Looker Studio와 Looker 통합이 예고하는 데이터 민주화 시대
오늘날 기업이 처한 데이터 분석 환경은 빠른 의사결정과 엄격한 데이터 관리를 모두 충족해야 하는 방향으로 끊임없이 진화하고 있습니다. Google Cloud는 Looker Studio와 Looker를 통합하여 이러한 요구에 부응하여 일반 비즈니스 사용자에게는 손쉬운 데이터 접근성과 즉석 분석을, IT팀에게는 강력한 데이터 거버넌스를 동시에 제공하는 통합 BI 플랫폼을 제시하고 있습니다.
이번 포스팅에서는 기업 데이터 분석 워크플로우의 변화와 함께 Looker 서비스의 발전 과정, 기존 Looker의 한계, 그리고 Looker Studio와 Looker 통합이 가져온 새로운 기능과 실제 현장에서 체감하는 변화를 알아보겠습니다.
🧐기업 데이터 분석 워크플로우의 변화
오늘날 기업 데이터 분석 워크플로우는 모든 사용자가 실시간 데이터에 접근하여 분석할 수 있으면서도, 데이터의 일관성과 보안이 보장되는 환경을 요구합니다. 이는 IT 부서뿐 아니라 현업 부서의 비전문가도 쉽게 쓸 수 있는 셀프서비스 BI 도구이면서, 기업 전체에 단일한 지표(Single Source of Truth)를 제공하고 접근 권한을 세밀하게 통제할 수 있어야 한다는 뜻입니다.
또한, 클라우드 기반으로 다양한 데이터 소스와 연결되고 여러 사용자가 협업할 수 있는 기능도 필수로 자리 잡았습니다. 이처럼 폭넓은 요구 조건 때문에 과거처럼 일부 전문 애널리스트나 IT 부서만 데이터 분석을 독점하기보다 전사 직원이 데이터를 활용하고 동시에 거버넌스를 유지하는 새로운 형태의 워크플로우가 탄생하게 되었습니다.
Looker가 처음 등장한 것은 2012년이었습니다. 당시 모던 BI 플랫폼을 차별점으로 내세우며 LookML이라는 독자적인 데이터 모델링 언어를 통해 강력한 데이터 거버넌스와 일관된 데이터 모델을 제공하며 시장에서 승승장구하였습니다. 이를 눈여겨 보면 구글 클라우드는 2019년 Looker를 인수하였습니다. 이를 통해 구글 클라우드는 2016년부터 제공하던 셀프서비스 BI 도구인 Data Studio와 함께 Looker를 고객에게 제안하였습니다.
인수된 이후 한동안 Looker와 Data Studio는 별개로 존재했지만, 통합 BI에 대한 요구가 커지면서 두 제품의 장점을 결합하는 움직임이 본격화되었습니다. 2020년대 초반에는 Connected Sheets를 도입해 스프레드시트를 통한 BigQuery 데이터 활용을 가능케 하는 등 단계적 통합이 이어졌고, 2022년 10월 Google Cloud Next 행사에서는 Data Studio를 Looker Studio로 리브랜딩하여 Looker 제품군에 편입한다고 공식 발표했습니다. 이렇게 해서 Looker의 플랫폼에 Data Studio의 기능을 결합한 통합 BI 경험 전략이 본격화되었습니다.
하지만 강력한 거버넌스를 자랑하는 기존 Looker 플랫폼에도 몇 가지 실무적 한계가 존재했습니다. 특히 LookML 기반 모델링을 사전에 정의해야 하다 보니, 비즈니스 사용자가 즉석에서 새로운 분석 요구에 대응하기 어려웠다는 점이 대표적입니다. 현업 사용자가 새로운 지표를 계산하거나 외부 데이터를 추가로 분석하고 싶을 때마다 데이터 팀에 LookML 업데이트를 요청해야 했고, 사용자가 늘어날수록 LookML 코드가 비대해지는 문제가 생겼습니다.
또한, Looker가 SQL 기반 데이터베이스 위주로 연결을 지원하는 탓에 Google 애널리틱스나 광고, 스프레드시트처럼 다양한 외부 데이터 소스를 연동하는 데 한계가 있었습니다. 반면에 Data Studio는 500개 이상의 커넥터로 다양한 데이터를 다룰 수 있지만, 중앙 통제가 부족해 지표 불일치나 보안 문제가 발생할 수 있었습니다. 결국 ‘거버넌스의 Looker’와 ‘편의성의 Data Studio’라는 상호 보완적인 장단점을 동시에 아우르는 통합 BI 솔루션의 필요성이 계속 제기되었습니다.
