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개요

Looker Studio에서는 데이터를 바탕으로 보다 스마트한 비즈니스 결정을 내리도록 도와주는 대화형 대시보드와 근사한 보고서를 만들 수 있습니다.

Looker Studio로 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

• 연결: 다양한 데이터에 쉽게 액세스합니다. 기본 제공 커넥터와 파트너 커넥터를 사용하여 거의 모든 유형의 데이터 스트림에 연결할 수 있습니다.
• 시각화: 데이터를 설득력 있는 데이터 시각화 스토리로 전환합니다. Looker Studio의 웹 기반 보고 도구를 사용하여 빠르게 대시보드를 빌드할 수 있습니다.
• 공유: 보고서와 대시보드를 개인, 팀 또는 전 세계에 공유합니다. 실시간으로 공동작업합니다. 모든 페이지에 보고서를 삽입합니다.

이 실습에서는 Looker Studio를 사용하여 데이터 시각화를 만듭니다. 먼저 샘플 Google Cloud 결제를 살펴본 다음 결제 데이터를 BigQuery로 내보내는 방법을 알아봅니다. BigQuery는 뛰어난 가격 대비 성능으로 데이터 분석가의 생산성을 높이도록 설계된 Google의 확장형 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스입니다.

결제 데이터에 대해 몇 가지 SQL 쿼리를 실행한 후 해당 측정항목을 Looker Studio로 내보내 Looker Studio의 주요 기능을 살펴보고 나만의 결제 데이터 시각화를 빌드합니다.

학습할 내용

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

• Google Cloud 콘솔의 결제 서비스를 사용하여 프로젝트와 프로젝트의 클라우드 컴퓨팅 리소스 사용량을 살펴봅니다.
• 결제 데이터를 BigQuery로 내보냅니다.
• BigQuery에서 결제 데이터를 살펴봅니다.
• SQL 쿼리를 실행하여 프로젝트가 Google Cloud 서비스를 사용하는 방식을 알아봅니다.
• 쿼리된 데이터를 Looker Studio로 내보냅니다.
• Looker Studio 도구를 살펴보고 쿼리된 데이터를 사용하여 시각화를 생성합니다.

준비가 됐으면 아래로 스크롤하여 아래 단계에 따라 실습 환경을 설정합니다.

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 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. 데모 프로젝트 및 관련 결제 살펴보기

이 작업에서는 결제 데이터를 살펴보고 실습에서 집중적으로 검토할 데이터 세트를 식별합니다. 이 실습에서는 여러분이 사용할 샘플 데이터를 제공합니다.

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴 ()에서 결제를 클릭합니다.

2. 결제 창에서 결제 계정 관리를 클릭합니다.

3. GCP Cost Management Billing Demo를 클릭합니다.

   결제 계정 개요 창이 열립니다.

4. 결제 계정 창에서 결제 계정 관리를 클릭합니다.

   이 결제 계정에 연결된 Google Cloud 프로젝트가 나열됩니다.

   • CTG - Storage
   • CTG - Dev
   • CTG - Prod
   • CTG - Sandbox

   이 4개의 Google Cloud 프로젝트는 개발, 프로덕션, 스토리지, 샌드박스 테스트를 위한 프로젝트를 갖는 일반적인 엔터프라이즈 스키마를 보여 줍니다.

   참고: 이 실습에서 사용하는 결제 데이터는 이 4개의 프로젝트에 연결되어 있습니다. 데이터는 CSV(스프레드시트) 파일 형식입니다.

5. Cloud 콘솔의 탐색 메뉴 ()에서 결제 > 개요를 클릭합니다.

   이 창에서는 결제 계정의 개요를 제공합니다.

6. 아래로 스크롤하여 결제 계정을 추적하는 데이터와 차트를 살펴봅니다.

7. Cloud 콘솔의 탐색 메뉴 ()에서 결제 > 보고서를 클릭합니다.

   이 창에는 결제 계정의 보고서가 표시됩니다. 프로젝트별 비용 추세, 가격이 상승하고 하락하는 시점, 보고서 필터링 기능을 볼 수 있습니다.

작업 2. 데이터를 BigQuery로 내보내기: 정보 제공 용도

이 작업에서는 BigQuery를 사용하여 대규모 데이터 세트를 쉽게 쿼리 및 필터링하고, 결과를 집계하고, 복잡한 작업을 수행하여 데이터 분석을 최적화합니다. BigQuery는 Google Cloud에서 실행되는 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다.

