데이터 세트 통계 생성

이 문서에서는 BigQuery 데이터 세트의 데이터 세트 통계를 생성하는 방법을 설명합니다. 데이터 세트 통계는 관계 그래프와 테이블 간 쿼리를 생성하여 데이터 세트의 테이블 간 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다.

데이터 세트 통계를 사용하면 그래프에서 테이블 간의 관계를 자동으로 검색하고 시각화하고, 기본 키와 외래 키 관계를 식별하고, 샘플 교차 테이블 쿼리를 생성하여 테이블이 여러 개인 데이터 세트의 탐색을 가속화할 수 있습니다. 이는 문서 없이 데이터 구조를 이해하고, 스키마 정의, 사용량 기반 또는 AI 추론 테이블 간 관계를 파악하고, 여러 테이블을 조인하는 복잡한 쿼리를 생성하는 데 유용합니다.

표 및 데이터 세트 통계 개요는 데이터 통계 개요를 참고하세요.

시작하기 전에

데이터 인사이트는 BigQuery의 Gemini를 사용하여 생성됩니다. 통계 생성을 시작하려면 먼저 BigQuery의 Gemini를 설정해야 합니다.

API 사용 설정

데이터 인사이트를 사용하려면 프로젝트에서 Dataplex API, BigQuery API, Gemini for Google Cloud API를 사용 설정합니다.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

Gemini for Google Cloud API 사용 설정에 대한 상세 설명은 Google Cloud 프로젝트에서 Gemini for Google Cloud API 사용 설정을 참고하세요.

데이터 프로필 스캔 완료

인사이트의 품질을 개선하려면 데이터 세트의 테이블에 대해 데이터 프로파일링 결과를 생성하세요.

필요한 역할

데이터 세트 통계를 생성, 관리, 검색하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

  • 통계를 생성, 관리, 검색하려면 다음 권한이 필요합니다.
    • 프로젝트에 대한 Dataplex DataScan 편집자 (roles/dataplex.dataScanEditor) 또는 Dataplex DataScan 관리자 (roles/dataplex.dataScanAdmin)
    • 테이블에 대한 BigQuery 데이터 편집자 (roles/bigquery.dataEditor)
    • 프로젝트에 대한 BigQuery 사용자 (roles/bigquery.user) 또는 BigQuery Studio 사용자 (roles/bigquery.studioUser)
  • 통계를 보려면 다음 단계를 따르세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

필수 권한 섹션을 펼치면 인사이트를 생성하는 데 필요한 권한을 정확하게 확인할 수 있습니다.

필수 권한

  • bigquery.datasets.get: 데이터 세트 메타데이터 읽기
  • bigquery.jobs.create: 채용 정보 만들기
  • bigquery.tables.get: 테이블 메타데이터 가져오기
  • bigquery.tables.getData: 테이블 데이터 및 메타데이터 가져오기
  • dataplex.datascans.create: DataScan 리소스 생성
  • dataplex.datascans.get: DataScan 리소스 메타데이터 읽기
  • dataplex.datascans.getData: DataScan 실행 결과 읽기
  • dataplex.datascans.run: 주문형 DataScan 실행

데이터 세트 통계 생성

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery Studio로 이동합니다.

    BigQuery Studio로 이동

  2. 탐색기 창에서 프로젝트와 통계를 생성할 데이터 세트를 선택합니다.

  3. 통계 탭을 클릭합니다.

  4. 생성을 클릭합니다.

    데이터 세트가 멀티 리전에 있는 경우 인사이트를 생성할 리전을 선택하라는 메시지가 표시될 수 있습니다. 인사이트 스캔이 생성될 멀티 리전에 해당하는 리전을 선택하세요.

    통계가 채워지는 데 몇 분 정도 걸립니다. 데이터 세트의 테이블에 데이터 프로파일링 결과가 있으면 인사이트의 품질이 향상됩니다.

인사이트가 생성되면 BigQuery에 데이터 세트 설명, 관계 그래프, 관계 테이블, 샘플 교차 테이블 쿼리가 표시됩니다.

데이터 세트 설명 보기 및 저장

Gemini는 데이터 세트에 대한 자연어 설명을 생성하여 포함된 테이블의 유형과 나타내는 비즈니스 도메인을 요약합니다. 이 설명을 데이터 세트의 메타데이터에 저장하려면 세부정보에 저장을 클릭합니다.

세부정보를 저장하기 전에 설명을 수정할 수 있습니다.

관계 그래프 탐색

관계 그래프는 데이터 세트의 테이블이 서로 어떻게 관련되어 있는지 시각적으로 보여줍니다. 가장 많이 연결된 상위 10개 테이블이 노드로 표시되고 테이블 간의 관계는 선으로 표시됩니다.

  • 두 테이블을 조인하는 열과 같은 관계 세부정보를 보려면 테이블 노드를 연결하는 가장자리 위로 마우스를 가져갑니다.
  • 그래프를 재정렬하여 더 잘 보이게 하려면 표 노드를 드래그합니다.

관계 테이블 사용

관계 테이블에는 검색된 관계가 표 형식으로 나열됩니다. 각 행은 두 테이블 간의 관계를 나타내며 소스 테이블과 열, 대상 테이블과 열을 보여줍니다. 소스 열은 관계가 결정된 방식을 나타냅니다.

  • LLM 추론 데이터 세트 전반의 표, 열 이름, 설명을 기반으로 Gemini가 추론한 관계입니다.
  • 사용량 기준 자주 조인되는 항목을 기반으로 쿼리 로그에서 추출된 관계입니다.
  • 스키마 정의 테이블 스키마의 기존 기본 키 및 외래 키 매핑에서 파생된 관계입니다.

특정 테이블의 관계를 필터링하거나 감지된 관계의 품질에 대한 의견을 제공할 수 있습니다. 생성된 데이터 세트 설명과 관계를 JSON 파일로 내보내려면 JSON으로 내보내기를 클릭합니다.

쿼리 추천 사용

Gemini는 발견된 관계를 기반으로 샘플 쿼리를 생성합니다. 데이터 세트의 여러 테이블을 조인하는 SQL 쿼리가 포함된 자연어 질문입니다.

  1. SQL 쿼리를 보려면 질문을 클릭합니다.

  2. BigQuery 쿼리 편집기에서 쿼리를 열려면 쿼리로 복사를 클릭합니다. 그런 다음 쿼리를 실행하거나 수정할 수 있습니다.

  3. 후속 질문을 하려면 후속 질문하기를 클릭합니다. 그러면 제목이 없는 데이터 캔버스가 열리며, 여기에서 Gemini와 채팅하여 데이터를 살펴볼 수 있습니다.

다음 단계