🤜Looker Studio와 Looker의 통합🤛
이러한 시장 요구에 부응한 결과물이 바로 Looker Studio와 Looker의 통합입니다. 이 통합은 두 제품의 강점을 하나로 묶어 각각의 한계를 보완해주는 다양한 기능을 제공합니다. 이제 Looker에 정의된 시맨틱 데이터 모델을 Looker Studio에서 그대로 불러와 활용할 수 있게 되었고, 이는 사용자가 단일한 지표(Single Source of Truth)를 유지하면서도 친숙한 인터페이스에서 자유롭게 리포트를 구성할 수 있음을 의미합니다.
특히 Looker Studio와 Looker가 커넥터로 연결되면서, 실시간 데이터로 대시보드를 만들거나, 기업 내부 데이터와 스프레드시트나 CSV, 광고 플랫폼 데이터를 결합해 새로운 인사이트를 찾는 작업이 훨씬 수월해졌습니다. Looker Studio의 직관적인 드래그앤드롭 대시보드 편집 기능과 템플릿은 분석 업무에 익숙하지 않은 일반 비즈니스 사용자도 손쉽게 데이터를 시각화하고 필요한 경우에는 여러 명이 동시에 협업하여 하나의 대시보드를 만들 수 있게 해줍니다.
그동안 이런 편의성은 Data Studio만의 특징이었는데, 이제 백엔드에서 Looker가 통제된 상태로 역할을 하면서 데이터 규칙 위반이나 잘못된 사용 사례를 방지할 수 있습니다. 말 그대로 셀프서비스의 Data Studio와 중앙 집중식 거버넌스의 Looker를 한 번에 누릴 수 있게 된 것입니다. 여기에 Looker Studio Pro 기능을 더하면 대기업 수준의 관리와 컴플라이언스 지원도 가능해 규모가 큰 조직의 거버넌스 요구까지 충족시킬 수 있습니다.
📌사용자가 느끼는 변화
그렇다면 사용자들은 어떤 점에서 달라진 변화를 체감할까요.
먼저 일반 현업 사용자의 경우 즉시 데이터를 확보하고 주도적으로 분석하는 일이 한결 쉬워졌습니다. 예를 들어 영업팀 매니저가 몇 번의 클릭만으로 Looker의 매출 데이터를 Looker Studio 대시보드에 가져오고, 개인이 보유한 엑셀 고객 피드백 데이터를 결합해 새로운 분석을 시도할 수 있습니다. 이러한 작업이 웹 기반에서 실시간으로 진행되기 때문에 IT 부서에 요청할 필요가 없어 업무 속도가 크게 빨라집니다.
IT 부서와 보안·거버넌스 담당자에게는 통제력과 개방성을 동시에 보장하는 환경 변화가 반가울 것입니다. 모든 시각화와 데이터 쿼리가 Looker를 통해 일원화된 접근 경로로 이루어지기 때문에 사용자가 어떤 툴을 쓰든 권한 관리와 보안 규칙이 동일하게 적용됩니다. 예를 들어 특정 중요 데이터에 열람 권한이 없는 사용자는 Looker Studio에서 해당 데이터를 연결해도 내용을 볼 수 없게 됩니다.
이렇게 일원화된 접근 원칙 덕분에 IT 부서는 Looker Studio를 통한 현업 부서의 자율 활용을 안심하고 허용할 수 있습니다. 관리자는 중앙에서 대시보드나 메트릭이 어떻게 사용되는지 추적할 수 있고, Git으로 버전관리되는 LookML 모델을 업데이트해 일괄 적용하는 등 변경 관리도 간편해집니다. 보안과 컴플라이언스가 더 강화된 Looker Studio Pro를 적용하면 조직별 워크스페이스 관리나 사용자 권한 통합 관리, 감사 로그 등의 엔터프라이즈 기능을 쓸 수 있어 법규와 규정을 준수해야 하는 대기업에도 적합합니다.
Looker Studio와 Looker의 통합은 비즈니스 사용자의 자율성과 IT 부서의 통제력 사이에서 기존에 존재하던 균형 문제를 뛰어나게 해결했다는 평가를 받습니다. 업무 민첩성이 향상되고, 데이터 품질과 보안 역시 중앙관리되는 구조로 더욱 탄탄해졌기 때문입니다. 무엇보다 이 통합 BI 환경은 전사적인 차원에서 빠르고 정확한 데이터 활용을 가능하게 하여, 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 정리하자면 Looker Studio와 Looker의 통합으로 이제 기업은 거버넌스를 희생하지 않고도 데이터 중심 문화를 구축할 수 있게 되었고, 각 부서가 같은 지표를 기반으로 협업하여 전사적으로 데이터 중심의 워크플로우를 뿌리내리게 할 수 있게 되었습니다.
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