참고: 작업은 데모용으로만 제공됩니다. 여기에 나와 있는 단계를 참고하되 실습 환경에서 진행하지는 마세요. 시도해도 작동되지 않습니다. BigQuery에 결제 데이터를 입력하려면 나중에 사용자의 Google Cloud 프로젝트에서 이 단계를 그대로 진행하면 됩니다.

이전 섹션에서 살펴본 결제 데이터는 여러분이 이 실습을 시작했을 때 BigQuery로 내보내졌습니다. 이 섹션에서는 정보 제공 용도로만 이 프로세스를 설명합니다.

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴 ()에서 결제 > 결제 내보내기를 클릭합니다.

   결제 내보내기 창이 열리고 BigQuery Export 탭이 기본적으로 선택됩니다.

2. 설정 수정을 클릭하여 내보내기 옵션을 표시합니다.

   참고: 사용자가 결제 내보내기를 구성할 권한이 없으므로 이 옵션은 사용 중지되어 있습니다.

3. 프로젝트를 클릭한 다음 결제 계정이 포함된 프로젝트를 선택합니다.

4. 결제 내보내기 데이터 세트를 클릭한 다음 이 데이터를 호스팅할 BigQuery 데이터 세트를 설정합니다.

5. 저장을 클릭합니다.

   이렇게 하면 선택한 BigQuery 데이터 세트에 결제 데이터를 테이블로 저장하는 작업이 시작됩니다.

결제 내보내기가 채워지는 데는 몇 시간에서 하루 정도의 시간이 걸립니다.

이 실습의 결제 데이터는 이미 BigQuery의 테이블로 내보내져 있습니다. BigQuery의 project.dataset.table 규칙에 따라, 결제 데이터의 전체 경로는 다음과 같습니다.

ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999

이 경로를 사용하여 프로젝트 데이터를 쿼리할 것입니다.

작업 3. BigQuery에서 결제 데이터 살펴보기

이 작업에서는 BigQuery에서 SQL 쿼리를 사용하여 어떤 정보를 사용할 수 있는지 확인합니다. 결제 데이터는 여러분이 이 실습을 시작했을 때 BigQuery로 내보내기되었습니다.

1. Cloud 콘솔의 탐색 메뉴 ()에서 BigQuery를 클릭합니다.

2. 최근 프로젝트 선택에서 프로젝트 ID가 있는 타일을 클릭합니다.

   참고: 프로젝트 ID는 실습 안내의 왼쪽 창에 있습니다.

3. 환영 대화상자에서 완료를 클릭합니다.

   BigQuery 콘솔이 열립니다. 탐색기 창에 프로젝트가 표시됩니다. 프로젝트 이름은 프로젝트 ID입니다.

4. 쿼리 편집기에 다음을 입력하고 실행을 클릭합니다.

SELECT * FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999`

SELECT *는 지정된 테이블에서 모든 열 값을 반환합니다.

쿼리 결과 섹션에 결과 테이블이 표시됩니다.

내 진행 상황 확인하기

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. 테이블에서 모든 열 값을 가져오는 쿼리를 성공적으로 실행하면 평가 점수가 부여됩니다.

BigQuery에서 결제 데이터 살펴보기

다음 질문에 답합니다.

• 테이블을 좌우로 스크롤하며 살펴본 다음 이 데이터에 더 익숙해질 수 있도록 다음 질문에 답합니다.

쿼리 결과에 있는 테이블에는 100만 개 이상의 데이터 행이 있습니다.

이 질문에 대한 답은 첫 번째 SQL 쿼리에서 생성된 BigQuery 테이블을 살펴봄으로써 찾았습니다. 더 복잡한 질문에 답하려면 더 복잡한 SQL 쿼리를 실행하여 데이터를 분석하고 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

작업 4. BigQuery에서 SQL 쿼리를 실행하고 Looker Studio를 사용하여 데이터 시각화 빌드하기

이 작업에서는 두 가지 질문을 하고 BigQuery를 사용하여 해당 정보를 가져옵니다. 그런 다음 Looker Studio를 사용하여 데이터 시각화로 보고서를 빌드하여 이 인사이트를 공유합니다.

이전 작업에서는 BigQuery에서 수백만 개의 정보 행이 있는 샘플 결제 계정을 살펴보았습니다. 이 정보를 유용하게 활용할 수 있으려면 데이터를 분석하여 구체적인 정보를 얻을 수 있어야 합니다. BigQuery에서 SQL 쿼리를 실행하여 얻은 특정 정보를 바탕으로 질문에 답합니다.

참고: 이 실습에서 제공되는 결제 데이터는 동적이므로 테이블의 로그 및 행 수가 다를 수 있습니다. 쿼리와 콘솔 출력은 실습 안내의 이미지와 다를 수 있습니다.

