Looker는 Google Cloud의 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석 플랫폼으로, 실시간 데이터 분석과 강력한 시각화 도구를 통해 데이터를 이해하고 비즈니스 의사결정을 지원합니다. Looker의 기본 개념, 주요 기능, 설정 및 활용, Looker의 LookML을 활용한 데이터 모델링과 대시보드 제작 방법입니다.
목차
- Looker란 무엇인가?
- Looker의 주요 기능
- Looker 설정 및 데이터 소스 연결
- LookML을 활용한 데이터 모델링
- 대시보드와 보고서 생성하기
- Looker와 다른 도구 통합 사례
- 최적화된 Looker 활용 팁
- 결론
1. Looker란 무엇인가?
Looker는 다양한 데이터 소스를 기반으로 데이터를 시각화하고 분석하는 BI 플랫폼입니다. 사용자는 실시간으로 데이터를 조회하며, 인사이트를 즉시 얻을 수 있습니다. Looker의 가장 큰 특징은 LookML이라는 독창적인 데이터 모델링 언어를 제공하여 복잡한 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다는 점입니다.
Looker의 주요 장점
- 실시간 데이터 분석: 데이터베이스에 직접 연결하여 최신 데이터를 분석 가능.
- 사용자 정의: LookML을 활용해 비즈니스 요구에 맞춘 데이터 모델 구축.
- 강력한 시각화: 다양한 그래프와 차트를 제공해 데이터를 직관적으로 표현.
- 통합성: API와 외부 도구를 통해 확장 가능.
2. Looker의 주요 기능
2.1 LookML
LookML은 Looker의 핵심 데이터 모델링 언어로, 데이터의 구조를 정의하고 사용자 맞춤형 뷰(view)를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 모델링을 일관되고 재사용 가능한 방식으로 관리할 수 있으며, SQL 쿼리를 추상화하여 보다 쉽게 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
2.2 대시보드
대시보드는 사용자가 주요 KPI 및 데이터를 시각적으로 한눈에 확인할 수 있도록 도와주는 기능입니다. 다양한 차트, 그래프 및 필터를 지원하며, 드래그 앤 드롭 방식으로 간편하게 구성할 수 있습니다. 또한, 대시보드는 실시간 데이터 분석을 지원하며, 자동 새로고침을 통해 최신 데이터가 반영됩니다.
2.3 데이터 액션
데이터 액션 기능을 활용하면 Looker에서 생성한 분석 데이터를 다양한 외부 애플리케이션으로 직접 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 임계값을 초과하는 데이터가 발생할 경우 Slack 알림을 보내거나, 데이터를 이메일로 자동 전송하는 등의 자동화가 가능합니다. 이를 통해 비즈니스 워크플로우를 원활하게 운영할 수 있습니다.
2.4 사용자 관리
Looker는 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 제공하여 조직 내 사용자의 데이터 접근 권한을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 특정 사용자 그룹에 맞춰 데이터 조회 권한을 제한할 수 있으며, Looker의 감사 로그 기능을 활용하여 데이터 사용 이력을 추적할 수도 있습니다. 이를 통해 보안성과 규정 준수를 강화할 수 있습니다.
3. Looker 설정 및 데이터 소스 연결
3.1 Looker 설치 및 기본 설정
Looker는 클라우드 기반으로 제공되며, 간단한 설정으로 시작할 수 있습니다.
- Looker 계정 생성: Looker 홈페이지에서 가입 후 로그인.
- 관리 콘솔 접근: 관리자 계정으로 로그인 후 환경 설정 진행.
3.2 데이터 소스 연결
Looker는 다양한 데이터베이스와 연동이 가능합니다.
MySQL 데이터베이스 연결 예시
# Looker 관리자 화면에서 데이터 소스 추가:
host: mysql.example.com
port: 3306
database: analytics_db
username: looker_user
password: secret_password- 관리자 화면에서 Connections로 이동.
- 데이터베이스 정보를 입력.
- Test Connection을 클릭하여 연결 확인.
4. LookML을 활용한 데이터 모델링
4.1 LookML의 기본 구조
LookML은 프로젝트 파일 내에서 데이터 소스를 정의하고, 이를 사용자 친화적인 뷰(view)로 변환합니다.
