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에이콘 데이터 과학 시리즈
책소개
목차
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1부. 웨어하우스 구축
1장. BigQuery 살펴보기 __구글 클라우드 플랫폼 __GCP 시작 __GCP 사용 ____Cloud Console ____Command Line Interface ____프로그래밍 방식 액세스 __BigQuery Cloud Console ____SQL 쿼리 ____유용한 정보 __웨어하우스 디자인 __데이터 저장소로서의 BigQuery ____행 지향 접근 ____열 지향 접근 __데이터 웨어하우스로서의 BigQuery __주요 질문 ____기초 ____확장성 __데이터 정규화 __요약 2장. 웨어하우스 프로젝트 시작 __시작에 앞서 __핵심 질문 ____제한적인 리소스는 무엇인가? ____조직의 업무 분야는 무엇인가? ____조직의 차별점은 무엇인가? ____필요한 데이터를 알려줄 수 있는 사람은 누구인가? ____고객에게 필요한 데이터를 파악하고 있는 사람은 누구인가? ____핵심 객체는 무엇인가? ____핵심 관계는 무엇인가? ____시간은 어떤 역할을 하는가? ____비용은 어떤 역할을 하는가? __일반적인 고려사항 __업무 승인 ____관계자 인터뷰 ____갈등 해결 ____문서 산출물 ____비즈니스 수용 ____결정 기록 __설계 방식 선택 ____트랜잭션 저장소 ____스타/눈송이 스키마 ____NoSQL ____BigQuery __BigQuery 모델 ____프로젝트 ____데이터 세트 ____테이블 __요약 3장. 데이터 모델 __데이터 모델 __수집 속도 __과거 데이터의 가치 __데이터 모델 생성 __데이터 세트 생성 __테이블 생성 ____소스 ____파일 형식 ____대상 ____스키마 ____모드 ____파티션 및 클러스터 설정 ____고급 옵션 ____파티셔닝 ____클러스터링 __BigQuery 데이터 읽기 ____BigQuery UI ____bq 커맨드 라인 ____BigQuery API ____BigQuery Storage API __요약 4장. BigQuery 비용 관리 __BigQuery 모델 __BigQuery 비용 모델 ____스토리지 가격 ____주문형 가격 ____정액제 ____BigQuery 예약 __비용 최적화 ____연간 약정 ____테이블 분할 ____로딩 vs 스트리밍 ____쿼리 작성 ____쿼리 비용 확인 __GCP 예산 도구 ____GCP 요금 계산기 ____주문형 모델 제한 설정 ____예약 할당량 설정 ____BigQuery에 결제정보 로드 __요약 2부. 웨어하우스 채우기 5장. 웨어하우스 데이터 로드 __로딩과 마이그레이션 ____파일 ____Google Cloud Storage ____타사 이전 솔루션 ____Java Database Connectivity ____Document-Based Storage/NoSQL ____외부 데이터 소스 __요약 6장. 데이터 웨어하우스 스트리밍 __장점과 단점 ____데이터 일관성 ____데이터 가용성 ____스트리밍 사용 조건 __스트리밍 코드 작성 ____Google App Engine ____발생할 수 있는 문제 __고급 스트리밍 기능 ____시간순으로 분할 ____수집순으로 분할 ____템플릿 테이블 __요약 7장. Dataflow __주요 개념 ____Driver Program ____파이프라인 ____Directed-Acyclic Graph ____PCollection ____PTransform __파이프라인 구축 ____준비 ____튜토리얼 ____Google Dataflow Runner __Dataflow Templates __Dataflow SQL ____주요 개념 확장 ____Dataflow SQL 확장 ____Dataflow SQL 파이프라인 작성 ____Dataflow SQL 작업 배포 __요약 3부. 