질문 1: 가장 많이 사용된 서비스 유형과 가장 적게 사용된 서비스 유형은 무엇인가요?

가장 많이 사용된 서비스 유형과 가장 적게 사용된 서비스 유형을 찾으려면 다음을 확인해야 합니다.

• 4개 프로젝트에서 사용하는 서비스 유형
• 가장 많이 사용된 서비스 유형과 가장 적게 사용된 서비스 유형

답을 얻으려면 BigQuery에 호스팅된 결제 데이터에 대해 SQL 쿼리를 실행합니다.

서비스 유형을 식별하는 쿼리

1. 쿼리 편집기에서 현재 쿼리를 지웁니다.

2. 쿼리 편집기에 다음을 입력하고 실행을 클릭합니다.

SELECT service.description FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY service.description

이 쿼리는 각 로그와 관련 있는 서비스를 보여 줍니다.

service.description 열은 각 로그와 관련된 Google Cloud 서비스를 알려 줍니다. GROUP BY 키워드는 공통 기준(여기서는 서비스 설명)을 공유하는 result-set 행을 집계하고 이 기준에 대해 찾은 모든 고유 항목을 반환합니다.

쿼리 결과 섹션의 결과 탭에서, 4개의 프로젝트가 15가지 유형의 Google Cloud 서비스를 사용하는 것을 볼 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. service.description 열 값을 가져오는 쿼리를 성공적으로 실행하면 평가 점수가 부여됩니다.

쿼리를 실행하여 service.description 열 값 가져오기

가장 많이 사용된 서비스 유형과 가장 적게 사용된 서비스 유형을 찾는 쿼리

1. 쿼리 편집기에서 현재 쿼리를 지웁니다.

2. 쿼리 편집기에 다음을 입력하고 실행을 클릭합니다.

SELECT service.description, COUNT(*) AS num FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY service.description

이 쿼리는 가장 많이 사용된 서비스 유형과 가장 적게 사용된 서비스 유형을 확인합니다.

COUNT(*) 함수는 동일한 기준(여기서는 서비스 설명)을 공유하는 행 수를 반환합니다.

BigQuery는 쿼리 결과 섹션에 2개의 열(description열과 num열)이 있는 테이블로 결과를 표시합니다. num 열의 숫자를 비교하여 가장 많이 사용된 서비스 유형과 가장 적게 사용된 서비스 유형을 확인합니다.

내 진행 상황 확인하기

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. 가장 많이 사용된 서비스와 가장 적게 사용된 서비스를 찾는 쿼리를 성공적으로 실행하면 평가 점수가 부여됩니다.

쿼리를 실행하여 가장 많이 사용된 서비스와 가장 적게 사용된 서비스 찾기

Looker Studio에서 시각화하기

1. 새 탭에서 Looker Studio를 엽니다.

2. 만들기 > 보고서를 클릭합니다.

3. 국가를 선택하고 회사 이름을 입력합니다.

4. 서비스 약관에 동의한 다음 계속을 클릭합니다.

5. 이메일 환경설정에서 모두 예를 선택합니다(임시 학생 이메일에 연결되어 있습니다).

6. 계속을 클릭합니다.

7. 보고서에 데이터 추가 창에서 데이터에 연결을 클릭합니다.

8. Google 커넥터 섹션에서 BigQuery를 선택합니다.

9. 승인을 클릭합니다.

10. 최근 프로젝트에서 커스텀 쿼리를 선택합니다.

11. 결제 프로젝트에서 프로젝트 ID를 선택합니다.

12. 고객 쿼리 창에 이전에 사용한 쿼리를 입력합니다.

SELECT service.description, COUNT(*) AS num FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY service.description

13. 추가를 클릭합니다.

14. 보고서에 추가를 클릭합니다.

15. 제목 없는 보고서를 클릭하고 보고서 이름을 Services Breakdown으로 바꿉니다.

16. 차트 추가를 클릭하고 원형 차트를 선택합니다.

    

    Looker Studio가 서비스 사용에 관한 원형 차트를 생성합니다.

17. 설정 창에서 데이터 혼합을 클릭합니다.

18. 데이터 혼합 콘솔의 측정항목 섹션에서 레코드 수 위에 포인터를 가져간 다음 X를 클릭하여 해당 측정항목을 삭제합니다.

19. 측정항목 추가를 클릭하고 num을 선택합니다.

    num 메뉴 옵션을 보려면 아래로 스크롤해야 할 수 있습니다.