LookML 예시
view: orders {
dimension: order_id {
primary_key: yes
sql: ${TABLE}.id ;;
}
dimension: order_date {
type: date
sql: ${TABLE}.created_at ;;
}
measure: total_sales {
type: sum
sql: ${TABLE}.sales_amount ;;
}
}dimension: 필드 정의.measure: 집계 계산(예: 총 판매량).sql: 데이터베이스 필드와 매핑.
4.2 LookML 파일 생성
- 개발자 콘솔에서 Develop로 이동.
- 프로젝트 생성 후 LookML 파일 작성.
5. 대시보드와 보고서 생성하기
5.1 대시보드 생성
- Explore 화면에서 데이터를 선택.
- 원하는 차트(예: Bar Chart) 추가.
- Save to Dashboard로 저장.
5.2 보고서 자동화
- Looker는 이메일 및 Slack을 통해 보고서를 정기적으로 전달할 수 있습니다.
- Schedules 메뉴에서 보고서 전송 스케줄을 설정.
6. Looker와 다른 도구 통합 사례
6.1 n8n과 Looker 통합
- n8n 워크플로우를 통해 Looker API 호출.
- Looker 데이터 시각화 결과를 Slack이나 Google Sheets로 전달.
6.2 Python을 통한 Looker API 활용
import requests
url = "https://your.looker.instance/api/3.1/login"
data = {
"client_id": "your_client_id",
"client_secret": "your_client_secret"
}
response = requests.post(url, json=data)
token = response.json()["access_token"]
print(f"Access Token: {token}")7. 최적화된 Looker 활용 팁
7.1 Looker 대시보드 최적화
- 필터 활용: 대시보드에 필터를 추가해 사용자 맞춤형 데이터를 제공.
- 캐싱 사용: 데이터 캐싱 설정으로 조회 속도 개선.
7.2 LookML 관리 팁
- Git 연동: Looker 프로젝트를 Git으로 관리하여 버전 관리 수행.
- 코드 리뷰: LookML 코드 작성 시 팀 리뷰 프로세스 도입.
Looker는 데이터를 분석하고 비즈니스 의사결정을 지원하는 강력한 도구입니다. 특히, LookML을 통해 데이터 모델링의 유연성을 제공하며, 다양한 데이터 소스와의 통합으로 사용성을 극대화합니다. Looker를 활용하여 데이터 중심의 문화를 구축하고, 조직의 효율성을 높여 보세요.
예제) 구글 서비스 접속 통계를 활용한 Looker 대시보드 제작
1. Google Analytics 또는 Google Cloud Logging 데이터 소스 연결
- Google Analytics 4 또는 Google Cloud Logging 데이터를 BigQuery로 적재합니다.
- Looker에서 Connections 설정으로 이동하여 BigQuery를 데이터 소스로 추가합니다.
- 서비스 계정을 통해 Looker가 BigQuery에 접근할 수 있도록 IAM 권한을 설정합니다.
2. LookML 모델링
- LookML 프로젝트 생성: Looker의 개발 모드에서 새로운 프로젝트를 생성합니다.
- 뷰(view) 정의: Google Analytics 데이터에서 중요한 차원을 추출하여 LookML 뷰를 생성합니다.
view: user_sessions {
dimension: session_id {
primary_key: yes
sql: ${TABLE}.session_id ;;
}
dimension: user_country {
type: string
sql: ${TABLE}.geo_country ;;
}
measure: session_count {
type: count
sql: ${TABLE}.session_id ;;
}
}3. Looker 대시보드 생성
- Explore 기능을 이용하여 데이터 탐색
- user_sessions 뷰에서 필요한 필드를 선택하여 데이터를 필터링합니다.
- 시각적 요소 추가
- 바 차트, 라인 차트, 히트맵 등을 활용하여 사용자의 지역별 방문 트렌드를 분석합니다.
- 필터 및 동적 대시보드 구성
- 날짜별 필터 추가하여 특정 기간 동안의 접속 통계를 조회할 수 있도록 구성합니다.
- 대시보드 저장 및 공유
- 생성한 대시보드를 조직 내 팀과 공유하고 일정에 따라 자동 보고서를 전송하도록 설정합니다.
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