Google BigQuery와 Data Studio를 활용한 앱 광고 매출 대시보드 개발기
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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
Google BigQuery와 Data Studio를 활용한 앱 광고 매출 대시보드 개발기
시스템 전환 이유
기존 AWS RDS와 PHP로 운영 중이던 앱 광고 매출 분석 시스템을 Google BigQuery와 Data Studio로 이전했습니다.
기존 시스템의 문제점
- 새로운 광고 플랫폼 추가 시마다 별도 테이블 생성 및 프론트 단 개발 필요
- 수동 관리의 증가
BigQuery는 확장성, SQL 지원, 테이블 간 관계 지원, 비용 절감 방법 등의 장점이 있어 선택되었습니다. 파티션을 활용해 쿼리 성능을 높이고 비용을 절감할 수 있었습니다. 데이터를 넣는 방식으로는 DML 방식을 사용했고, 쿼리 결과는 Data Studio를 통해 시각화하여 공유했습니다. elasticsearch + Kibana보다 BigQuery가 유연한 대응이 가능한 점이 큰 장점이었습니다.