웨어하우스 사용 8장. 웨어하우스 관리 __질문과 계획 __회고 __로드맵 ____제품 결함 ____기술 부채 ____유지보수 ____범위 축소 ____시스템화 ____낙관적인 확장성 ____우선순위 __푸시-풀 전략 __데이터 고객 유형 ____데이터 분석가 ____엔지니어 ____임원 및 경영진 ____영업직 __요약 9장. 웨어하우스 쿼리 __BigQuery SQL ____기본 문법 ____추가 구문 ____이전 데이터 액세스 __집합과 교차 ____UNION ALL/DISTINCT ____INTERSECT ____EXCEPT __조인 ____CROSS JOIN ____INNER JOIN ____OUTER JOIN ____USING ____셀프 조인 __하위 쿼리 ____WITH절 __중첩 데이터 ____UNNEST __파티션 ____수집 시간 파티션 테이블 ____날짜/타임스탬프 파티션 테이블 ____정수 범위 파티션 테이블 __날짜 함수 ____협정 세계시 ____일반 사용 사례 __그룹핑 ____ROLLUP ____HAVING __집계 함수 __BigQuery GIS ____GEOGRAPHY의 개념 ____GIS 함수 ____시각화 __기타 함수들 __요약 10장. 예약 작업 __BigQuery의 예약 쿼리 ____쿼리 예약하기 ____쿼리 검토 __Cloud Scheduler ____이름 ____빈도 ____대상 ____상태 ____명령줄 사용 ____스케줄링 모범 사례 __다른 예약 방법 ____Cloud Tasks ____Cloud Composer ____BigQuery Transfer Service __요약 11장. GCP의 서버리스 함수 __장점 ____관리 ____확장성 ____비용 ____가용성 __단점 ____지연 ____리소스 제한 ____이식성 ____관리 __BigQuery와 Cloud Functions __함수 작성 ____함수 이름 ____리전 ____트리거 ____인증 ____변수, 네트워킹, 고급 설정 ____코드 ____소스코드 ____Cloud Functions 배포 __Cloud Functions 호출 ____HTTP 트리거 ____Cloud Pub/Sub 트리거 ____Cloud Storage 트리거 ____Cloud Firestore ____직접 트리거 ____Firebase 트리거 __Cloud Scheduler __실제 애플리케이션 예제 ____제안하는 디자인 __요약 12장. Cloud Logging __로그와 분석의 연관성 ____Abigail’s Flowers 예제 __Cloud Logging ____로그 탐색기 ____Cloud Logging 쿼리 __BigQuery 로그 싱크 ____싱크 ____싱크 생성 __측정항목과 알림 ____측정항목 생성 ____로그 기반 측정항목 ____측정항목 내보내기 ____알림 __피드백 루프 __요약 4부. 웨어하우스 유지 및 관리 13장. 고급 BigQuery 기능 __분석 함수 ____정의 ____윈도우 프레임 ____파티션 ____실행 순서 ____숫자 함수 ____윈도우 프레임 문법 ____탐색 함수 ____집계 분석 함수 __BigQuery 스크립팅 ____블록 ____변수 ____Comments 주석 ____IF/THEN/ELSEIF/ELSE/END IF ____제어 흐름 __저장 프로시저, 사용자 정의 함수, 뷰 ____저장 프로시저 ____사용자 정의 함수 ____자바스크립트 사용자 정의 함수 ____뷰 ____구체화된 뷰 __요약 14장. 