DATA INTELLIGENCE
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이제는 선택이 아닌 필수, 구글 빅쿼리
GA4로 분석하는 데 한계가 있어서요. 빅쿼리(BigQuery)는 뭐가 다른가요? 월 매출 50억 원을 돌파한 이커머스 고객사로부터 들은 질문입니다.
위그로스
2025년 6월 20일
위그로스
2025년 6월 20일
“GA4만으로 분석하는 데 한계가 있던데요. 빅쿼리(BigQuery)는 뭐가 다른가요?”
월 매출 50억 원을 돌파한 이커머스 고객사로부터 들은 질문입니다. 이 기업은 GA4를 적극 활용하고 있었지만, 데이터의 상세 분석이 어렵고 실시간 의사결정에 제약이 많다는 점에서 실무적 불편함을 호소했습니다.
위그로스는 이러한 GA4의 한계를 해결하고자 Google BigQuery(빅쿼리) 를 사용하고 있습니다.
GA4의 한계
GA4는 구글에서 제공하는 강력한 웹/앱 분석 툴입니다. 하지만 한계도 분명합니다. 특히 트래픽이 많고 전환 경로가 복잡한 중대형 이커머스의 경우 GA4만으로는 실무적인 인사이트 도출이 쉽지 않습니다.
1. 표준 보고서의 한계
GA4의 UI 내에서 제공하는 표준 보고서는 전체 트래픽 흐름을 파악하는 데는 유용하지만, 사용자 행동의 맥락이나 구매 전환에 영향을 준 정확한 경로 분석은 어렵습니다. 예를 들어, 특정 캠페인에서 유입된 사용자가 3일 후 재방문하여 구매했는지 여부를 UI 상에서는 보기 어렵습니다.
2. 데이터 샘플링과 보존 기간
GA4는 무료 버전 기준으로 데이터 보존 기간이 14개월로 제한됩니다. 또한 트래픽이 일정 기준을 넘으면 자동으로 데이터 샘플링이 적용되어 분석의 정확성이 떨어지게 됩니다. (예: 표면적으로 전환율은 높아 보이지만, 실제 전수 데이터는 샘플링되어 누락된 케이스가 있음)
구글 빅쿼리란 무엇인가?
BigQuery는 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 클라우드 기반 초고속 데이터 웨어하우스입니다. 단순한 분석 도구가 아니라, 수십억 건의 데이터를 실시간으로 수집·저장·분석·질의할 수 있는 플랫폼이죠.
SQL 기반 쿼리 언어를 사용해 누구나 손쉽게 데이터를 조회할 수 있으며, 복잡한 데이터 인프라 구축 없이도 확장성과 안정성을 누릴 수 있는 점에서 국내외 많은 기업이 빠르게 도입하고 있습니다.
그래서, 왜 BigQuery가 필요한가?
오늘날 마케팅 환경은 데이터를 기반으로 움직입니다. 그러나 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어, 다양한 채널에서 발생하는 데이터를 통합하여 분석하고 실시간 의사결정에 연결하는 것이 경쟁력의 기준이 되고 있습니다. 특히 대용량 트래픽을 처리하는 이커머스 기업이나 SaaS 기업이라면 다음과 같은 조건을 갖춘 분석 환경이 필요합니다.
수백만 건의 데이터를 빠르게 조회할 수 있어야 함
실시간 데이터 흐름에 기반해 마케팅, 영업, 운영을 조정할 수 있어야 함
광고 데이터, 매출, 고객 행동 데이터가 하나의 흐름으로 통합되어야 함
이 모든 요건을 만족시킬 수 있는 도구가 바로 빅쿼리(BigQuery)입니다.
BigQuery의 핵심 장점
1. 무제한 확장성과 속도
수십 테라바이트(TB)부터 페타바이트(PB)까지의 대용량 데이터를 초와 분단위 내로 처리할 수 있습니다. 데이터가 많아질수록 분석 속도가 느려지는 것이 아니라, 오히려 자동으로 리소스를 확장해 안정성을 유지합니다.
⇒ “어제보다 10배 많은 로그가 쌓였는데, 쿼리 속도는 그대로입니다.”
2. 실시간 스트리밍 수집
빅쿼리는 실시간 데이터 스트리밍 수집을 지원합니다. 이벤트 발생 즉시 데이터가 저장되기 때문에, 특정 상품의 주문이 몰릴 경우 즉각적인 알림 설정이나 대시보드 반영이 가능합니다.
