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개요

일반적인 시나리오로 Google Cloud 데이터 공유 파트너가 고객이 분석 사용 사례에 사용할 수 있는 독점 데이터 세트를 보유하고 있는 경우를 들 수 있습니다. 고객은 이 데이터를 구독하고, 자체 플랫폼 내에서 쿼리한 다음, 자체 데이터 세트로 보강하고, 고객용 대시보드의 자체 시각화 도구를 사용해야 합니다. 이를 통해 데이터 공유 파트너는 데이터 기반 솔루션을 빌드하고 그로부터 가치를 창출하는 방식을 간소화하고 가속화할 수 있습니다.

Google Cloud IAM과의 통합을 통해, 조직 내부 또는 외부 사용자의 액세스를 허용하도록 BigQuery 객체에 권한을 설정할 수 있습니다. 이 실습에서는 데이터 공유 파트너가 Google Cloud에 또는 다른 클라우드 서비스 제공업체에 고객용 데이터 트윈을 만드는 방법을 알아보고, 고객이 Google Cloud에서 다른 프로젝트에 있다고 가정합니다.

이 실습에서 여러분은 두 가지 역할을 수행하며 세 개의 Google Cloud 프로젝트를 제공받습니다. 첫 번째 프로젝트에서는 데이터 게시 프로젝트를 사용하여 파트너의 호스팅된 솔루션에서 생성된 데이터 세트를 공유하는 데이터 공유 파트너의 역할을 맡습니다. 두 번째 프로젝트에서는 파트너 프로젝트의 소스 데이터 세트를 데이터 게시 프로젝트의 승인된 뷰로 공유하는 데이터 공유 파트너의 역할을 맡습니다. 세 번째 프로젝트에서는 데이터 트윈으로서 프로젝트에 대한 승인된 뷰에 액세스하고 데이터를 솔루션 데이터 세트에 조인하여 보강된 데이터 세트를 만드는 고객의 역할을 맡습니다.

목표

이 실습에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.

• 여러 프로젝트에서 데이터 공유 파트너 데이터 세트를 위한 승인된 뷰 만들기
• 특정 고객을 위해 승인된 뷰에 대한 액세스 확보하기
• 고객 생성 데이터 세트를 데이터 공유 파트너 데이터 세트에 조인하여 새로운 인사이트 생성하기

설정 및 요구사항

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 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(권장) 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: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 대화상자가 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 창이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   실습 세부정보 창에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 창에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.

작업 1. 승인된 테이블 생성하기

첫 번째 프로젝트에서는 승인된 테이블을 사용하여 데이터 세트를 만들고 공유하는 데이터 공유 파트너의 역할을 맡습니다.

고객 승인 테이블 만들기

1. 실습 창에서 데이터 공유 파트너 프로젝트 콘솔을 열고 연결된 사용자 인증 정보로 로그인합니다.

2. 탐색 메뉴에서 BigQuery > Studio로 이동합니다.

3. 다음 쿼리를 실행하여, 각 주의 토지 면적을 기준으로 정렬된 상위 10개 도시를 선택하여 소스 데이터 세트를 만듭니다.

SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY state_code ORDER BY area_land_meters DESC) AS cities_by_area FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes`) cities WHERE cities_by_area <= 10 ORDER BY cities.state_code LIMIT 1000;

4. 툴바에서 더보기 > 쿼리 설정을 클릭합니다.

참고: 더보기 옵션이 표시되지 않으면 툴바에서 점 3개 아이콘을 클릭하여 이동하세요.

5. 쿼리 결과의 대상 테이블 설정 옵션을 선택합니다.

6. 데이터 세트에서 .demo_dataset을 선택합니다.

7. 테이블 ID로 authorized_table을 입력합니다.

8. 나머지 필드는 기본값으로 두고 저장을 클릭합니다.

9. 실행을 클릭하여 쿼리를 다시 실행하여 결과를 지정한 테이블에 씁니다.

10. authorized_table이 생성되었는지 확인합니다.

데이터 세트 승인하기

1. BigQuery 탐색기 창에서 demo_dataset을 열고 + 공유 > 데이터 세트 승인을 클릭합니다.

2. 공유를 위해 승인해야 하는 승인된 뷰 .demo_dataset을 추가합니다.

3. 승인 추가를 클릭합니다.

4. 닫기를 클릭합니다.

데이터 게시자에게 뷰 액세스 권한 부여하기

1. 프로젝트의 demo_dataset에서 authorized_table을 엽니다.

2. 공유 > 공유를 클릭합니다.

3. 주 구성원 추가를 클릭하고 Data Publisher 사용자와 Customer 사용자를 추가합니다.

4. BigQuery 데이터 뷰어 역할을 선택합니다.

6. 저장을 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다.

승인된 테이블 생성하기

작업 2. 데이터 게시 프로젝트에서 승인된 뷰 만들기

두 번째 프로젝트에서는 파트너 프로젝트의 소스 데이터 세트를 데이터 게시 프로젝트의 승인된 뷰로 공유하는 데이터 공유 파트너의 역할을 맡습니다.

1. 데이터 공유 파트너 프로젝트 콘솔을 닫고 실습 창에서 데이터 게시자 프로젝트 콘솔을 엽니다. 연결된 사용자 인증 정보로 로그인합니다.

2. 탐색 메뉴에서 BigQuery > Studio로 이동합니다.

3. 다음 쿼리를 실행하여 승인된 뷰에서 뉴욕주의 도시를 선택합니다.

