니다.

3. 이 시각화를 Look으로 저장하고 이름을 (으)로 지정합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 시각화 만들기

작업 3. 뷰 연장

이제 상세검색 및 총괄 표의 코드를 수정했으므로 사용자의 개인 식별 정보(PII)를 포함하고 다른 뷰에서 연장할 수 있는 별도의 뷰를 만들어야 합니다.

이렇게 하면 특정 수준의 액세스 권한이 있는 사용자만 PII를 볼 수 있도록 향후 일부 팀의 PII를 숨길 수 있습니다. 지금은 PII에 대한 연장을 만들고 다른 뷰에서 연장할 수 있는지 테스트하기만 하면 됩니다.

이 작업에서는 사용자 PII 측정기준을 포함하는 새 뷰를 만들고 기존 users 뷰에서 연장하여 작동하는지 테스트합니다.

1. 이름이 인 새 뷰를 만듭니다. 이 파일을 views 폴더에 넣습니다.

2. 모든 자리표시자 코드를 삭제하고 first_name, last_name, email, id, latitude, longitude 측정기준을 추가합니다.

참고: 이러한 측정기준은 기존 뷰 중 하나에 이미 정의되어 있습니다.

3. 이 뷰를 users 뷰에서 연장합니다.

요구사항:

• id 측정기준을 기본 키로 설정합니다.
• 이 뷰에 대한 확장 프로그램을 요구하려면 올바른 파라미터를 추가합니다. 이 뷰의 콘텐츠와 설정은 다른 뷰에서 연장 파라미터를 사용하여 뷰를 연장할 때만 사용할 수 있습니다.
• 뷰를 사용하여 users.view를 연장하는 적절한 코드를 추가합니다.
• users.view에서 동일한 PII 측정기준의 LookML 코드를 숨깁니다.
• 뷰를 사용하여 users.view를 성공적으로 확장했으므로 이제 측정기준이 제공되는지 테스트하기 위해 Explore에서 쿼리를 실행합니다.

4. LookML 검사를 클릭하여 코드를 검사합니다.

5. 변경사항 커밋 및 푸시를 클릭한 다음 프로덕션에 배포를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 뷰 연장하기

작업 4. 뷰에서 유사한 필드 그룹화

마지막 작업으로, 팀의 데이터 분석가가 비즈니스 요구사항에 맞게 특정 측정기준과 측정값을 그룹화해 달라고 요청했습니다. 이 작업에서는 일반 사용자 정보용 그룹과 제품 정보용 그룹의 두 그룹을 만듭니다. 그런 다음 각 그룹에 관련 측정기준과 측정항목을 추가합니다.

1. 올바른 파라미터를 사용하여 사용자 뷰의 다음 측정기준을 이름이 인 새 그룹으로 그룹화합니다.

   • 연령
   • 시/군/구
   • 국가
   • 시/도

2. products 뷰에는 다음 측정기준을 포함하고 이름이 인 다른 그룹을 만듭니다.

   • 브랜드
   • 카테고리
   • 부서
   • 이름

3. 새로 만든 그룹의 모든 측정기준을 사용하여 두 개의 별도 쿼리(사용자와 제품 뷰마다 하나씩)를 실행하여 이러한 그룹이 의도한 대로 작동하는지 확인합니다.

4. LookML 검사를 클릭하여 코드를 검사합니다.

5. 변경사항 커밋 및 푸시를 클릭한 다음 프로덕션에 배포를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 뷰에서 유사한 필드 그룹화

수고하셨습니다

이 실습에서는 LookML 코드의 문제를 해결하고 코드를 수정하여 총괄 표로 상세검색을 만들고, 뷰를 연장하고, 측정기준과 측정값을 업데이트 및 생성하고, 그룹화를 활용하여 LookML 기술 역량을 입증했습니다.

다음 기술 배지 획득

이 챌린지 실습은 Looker에서 데이터 모델 관리하기 기술 배지 과정의 일부입니다. 이 기술 배지 과정을 완료하면 위의 배지를 획득하여 수료를 인증할 수 있습니다. 이력서 및 소셜 미디어 플랫폼에 배지를 공유하고 #GoogleCloudBadge 해시태그를 사용해 스스로 달성한 업적을 널리 알리세요.

이 기술 배지 과정은 Google Cloud에서 제공하는 데이터 분석 학습 과정의 일부입니다. 이 학습 과정의 다른 기술 배지 과정을 이미 완료했다면 이 카탈로그에서 등록할 수 있는 다른 기술 배지 과정을 검색해 보세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 4월 23일

실습 최종 테스트: 2024년 4월 16일

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