3. 다양한 소스와의 통합
Google Ads, Meta Ads, CRM, ERP, 결제 시스템 등 다양한 API 소스를 연결하여 데이터를 하나의 테이블로 구성할 수 있습니다. 복잡한 스프레드시트나 수작업을 없애고, 데이터 통합과 분석을 한 곳에서 처리할 수 있습니다.
4. Serverless Architecture
사용자는 서버를 직접 구축하거나 관리할 필요 없이, 쿼리만 작성하면 구글이 알아서 확장·처리·보안까지 관리합니다. 이는 내부에 전담 개발 리소스가 부족한 팀에게도 매우 큰 장점입니다.
BigQuery 활용 사례
✅ 마케팅 팀
채널별 광고 데이터 + 주문 데이터를 연결하여 ROAS, CAC 계산
실시간 매출, 고객 행동 트렌드 기반 캠페인 최적화
고객 세그먼트 분석 후 맞춤형 메시지 자동 발송 (Make, Zapier 등과 연동)
✅ 경영진/기획 팀
월별, 분기별 상품 카테고리별 수익률 분석
고객 생애 가치(LTV), 리텐션, 전환율 추이 비교
재고, 공급망 데이터까지 연결한 전략 수립
✅ 데이터/개발 팀
GA4, 로그, 주문, 결제 데이터를 통합하여 하나의 데이터마트 구성
쿼리 템플릿화 및 자동화 스케줄 설정
Google Looker Studio 혹은 외부 BI 툴과의 시각화 연결
BigQuery 도입을 고려해야 하는 조직
일 단위 수십만 ~ 수백만 이벤트가 발생하는 이커머스 / SaaS
다양한 광고 채널, CRM, 주문 데이터를 하나로 통합해 분석하고자 하는 조직
자동화된 대시보드, 실시간 알림, 캠페인 최적화 로직을 설계 중인 팀
기존 BI 시스템의 속도와 확장성에 한계를 느끼고 있는 기업
BigQuery의 비용구조는 어떻게 될까?
BigQuery는 사용량 기반 요금제로 운영됩니다. 기본적으로는 쿼리 당 처리된 데이터량(GB 단위)에 따라 과금되며, 정기 구독 방식(Flat-rate)도 선택할 수 있습니다. Google Cloud 무료 등급 혜택 중 하나로 BigQuery의 일부 리소스를 특정 한도까지 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 무료체험 이후에는, 아래의 가격 정책에 따라 요금이 청구됩니다.
BigQuery 무료 사용량 내용
Standard 버전 컴퓨팅 가격 책정
Enterprise 버전 컴퓨팅 가격 책정
Enterprise Plus 버전 컴퓨팅 가격 책정
실무 팁
분석 대상 데이터를 파티셔닝하거나 클러스터링하면 비용을 대폭 줄일 수 있습니다.
자주 사용하는 쿼리는 결과를 테이블로 저장하거나 캐시 활용을 권장합니다.
마무리하며
단순히 데이터를 ‘모으는’ 것을 넘어서 이제는 데이터를 중심으로 의사결정을 빠르게 내릴 수 있는 환경을 구축하는 것이 마케팅 성공의 열쇠입니다.
저희 위그로스는 기업의 비즈니스 모델에 따른 데이터 분석환경에 대해 컨설팅 및 설계구축 서비스를 제공하고 있으며, GA4-BigQuery 연동을 통한 데이터 수집 및 분석 자동화를 환경을 구축드리고 있습니다.
앞으로 웹/앱에 인입된 사용자 데이터를 축적하고 활용할 수 있는 BigQuery 기반의 데이터 인프라 설계가 점점 더 중요해짐에 따라, 보다 효율적인 마케팅 의사결정을 하실 수 있도록 BigQuery 구축 환경을 지속적으로 연구하고 있습니다.
이번 글이 BigQuery의 구조와 필요성에 대해 고민하던 분들께 조금 더 명확한 방향과 실무적인 힌트를 드릴 수 있었길 바랍니다. 감사합니다.
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위그로스는 이러한 GA4의 한계를 해결하고자 Google BigQuery(빅쿼리) 를 사용하고 있습니다.
GA4의 한계
GA4는 구글에서 제공하는 강력한 웹/앱 분석 툴입니다. 하지만 한계도 분명합니다. 특히 트래픽이 많고 전환 경로가 복잡한 중대형 이커머스의 경우 GA4만으로는 실무적인 인사이트 도출이 쉽지 않습니다.