데이터 거버넌스 __데이터 거버넌스 정의 ____가용성 ____컴플라이언스 ____일관성 ____비용 관리 ____의사 결정 ____성능 ____품질 ____보안 ____사용성 __거버넌스 전략 __책임과 역할 ____고위 경영진 ____거버넌스 위원회 ____주제 전문가 ____데이터 분석가 ____데이터 엔지니어 __기록 시스템 ____Golden Record ____단방향 데이터 흐름 __보안 ____인증 ____권한 ____암호화 ____분류 ____데이터 손실 방지 ____감사 __데이터 수명 주기 ____수집에서 사용 가능 상태까지 ____활성 데이터 및 품질 측정 ____폐기 __거버넌스 정책 수정 __로드맵 __승인 __Google Cloud Data Catalog ____개요 ____BigQuery ____외부 연결 ____개인 식별 정보 __요약 15장. 장기적인 전략 수립 __비즈니스 변화 ____큰 비즈니스 변화 ____핵심 성과 지표 ____타임라인 ____접근 방법 ____데이터 프로그램 품의서 __자연적인 성장 ____변화 제어 ____소스 제어 관리 ____데이터 보존 고려사항 ____개인 정보 보호법 ____비용 관리 ____만료 기간 ____장기 스토리지 __데이터 조작 언어 __중단 시간 ____코드 프리즈 ____단계적 성능 저하 __BigQuery 생태계 __요약 5부. 데이터 리포팅과 시각화 16장. 리포팅 __리포팅 __리포팅과 데이터 대중화 ____역사 ____회색시장 데이터 ____리포팅을 통한 대중화 ____역사는 반복된다 __제품 관점의 리포팅 ____B2B의 관점 ____리포팅 시스템 품의 ____제품 관리 __요구사항 정의 ____플랫폼 ____보고서 ____로드맵 __솔루션 분포 ____Google Cloud Platform ____서드 파티 ____그 외의 방법 __요약 17장. 대시보드와 시각화 __시각화 ____시각화 기능 __대시보드 ____시각화와 대시보드 ____대시보드 계층 ____사용 사례 ____접근성 ____신선함 ____관련 측정항목 ____주요 비즈니스 변화 ____커뮤니티 __대시보드 구축 ____하드웨어 ____소프트웨어 ____유지보수 __요약 18장. Google Data Studio __데이터 스튜디오 보고서와 BigQuery ____데이터 소스 ____BigQuery 커넥터 ____보고서 준비 ____보고서 생성 ____차트 작성 ____보고서 보기 옵션 __추가 기능 ____데이터 스튜디오 탐색기 ____데이터 혼합 ____계산된 필드 ____커뮤니티 추가 기능 ____Google 애널리틱스 __BigQuery BI Engine __요약 6부. 데이터의 잠재력 향상 19장. BigQuery ML __배경 지식 ____인공지능 ____머신러닝 ____통계와의 관계 ____윤리 __BigQuery ML 개념 ____비용 ____지도 학습과 비지도 학습 ____모델 유형 ____수행 절차 __예제 ____k-평균 군집화 ____분류 __요약 20장. Jupyter Notebook과 공개 데이터 세트 __심연의 가장자리 __Jupyter Notebook ____노트북 설정 ____노트북 인터페이스 ____Python 데이터 분석 __BigQuery 연결 ____커널에 데이터 추가하기 ____BigQuery 데이터 추가 __dataframe 탐색 ____둘러보기 ____개별 값 탐색 ____다중 값 탐색 ____다음 단계 ____매직 명령어 __AutoML Tables ____데이터 세트 가져오기 ____학습 설정 ____모델 학습 ____모델 평가 ____예측 ____추가 분석 __데이터 인사이트 퍼널 __요약 21장. 결론 부록 A. Cloud Shell과 Cloud SDK 부록 B. 데이터 프로젝트 품의서 샘플 |
