# 데이터엔지니어링을 위한 구글 빅쿼리(BigQuery) 이용 사례 - BizSpring BLOG > 데이터엔지니어링을 위한 구글 빅쿼리(BigQuery) 이용 사례 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크 의료… ## 핵심 요약 - GA360으로 수집한 데이터를 BigQuery와 연동해 추출·가공하는 데이터 엔지니어링 사례를 소개하는 글입니다. - GA360 데이터는 히트-세션-사용자 구조로 이루어지며 히트는 PAGE, EVENT 타입으로 구분됩니다. - LEAD 함수 등을 활용해 사용자별 다음 방문 시간, 페이지 체류 시간을 구하는 쿼리 예시를 제공합니다. - hits 레벨의 customDimension 값을 활용해 사용자별 총 주문금액과 주문 건수를 구하는 쿼리 예시를 제공합니다. - GA360 사용 기업이 수집 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있도록 비즈스프링의 데이터 엔지니어링 컨설팅 서비스를 안내합니다. 데이터엔지니어링을 위한 구글 빅쿼리(BigQuery) 이용 사례 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크 의료/헬스케어 통신/인터넷 뉴스/트렌드 릴리즈 노트 인터넷트렌드 ↗ 웹사이트 ↗ # 데이터엔지니어링을 위한 구글 빅쿼리(BigQuery) 이용 사례 2022년 04월 29일 2023년 04월 14일 테크 데이터 엔지니어링이란 사용자의 데이터(주문, 매출, 회원가입 등)를 수집하여 원하는 형태의 데이터로 가공하고 사용할 수 있도록 제공하는 서비스입니다. 이번에는 비즈스프링의 웹분석 솔루션이 아닌 GA360을 활용하여 데이터를 추출하고 가공한 데이터 엔지니어링에 대한 사례를 소개하고자 합니다. 현재 GA360을 사용하는 기업, 그리고 수집한 데이터에서 더욱 의미있는 인사이트를 얻고 싶은 분이라면 이번 콘텐츠를 주의깊게 살펴보시길 권장드립니다. ### GA360 데이터 구조 구글 애널리틱스의 데이터는 히트, 세션, 사용자 세 가지 요소를 포함하는 구조로 되어 있습니다. 히트가 가장 작은 단위이며, 히트가 모여 세션을 구성하며, 세션이 모여 하나의 사용자로 구성됩니다. 구글 애널리틱스(GA360) 데이터 구조 ### GA360 BigQuery GA360의 BigQuery와 연동되는 기능을 사용하여 원하는 데이터를 추출합니다. 데이터는 하루에 한번 전일자 데이터가 들어옵니다. GA360에서 추출하는 데이터 항목 예시 (출처: BizSpring) 하나의 row에는 한개의 세션으로 구성되어있으며 세션내에 record 형식으로 hits가 구성되어 있습니다. hits 레벨에서는 type별로 PAGE, EVENT로 나뉘어 구성됩니다. PAGE : 페이지 랜딩별 데이터 EVENT : 이벤트 발생에 대한 데이터(상품 구매, 회원 가입 등) 세션 내 페이지 데이터 정보를 가지고 사용자의 행동을 분석할 수 있습니다. BigQuery에 적재되는 데이터 예시 (출처: BizSpring) ## query 예시 데이터를 활용하는 방식 입니다. bigquery가 제공하는 기능(탐색 함수)을 활용하여 시계열 분석을 진행합니다. 예시1) 사용자 ID별 방문 시간을 이용해 해당 사용자의 페이지 접속 후 다음 방문 시간을 구하기 [ 예시 쿼리] 사용자ID별 다음 방문 시간 Query 예시 (출처: BizSpring) LEAD(visit_time) OVER (PARTITION BY fullVisitorId ORDER BY visit_time ASC) LEAD 함수를 사용하여 fullVisitorId(사용자 id)를 파티션화 하여 사용자의 다음 방문 시간을 추출합니다. 변수값 내용 fullVisitorId 사용자 ID visit_time 방문 시간 next_visittime 다음 방문 시간 [결과] 사용자ID별 다음 방문 시간 Query 결과 (출처: BizSpring) 예시2) 사용자의 체류 시간 구하기 예시 1 에서 구한 visit_time과 next_visittime간의 차이로 체류시간을 추출합니다. [예시 쿼리] 사용자ID별 페이지 체류시간 Query 예시 (출처: BizSpring) [결과] duration : 체류 시간 사용자ID별 페이지 체류시간 Query 결과 (출처: BizSpring) 예시3) 사용자별 주문 총금액과 주문 건수 구하기 hits레벨의 EVENT가 발생될 때 별도 customDimension을 활용해 revenue 값을 추출 세션내 주문당 주문 건수 1로 정의 사용자 ID별 총 주문금액과 총 주문건수 추출 [예시 쿼리] – 테이블은 GA의 테이블 사용자ID별 총주문금액 및 총주문건수 추출 Query 예시 (출처: BizSpring) 변수값 내용 fullVisitorId 사용자 ID revenue 총 주문금액 order_counts 총 주문수 [결과] 사용자ID별 총주문금액 및 총주문건수 추출 Query 결과(출처: BizSpring) 이상으로 데이터 엔지니어링을 위한 빅쿼리 사례를 살펴보았는데요, 비즈스프링의 웹분석 솔루션을 통해 수집한 데이터가 아닌 GA360으로 수집한 데이터를 활용하여 사용자 데이터를 분석하고 인사이트를 발굴할 수 있었습니다. 