1. 표준 보고서의 한계
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2. 데이터 샘플링과 보존 기간
GA4는 무료 버전 기준으로 데이터 보존 기간이 14개월로 제한됩니다. 또한 트래픽이 일정 기준을 넘으면 자동으로 데이터 샘플링이 적용되어 분석의 정확성이 떨어지게 됩니다. (예: 표면적으로 전환율은 높아 보이지만, 실제 전수 데이터는 샘플링되어 누락된 케이스가 있음)
구글 빅쿼리란 무엇인가?
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SQL 기반 쿼리 언어를 사용해 누구나 손쉽게 데이터를 조회할 수 있으며, 복잡한 데이터 인프라 구축 없이도 확장성과 안정성을 누릴 수 있는 점에서 국내외 많은 기업이 빠르게 도입하고 있습니다.
그래서, 왜 BigQuery가 필요한가?
오늘날 마케팅 환경은 데이터를 기반으로 움직입니다. 그러나 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어, 다양한 채널에서 발생하는 데이터를 통합하여 분석하고 실시간 의사결정에 연결하는 것이 경쟁력의 기준이 되고 있습니다. 특히 대용량 트래픽을 처리하는 이커머스 기업이나 SaaS 기업이라면 다음과 같은 조건을 갖춘 분석 환경이 필요합니다.
수백만 건의 데이터를 빠르게 조회할 수 있어야 함
실시간 데이터 흐름에 기반해 마케팅, 영업, 운영을 조정할 수 있어야 함
광고 데이터, 매출, 고객 행동 데이터가 하나의 흐름으로 통합되어야 함
이 모든 요건을 만족시킬 수 있는 도구가 바로 빅쿼리(BigQuery)입니다.
BigQuery의 핵심 장점
1. 무제한 확장성과 속도
수십 테라바이트(TB)부터 페타바이트(PB)까지의 대용량 데이터를 초와 분단위 내로 처리할 수 있습니다. 데이터가 많아질수록 분석 속도가 느려지는 것이 아니라, 오히려 자동으로 리소스를 확장해 안정성을 유지합니다.
⇒ “어제보다 10배 많은 로그가 쌓였는데, 쿼리 속도는 그대로입니다.”
2. 실시간 스트리밍 수집
빅쿼리는 실시간 데이터 스트리밍 수집을 지원합니다. 이벤트 발생 즉시 데이터가 저장되기 때문에, 특정 상품의 주문이 몰릴 경우 즉각적인 알림 설정이나 대시보드 반영이 가능합니다.
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4. Serverless Architecture
사용자는 서버를 직접 구축하거나 관리할 필요 없이, 쿼리만 작성하면 구글이 알아서 확장·처리·보안까지 관리합니다. 이는 내부에 전담 개발 리소스가 부족한 팀에게도 매우 큰 장점입니다.
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BigQuery 도입을 고려해야 하는 조직
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BigQuery의 비용구조는 어떻게 될까?
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BigQuery 무료 사용량 내용
Standard 버전 컴퓨팅 가격 책정
Enterprise 버전 컴퓨팅 가격 책정
Enterprise Plus 버전 컴퓨팅 가격 책정
실무 팁
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자주 사용하는 쿼리는 결과를 테이블로 저장하거나 캐시 활용을 권장합니다.
마무리하며
단순히 데이터를 ‘모으는’ 것을 넘어서 이제는 데이터를 중심으로 의사결정을 빠르게 내릴 수 있는 환경을 구축하는 것이 마케팅 성공의 열쇠입니다.
저희 위그로스는 기업의 비즈니스 모델에 따른 데이터 분석환경에 대해 컨설팅 및 설계구축 서비스를 제공하고 있으며, GA4-BigQuery 연동을 통한 데이터 수집 및 분석 자동화를 환경을 구축드리고 있습니다.
앞으로 웹/앱에 인입된 사용자 데이터를 축적하고 활용할 수 있는 BigQuery 기반의 데이터 인프라 설계가 점점 더 중요해짐에 따라, 보다 효율적인 마케팅 의사결정을 하실 수 있도록 BigQuery 구축 환경을 지속적으로 연구하고 있습니다.
이번 글이 BigQuery의 구조와 필요성에 대해 고민하던 분들께 조금 더 명확한 방향과 실무적인 힌트를 드릴 수 있었길 바랍니다. 감사합니다.