20. 저장을 클릭한 다음 닫기를 클릭합니다.

Looker Studio 브라우저 탭을 닫고 BigQuery 콘솔 브라우저 탭으로 돌아갑니다. 이제 두 번째 질문에 답할 준비가 되었습니다.

질문 2: 가장 많이 사용된 리전과 가장 적게 사용된 리전은 무엇인가요?

4개 프로젝트에서 가장 많이 사용된 리전과 가장 적게 사용된 리전을 찾으려면 다음을 확인해야 합니다.

• Google Cloud 서비스가 실행된 리전
• 가장 많이 사용된 리전과 가장 적게 사용된 리전

Google Cloud 서비스가 실행된 리전을 확인하는 쿼리

1. 쿼리 편집기에서 현재 쿼리를 지웁니다.

2. 쿼리 편집기에 다음을 입력하고 실행을 클릭합니다.

SELECT location.region FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY location.region

결과는 Google Cloud 서비스가 실행된 리전을 나열하는 단일 region 열입니다. null 리전은 리전을 알 수 없음을 의미합니다.

내 진행 상황 확인하기

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. Google Cloud 서비스가 실행된 리전을 가져오는 쿼리를 성공적으로 실행하면 평가 점수가 표시됩니다.

쿼리를 실행하여 Google Cloud 서비스가 실행된 리전 가져오기

가장 많이 사용된 리전과 가장 적게 사용된 리전을 확인하는 쿼리

1. 쿼리 편집기에서 현재 쿼리를 지웁니다.

2. 쿼리 편집기에 다음을 입력하고 실행을 클릭합니다.

SELECT location.region, COUNT(*) AS num FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY location.region

결과는 2개의 열(region열과 num열)입니다. 결과를 비교하여 가장 많이 사용된 리전과 가장 적게 사용된 리전을 확인합니다.

내 진행 상황 확인하기

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. 서비스에서 가장 많이 사용된 리전과 가장 적게 사용된 리전을 찾는 쿼리를 성공적으로 실행하면 평가 점수가 부여됩니다.

쿼리를 실행하여 서비스에서 가장 많이 사용된 리전과 가장 적게 사용된 리전 찾기

리전별 Looker Studio 시각화 만들기

1. 새 탭에서 Looker Studio를 엽니다.

2. 만들기 > 보고서를 클릭합니다.

3. 보고서에 데이터 추가 창에서 데이터에 연결을 클릭합니다.

4. Google 커넥터 섹션에서 BigQuery를 선택합니다.

5. 최근 프로젝트에서 커스텀 쿼리를 선택합니다.

6. 결제 프로젝트에서 프로젝트 ID를 선택합니다.

7. 이전에 사용한 쿼리를 입력합니다.

SELECT location.region, COUNT(*) AS num FROM `ctg-storage.bigquery_billing_export.gcp_billing_export_v1_01150A_B8F62B_47D999` GROUP BY location.region

8. 추가를 클릭합니다.

9. 보고서에 추가를 클릭합니다.

10. 제목 없는 보고서를 클릭하고 보고서 이름을 Regions Breakdown으로 바꿉니다.

11. 차트 추가를 클릭하고 원형 차트를 선택합니다.

    Looker Studio가 서비스 사용에 관한 원형 차트를 생성합니다.

12. 설정 창에서 데이터 혼합을 클릭합니다.

13. 데이터 혼합 콘솔의 측정항목 섹션에서 레코드 수 위에 포인터를 가져간 다음 X를 클릭하여 해당 측정항목을 삭제합니다.

14. 측정항목 추가를 클릭하고 num을 선택합니다.

    num 메뉴 옵션을 보려면 아래로 스크롤해야 할 수 있습니다.

15. 저장을 클릭한 다음 닫기를 클릭합니다.

    결제 데이터 쿼리로부터 두 개의 데이터 시각화를 만들었습니다.

16. Looker Studio 를 클릭합니다.

17. 방금 만든 시각화를 보려면 Regions Breakdown을 클릭합니다.

수고하셨습니다

이 실습에서는 콘솔에서 결제 서비스를 살펴보고 결제 데이터를 BigQuery로 내보내는 방법을 알아보았습니다. SQL 쿼리로 데이터를 탐색한 후 집계된 데이터를 Looker Studio로 내보내 서비스 및 리전 사용에 관한 원형 차트 시각화를 생성했습니다.

다음 단계/더 학습하기

• Google Sheets에서 BigQuery 결제 데이터 검토하기 실습을 확인하세요.

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: 2025년 8월 27일

실습 최종 테스트: 2025년 8월 27일

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