구글 시트 + 빅쿼리 연동으로 대용량 데이터 실무 분석 자동화하기
목차
데이터가 많아질수록 구조화된 분석이 필요하다
Sheets와 BigQuery 연동을 위한 환경 구성
실무 적용 자동화 시나리오 및 시각화 전략
데이터는 자동으로 흐르는 구조로 만들어야 한다
데이터가 많아질수록 구조화된 분석이 필요하다
: 데이터가 늘어날수록 ‘속도와 구조’가 중요해진다
업무에서 데이터 기반 의사결정의 중요성은 계속 커지고 있다.
마케팅 실적, 고객 행동 로그, 재고 변화, 트래픽 데이터 등 다양한 정보가 수집되지만, 그 데이터를 빠르게 분석하고 시각화하지 못하면 가치 있는 정보로 활용할 수 없다.
특히 Google Sheets는 접근성과 실시간 협업 면에서 매우 뛰어난 도구지만, 수십만 건 이상의 데이터를 처리하기에는 한계가 있다.
이 문제를 해결할 수 있는 가장 현실적인 해법이 바로 Google Sheets와 BigQuery 연동이다.
Google BigQuery는 구글 클라우드 기반의 대용량 데이터 분석 도구로, 수천만 건의 데이터도 초단위로 처리할 수 있으며, Google Sheets와 자연스럽게 연동된다.
이번 글에서는 Google Sheets를 통해 BigQuery 데이터를 실시간으로 분석하고, 자동화된 리포트와 실무 대시보드를 만드는 방법을 단계별로 안내한다.
특히 개발 지식이 없는 실무자도 활용할 수 있도록 구체적인 UI 경로와 설정 방법 중심으로 구성했다.
Sheets와 BigQuery 연동을 위한 환경 구성
: Google Sheets와 BigQuery 연동을 위한 환경 구성과 기초 설정
Google Sheets와 BigQuery를 연결하면 실무에서 사용되는 Google 스프레드시트 화면에서 대용량 데이터를 직접 조회하거나 시각화할 수 있게 된다.
이를 위해 몇 가지 필수적인 환경 구성이 필요하다.
Google Cloud Platform(GCP) 프로젝트 생성
https://console.cloud.google.com 접속
새 프로젝트 생성 (예: company-data-analysis)
BigQuery API 사용 설정
결제 정보 등록 필요 (무료 크레딧 제공 있음)
BigQuery 데이터셋 구성
BigQuery > 데이터셋 생성
테이블 생성 방법:
CSV 업로드
Google Analytics 연동
Firebase 로그 데이터 연동
테이블 이름 예시: marketing_stats_202406
Google Sheets에서 BigQuery 연결
Google Sheets 열기 → 확장 프로그램 → 데이터 커넥터 → BigQuery
‘연결 추가’ 클릭 → GCP 프로젝트 선택
데이터셋 및 테이블 선택 → 시트에 불러오기
원하는 컬럼, 조건, 날짜 필터 지정 가능
쿼리 직접 작성 예시
sql
복사
편집
SELECT campaign, region, SUM(clicks) AS total_clicks
FROM `company-data-analysis.marketing_stats_202406`
WHERE date BETWEEN '2024-06-01' AND '2024-06-30'
GROUP BY campaign, region
ORDER BY total_clicks DESC
Sheets에서 ‘사용자 지정 쿼리’ 기능 선택 시 위와 같은 SQL 입력 가능
결과는 시트에 바로 반영되며, 정해진 주기로 자동 새로고침 가능
자동 새로고침 설정
쿼리 결과 → '데이터' 메뉴 → ‘연결 관리’
새로고침 주기 설정: 매일 / 매시 / 수동 등
최신 데이터를 기반으로 실시간 보고서 유지 가능
이렇게 구성하면 Google Sheets에서 직접 수십만 건의 데이터를 불러와 분석할 수 있는 구조가 완성된다.
실무 적용 자동화 시나리오 및 시각화 전략
: 실무 자동화 시나리오와 리포트 최적화 전략
환경이 구성되었다면 이제 실무에서 실제로 어떻게 자동화를 적용할 수 있는지, 그리고 데이터를 어떻게 시각적으로 활용할 수 있는지를 구체적으로 살펴보자.
월간 마케팅 실적 리포트 자동화
BigQuery 테이블: 광고별 클릭 수, 전환 수, 노출 수 등 집계
Google Sheets: 월별 필터 + 차트 자동 생성
App Script 연동:
매월 1일 자동 쿼리 실행
결과를 PDF로 저장
담당자에게 Gmail로 자동 발송
팀 KPI 대시보드 구성
부서별 목표/실적 데이터를 BigQuery에서 실시간 조회
Google Sheets에 쿼리 결과 실시간 삽입
Google Looker Studio 또는 스프레드시트 자체 차트로 시각화
시트는 보기 전용 링크로 팀 전체 공유
제품 판매 트렌드 추적
실시간 거래 데이터 → BigQuery
쿼리 예: 일별 판매수, 평균 단가, 지역별 매출
결과를 Google Sheets로 가져와 월간 트렌드 차트 구성
특이값 발생 시 조건부 서식으로 강조
리드 관리 자동화
Google Forms로 수집된 리드 → BigQuery 저장
Sheets로 실시간 불러오기
신규 리드 발생 시 담당자에게 Slack/Gmail 알림 자동 전송
리드 전환률 계산 자동화 (쿼리 내 비율 산출)
정기 보고서 PDF 자동 생성
특정 시트 범위를 PDF로 변환
파일명: 2024년 6월 마케팅 리포트.pdf
Drive에 자동 저장 → 공유 대상에게 자동 메일 발송
활용 툴: Google Apps Script 또는 Make/Zapier
데이터 품질 체크 자동화
BigQuery 내 누락값 또는 이상값 필터링 쿼리 작성
예: “지역이 NULL인 행 추출”
결과를 Sheets에 반영 → 오류 건 자동 리포트
누적 5건 이상이면 보안 담당자에게 경고 메일 발송
이러한 구조를 통해 반복적인 보고서 작성, 수기 정리, 피벗 작업을 줄이고, 분석 결과가 실시간으로 시트에 반영되는 자동화 기반의 실무 분석 체계를 만들 수 있다.
데이터는 자동으로 흐르는 구조로 만들어야 한다
: 데이터는 쌓이는 것이 아니라 흐르는 구조여야 한다
대부분의 중소기업이나 스타트업은 데이터를 수집하되, 그 데이터를 실시간으로 분석하고 활용하는 체계를 갖추지 못한 경우가 많다.
Google Sheets는 협업과 문서 공유에 적합하지만, 대량 데이터를 처리하기에는 구조적 한계가 있다. 반면 BigQuery는 방대한 데이터를 처리할 수 있으나, 접근성이 어렵다고 느껴지는 경우가 있다.
이 두 도구를 연동하면 기존에 쓰던 인터페이스(스프레드시트)에서 대용량 데이터를 분석하고, 공유하고, 자동화할 수 있는 업무 환경이 만들어진다.
결국 데이터는 파일로 보관되는 것이 아니라, 흐름 속에서 실시간으로 쓰이고 해석되어야 비즈니스 의사결정에 도움이 된다.
지금부터 Google Sheets에서 BigQuery를 연결해 보고, 반복적인 분석 보고서부터 자동화해 보자.
그 작은 연결이 바로 데이터 중심 조직으로 가는 시작점이 될 것이다.