현재 GA360을 사용 중이지만 수집한 데이터에서 인사이트를 얻고 싶다면, 비즈스프링의 데이터 엔지니어링 서비스를 통해 더욱 의미있는 데이터 분석을 경험해보세요. 비즈스프링은 다년간의 데이터 엔지니어링 기술을 통해 분석 솔루션을 제공하고 있습니다. 사용자 분석에 대한 컨설팅이 필요할 경우, 데이터 엔지니어링 컨설팅을 통해 원하는 데이터를 가공하여 받아볼 수 있습니다. ## Related Posts via Categories 구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험 AI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅 ChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간 AI 시대, 데이터도 설명이 필요합니다 MCP 클라이언트는 Authorization Server를 어떻게 찾는가: 공식 MCP TypeScript SDK와 VS Code 구현 비교 RAG 시대의 GEO: AI가 콘텐츠를 읽는 방식과 스키마의 진짜 역할 AI 에이전트로 웹 데이터 수집 가능 여부 자동 검증하기 GA4 Intraday 실시간 테이블, 대시보드 원천 데이터로 바로 사용할 수 있을까? 워크플로우 오케스트레이션 플랫폼 Temporal 알아보기 iOS 14.5부터 GA4까지, 환경 변화가 가져온 업무 폭증을 해결하는 실무 전략은…? 다음에 대해 검색하기... 최신 글 둘러보기 기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가 콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다 광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나 코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다 GEO를 위한 글쓰기를 위한 작은 노하우 (해외동향) 광고주가 광고플랫폼 리포트에서 자체 측정으로 옮겨가고 있다. 구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험 AI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅 ChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간 마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까? 출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%85%8c%ed%81%ac/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%97%94%ec%a7%80%eb%8b%88%ec%96%b4%eb%a7%81-%eb%b9%85%ec%bf%bc%eb%a6%ac-bigquery/ ## FAQ **Q. GA360 데이터는 BigQuery에 어떻게 적재되나요?** A. 하나의 row에 한 개의 세션이 구성되며, 세션 내에는 record 형식으로 hits가 포함됩니다. hits는 PAGE(페이지 랜딩 데이터)와 EVENT(구매, 회원가입 등 이벤트 데이터) 타입으로 나뉘어 데이터가 하루에 한 번 전일자 기준으로 들어옵니다. **Q. 사용자의 페이지 체류 시간은 어떻게 구하나요?** A. 먼저 LEAD 함수로 fullVisitorId를 파티션화하여 다음 방문 시간(next_visittime)을 구합니다. 그 후 visit_time과 next_visittime의 차이를 계산하여 체류 시간(duration)을 추출합니다. **Q. 사용자별 총 주문금액과 주문 건수는 어떻게 산출하나요?** A. hits 레벨에서 EVENT가 발생할 때 customDimension을 활용해 revenue 값을 추출하고, 세션 내 주문당 건수를 1로 정의합니다. 이를 기반으로 사용자 ID별 총 주문금액과 총 주문건수를 집계합니다. **Q. GA360을 쓰고 있는데 데이터에서 인사이트를 더 얻고 싶으면 어떻게 해야 하나요?** A. 비즈스프링의 데이터 엔지니어링 서비스와 컨설팅을 통해 수집된 GA360 데이터를 원하는 형태로 가공하여 받아볼 수 있습니다. 비즈스프링은 다년간의 데이터 엔지니어링 기술을 바탕으로 분석 솔루션을 제공하고 있습니다. --- 출처: https://bizspring.ai/kb/ref/web/blog-bizspring-co-kr/데이터엔지니어링을-위한-구글-빅쿼리-bigquery-이용-사례-bizspring-blog · 최종 갱신 2026-09-06T11:59:55.982521+00:00