저자 소개 2
Mark Mucchetti
의료 및 전자 상거래 분야의 업계 기술 리더다. 인텔 8088에서 BASIC 및 터보 C를 시작으로 지금은 클라우드에서 Node.js를 사용하는 등 30년 이상 컴퓨터 작업과 소프트웨어를 작성해왔다. 그동안 기술에 대한 깊은 애정과 관리 기술로 세계적 수준의 플랫폼을 만드는 엔지니어링 그룹을 구축하고 성장시켜왔다. 데이터베이스, 릴리스 엔지니어링, 프론트엔드 및 백엔드 코딩, 프로젝트 관리 분야에서도 일했다. 로스앤젤레스 지역에서 기술 임원으로 일하면서 기술 팀원들이 최고의 잠재력을 갖고 업무 목표를 달성할 수 있도록 지도하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2021년 10월 19일
- 쪽수, 무게, 크기
- 544쪽 | 188*235*35mm
- ISBN13
- 9791161755755
출판사 리뷰
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이 책에서 다루는 내용
- 프로젝트와 조직을 위한 데이터 웨어하우스 설계 - 다양한 외부 및 내부 소스에서의 데이터 로드 - 복잡한 워크플로를 위한 구글 클라우드 플랫폼 서비스 통합 - 조직 성장에 대응하는 데이터 웨어하우스 유지 및 확장 - 웨어하우스 데이터 분석, 리포팅 및 대시보드 생성 이 책의 구성 1부, ‘웨어하우스 구축’에서는 백지상태에서 데이터 저장소에 대한 요구 사항을 정하고 구성하는 방법을 설명한다. 몇 가지 예제로 데이터 웨어하우스나 SQL 저장소 없이 BigQuery에서 바로 데이터에 접근하는 방법을 알려준다. 이미 사용하는 데이터 저장소가 있다면 어떤 전략을 채용할지 설명한다. 마지막으로 비용 측면에서 예산과 데이터의 가용성 사이의 절충안을 논의한다. 2부, ‘웨어하우스 채우기’에서는 기존 데이터 소스에서 데이터 웨어하우스로 옮기는 방법인 로딩(loading), 스트리밍(Streaming) 그리고 데이터플로우(Dataflow)를 설명한다. BigQuery에서 바로 로딩과 스트리밍을 관리할 수 있다. 데이터플로우에 한 장을 할애해 확장 가능한 커스텀 데이터 파이프라인을 구성하는 기술을 설명한다. 3부, ‘웨어하우스 사용’에서는 데이터 웨어하우스를 구축한 후 가능한 작업을 기술한다. 8장에서는 처음 BigQuery를 실행한 후 데이터를 다루는 방법에 있어 기초를 세우는 방법을 설명하고 9장에서는 BigQuery에서 SQL을 어떻게 사용하는지를 알려준다. 4부, ‘웨어하우스 유지 및 관리’에서는 데이터 웨어하우스에서 회사에 가치를 부여할 수 있는 데이터를 운영할 수 있다. 다만 데이터도 주기적인 관리가 필요하다. 문제 발생을 예방하기 위한 데이터 관리 전략을 설명한다. 14장에서는 조직에서 큰 스케일의 변화가 있을 때 데이터 웨어하우스에 어떤 변화가 있을지 설명한다. 5부, ‘데이터 리포팅과 시각화’에서는 부가적인 부분을 다룬다. 정보를 리포트로 만들거나 실시간 대시보드를 만들고 분석을 위해 데이터를 어떻게 조직에게 전달하는지를 다룬다. 6부, ‘데이터의 잠재력 향상’에서는 BigQuery의 획기적인 기능인 머신러닝(ML, machine learning) 기능을 설명하고 우리가 다루는 데이터에서 어떻게 사용하는지 설명한다. 공개 데이터 세트를 사용해 기존 데이터와 연동하는 방법도 설명한다. 지은이의 말 데이터(data)와 정보(information)는 서로 다른 개념이다. 데이터 웨어하우스 기술로 방대한 양의 원시 데이터를 수집하고 변환해 조직이 사용할 수 있는 정보를 유추할 수 있다. 구글 BigQuery는 입문자도 사용할 수 있는 서버리스, 글로벌 접근성, 보안성까지 추가된 데이터 웨어하우스다. 