SELECT * FROM `{{{isv_project.project_id|Data Sharing Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_table` WHERE state_code="NY" LIMIT 1000

4. 쿼리 툴바에서 저장 > 뷰 저장을 선택합니다.

5. 데이터 세트 필드를 클릭하고 data_publisher_dataset을 선택합니다.

6. 테이블 필드에 authorized_view를 입력합니다.

7. 저장을 클릭합니다. 이제 데이터 세트와 테이블을 보고 쿼리할 수 있습니다.

데이터 게시자 뷰에 IAM 권한 할당하기

1. BigQuery 탐색기 창에서 data_publisher_dataset을 열고 + 공유 > 뷰 승인을 클릭합니다.

2. 공유를 위해 승인해야 하는 승인된 뷰 .data_publisher_dataset.authorized_view를 추가합니다.

3. 승인 추가를 클릭합니다.

4. 닫기를 클릭합니다.

고객에게 뷰 액세스 권한 부여하기

1. 프로젝트의 data_publisher_dataset에서 authorized_view를 엽니다.

2. + 공유 > 공유를 클릭합니다.

3. 주 구성원 추가를 클릭하고 Customer 사용자를 추가합니다.

4. BigQuery 데이터 뷰어 역할을 선택합니다.

6. 저장을 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다.

데이터 게시 프로젝트에서 승인된 뷰 만들기

작업 3. 데이터 트윈으로서 승인된 뷰에 액세스하기

세 번째 프로젝트에서는 데이터 트윈으로서 프로젝트에 대한 승인된 뷰에 액세스하고 데이터를 솔루션 데이터 세트에 조인하여 보강된 데이터 세트를 만드는 고객의 역할을 맡습니다.

1. 데이터 게시자 콘솔을 닫고 실습 창에서 고객(데이터 트윈) 프로젝트 콘솔을 엽니다. 연결된 사용자 인증 정보로 로그인합니다.

2. 탐색 메뉴에서 BigQuery > Studio로 이동합니다.

3. 다음 쿼리를 실행하여 데이터 공유 파트너 데이터 게시 프로젝트의 데이터에 액세스하고 고객의 데이터와 파트너의 뷰를 조인하여 새로운 인사이트를 생성합니다.

SELECT cities.zip_code, cities.city, cities.state_code, customers.last_name, customers.first_name FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Data Twin Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` as customers JOIN `{{{consumer_project.project_id|Data Publisher Project ID}}}.data_publisher_dataset.authorized_view` as cities ON cities.state_code = customers.state;

다음 결과가 표시될 것입니다.

4. 쿼리 툴바에서 저장 > 뷰 저장을 선택합니다.

5. 데이터 세트 필드를 클릭하고 customer_dataset을 선택합니다.

6. 테이블 필드에 customer_table을 입력합니다.

7. 저장을 클릭합니다. 이제 데이터 세트와 테이블을 보고 쿼리할 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다.

데이터 트윈으로서 승인된 뷰에 액세스하기

작업 4. 고객(데이터 트윈)의 기능 확인하기

데이터 트윈의 기능을 확인하기 위해 데이터 공유 파트너 프로젝트에 새 행을 삽입하고 고객 프로젝트 내에서 기능을 테스트합니다.

1. 고객(데이터 트윈) 프로젝트 콘솔을 닫고 실습 창에서 데이터 공유 파트너 프로젝트 콘솔을 엽니다. 연결된 사용자 인증 정보로 로그인합니다.

2. 탐색 메뉴에서 BigQuery > Studio로 이동합니다.

3. 다음 쿼리를 실행하여 데이터 공유 파트너 데이터 세트에 새 행을 삽입합니다.

INSERT INTO `{{{isv_project.project_id|Data Sharing Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_table` (zip_code, city, county, state_fips_code, state_code, state_name, fips_class_code, functional_status, area_land_meters, area_water_meters, cities_by_area) VALUES ("11012", "New City", "New County", "02", "NY", "New York", "B5", "S", 123632007174.0, 544474039.0, 10)

다음 출력이 표시될 것입니다.

This statement added 1 row to authorized_table.

4. 데이터 공유 파트너 프로젝트 콘솔을 닫고 실습 창에서 고객(데이터 트윈) 프로젝트 콘솔을 엽니다. 연결된 사용자 인증 정보로 로그인합니다.

5. 마지막으로, 고객(데이터 트윈) 프로젝트에서 뷰를 쿼리하여 새로 추가된 행이 표시되는지 확인합니다.

SELECT cities.zip_code, cities.city, cities.state_code, customers.last_name, customers.first_name FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Data Twin Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` as customers JOIN `{{{consumer_project.project_id|Data Publisher Project ID}}}.data_publisher_dataset.authorized_view` as cities ON cities.state_code = customers.state;

다음 결과가 표시될 것입니다.

축하합니다.

이 실습에서는 데이터 게시 프로젝트의 사용자와 공유하기 위해 데이터 공유 파트너 데이터 세트에 대한 승인된 뷰를 만들었습니다. 그런 다음 데이터 게시 프로젝트에 로그인하여 데이터 트윈 프로젝트의 고객 사용자에게 승인된 뷰를 공유했습니다. 마지막으로, 고객/데이터 트윈 프로젝트에 로그인하여 데이터를 고객별 데이터에 조인하여 보강된 데이터 세트를 만들었습니다.

Google Cloud 교육 및 자격증

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설명서 최종 업데이트: 2025년 9월 8일

실습 최종 테스트: 2025년 9월 8일

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