구글 빅쿼리로 쉽고 빠르게 빅데이터를 분석해 비즈니스 인사이트를 도출하라!

빅쿼리는 구글이 방대한 데이터를 빠르고 효율적으로 분석하기 위해서 공개한 데이터 분석 플랫폼 서비스다. 페타바이트급 이상의 데이터를 오버헤드 없이 순식간에 분석할 수 있으며 자체 클러스터를 운영하지 않아도 되므로 사용자는 데이터 분석에만 집중할 수 있다.

『이야기로 배우는 구글 빅쿼리』에서는 실제 업무 바탕의 요구 사항을 사례로 들어 구글 빅쿼리와 구글 클라우드 플랫폼의 다양한 서비스를 활용해 문제를 해결하는 과정을 이야기와 해설로 풀어나간다. 효율성과 확장성을 모두 갖춘 구글 빅쿼리를 활용하는 과정을 따라가다 보면 어느새 업무에 적용해보고 싶다는 생각이 들 것이다.

두 아이의 아버지, 풀스택 엔지니어(아직은 흉내 내는 수준)

CHAPTER 1 등장인물 소개와 프로젝트 개요

1.1 빅데이터 활용 프로젝트 시작
1.2 등장인물 소개
1.3 데이터 분석 요구사항 정하기

CHAPTER 2 빅쿼리를 이용한 데이터 분석

2.1 빅쿼리 사용하기
2.2 데이터 로딩
2.3 데이터 가공
2.4 데이터 시각화
2.5 데이터를 읽는 그 외의 방법

CHAPTER 3 빅쿼리 기본 구조와 특징

3.1 빅쿼리 구조
3.2 빅쿼리 아키텍처
3.3 열 지향 스토리지
3.4 트리 아키텍처
3.5 데이터형
3.6 파티션과 클러스터
3.7 작업(Job)
3.8 보기(View)

CHAPTER 4 성능과 비용

4.1 빅쿼리 튜닝
4.2 빅쿼리를 보다 깊이 알기

CHAPTER 5 데이터 수집 자동화

5.1 데이터 웨어하우스 구축
5.2 데이터 소스와 GCP 연계
5.3 빅쿼리 안에서 데이터 가공하기
5.4 워크플로 조정

CHAPTER 6 스트리밍 처리에서의 데이터 수집

6.1 스트리밍 요구사항 확인
6.2 아키텍처 검토
6.3 스트리밍 파이프라인 구현

결론