이 책을 읽고 초기 디자인, 설치, 데이터 가져오기, 스트리밍, 유지 보수, 시각화와 혁신적 기능까지 경험할 수 있다. 이미 알고 있는 데이터베이스, 웨어하우스 혹은 분석에 도움을 주는 정보들도 얻을 수 있다. 어떤 방식으로 진행을 하더라도 BigQuery를 사용해 정보가 지식으로 변환하는 여정의 마지막 단계로 나아가는 데 도움을 줄 수 있다. 옮긴이의 말 데이터는 어디에나 존재한다. 이제 데이터 분석은 비즈니스에 있어 필수적인 요소다. 대부분의 회사는 분석 스택을 만들면서 많은 시행착오를 겪는다. 그중 가장 먼저 맞닥뜨리는 것은 어떻게 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)를 구축할 것인지에 관한 고민이다. 대부분의 데이터 분석 스택은 데이터 웨어하우스와 같은 중앙저장소에 데이터를 저장한 후 데이터를 변환해 BI 도구 혹은 보고서를 만드는 식으로 구성한다. 데이터 웨어하우스가 대두되기 전에는 프로덕션 DB를 직접 쿼리하는 방식으로 구현했다. 하지만 이런 방법은 프로덕션 성능에 부담을 주게 돼 읽기 전용 복제본을 사용하게 됐다. NoSQL 데이터베이스를 사용할 경우 지원되는 도구와 표준이 부족하기 때문에 SQL 데이터베이스에 로드한 후 분석했다. 최근에는 다양한 데이터 소스를 통합해서 인사이트를 얻어야 하는 복잡한 요구사항의 수용을 위해 데이터 웨어하우스의 존재가 부각됐다. 데이터 웨어하우스를 구축하면 다양한 이벤트, 애플리케이션 데이터, 마케팅 데이터, CRM 데이터, API로 얻을 수 있는 모든 데이터를 한곳에 모아 정제한 다음, 분석과 모델링을 할 수 있게 된다. 하지만 이런 기술은 기업 수준의 투자가 아니면 불가능했다. 그리고 기업들에도 데이터 웨어하우스 운영 및 워크플로 유지보수는 쉬운 일이 아니었다. 하지만 데이터 웨어하우스가 클라우드로 옮겨가면서 개발자들도 손쉽게 접할 수 있는 기술이 됐다. 데이터 웨어하우스는 중앙 분석 데이터 저장소로 분석 쿼리에 최적화된 데이터베이스라고 생각하면 된다. 다음과 같은 이유로 데이터 웨어하우스 사용을 고려하게 된다. 다수의 데이터 소스의 데이터를 결합해 분석이 필요할 때, 분석용 데이터와 트랜잭션 데이터를 분리해야 할 때, NoSQL과 같이 분석 쿼리에 적합하지 않을 때, 자주 쓰이는 분석 쿼리를 최적화할 때다. 하지만 저장소만으로 데이터 웨어하우스는 혼자 분석 스택을 감당할 수 없다. 데이터 웨어하우스를 구축하려면 워크플로와 운영을 포함해 스토리지(추출과 로드), 프로세스(변환과 모델), 접근(시각화와 전달)의 세 가지 기능을 충족해야 한다. Amazon Redshift, google BigQuery, snowflake, presto와 같은 여러 가지 데이터 웨어하우스가 떠오르고 있다. 하지만 BigQuery는 완전 관리형 서버리스 서비스로 누구나 약정 없이 바로 시작할 수 있다. 이 책을 통해 BigQuery의 기술뿐만 아니라 데이터 엔지니어링에 필요한 여러 가지 GCP 기술들을 접할 수 있다. Cloud Functions, Dataflow, DLP 등 여러 가지 GCP 서비스들을 사용해 데이터 웨어하우스를 구축, 유지, 관리하는 방법을 배울 것이다. 시간이 지남에 따라 퇴색되고 더 나은 도구가 나오더라도 데이터 웨어하우스를 구축하는 방법론과 유지보수를 위한 기초지식을 다루기 때문에 두고두고 여러 번 참고할 수 있을 것이다. 이 책은 기술보다는 사람과의 관계를 강조한다. 데이터 전략 및 수행에 있어 BigQuery는 단순한 도구일 뿐이다. 데이터 웨어하우스 구축을 통해 인사이트를 얻고 비즈니스 예측까지 할 수 있는 기회를 갖고 데이터 주도적인 결정을 할 수 있길 바란다. |
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