6.4 데이터 캔버스: 시각적 워크플로우로 데이터 프로젝트를 디자인하고 협업하기

데이터 캔버스: 시각적 워크플로우로 데이터 프로젝트를 디자인하고 협업하기 

이전 학습 내용 복습: Gemini와 BigQuery를 활용한 코드 개발 및 문제 해결 방법 학습

 

시각적 사고자를 위한 데이터 캔버스: 코딩 없이 데이터 프로젝트의 전체 워크플로우를 시각적으로 스케치하고 싶다는 꿈을 현실로 만들어 줄 BigQuery의 새로운 기능, 데이터 캔버스를 소개합니다.

 

데이터 캔버스란?

생성형 AI 기반의 혁신적인 도구인 데이터 캔버스를 통해 사용자는 자연어를 사용하여 데이터 검색부터 쿼리 작성, 인사이트 생성에 이르는 워크플로우를 시각화할 수 있습니다.

 

데이터 캔버스의 5가지 주요 기능:

1. 데이터 찾기 (Find Data):
   • 방대한 데이터 속에서 자연어 또는 키워드를 사용하여 가장 관련성 높은 정보를 쉽게 검색합니다.
   • 테이블, 스키마, 세부 정보, 미리보기를 검토하고 필요한 데이터를 캔버스에 추가합니다.
2. 코드 생성 (Generate Code):
   • 자연어 프롬프트를 사용하여 여러 테이블을 조인하고 쿼리 코드를 작성합니다.
   • 작성된 쿼리를 편집하고 실행할 수 있습니다.
3. 인사이트 생성 (Create Insights):
   • 간단한 클릭만으로 결과를 차트로 시각화하고 포괄적인 요약을 생성합니다.
4. 워크플로우 시각화 (Visualize Workflow):
   • 위에서 언급된 각 단계를 데이터 캔버스에서 시각적인 워크플로우의 일부로 표현합니다.
   • 새로운 노드, 테이블, 조인을 추가하여 캔버스를 자유롭게 수정할 수 있습니다.
   • 오른쪽 상단의 미니맵을 통해 확대된 캔버스 전체를 조감하여 쉽게 탐색할 수 있습니다.
5. 공유 및 협업 (Share and Collaborate):
   • 캔버스를 다른 사람들과 공유하고 실시간으로 협업할 수 있습니다.
   • 캔버스를 노트북으로 내보내거나, 데이터를 CSV 및 Sheets 파일로, 차트를 PNG 파일 및 Looker Studio로 내보낼 수 있습니다.

데이터 캔버스 활용 데모:

본 데모에서는 데이터 캔버스를 사용하여 쿼리를 시각화하고 디자인하는 방법을 보여줍니다. 예를 들어, "City Sips Roaming Cafe"의 2024년 총 수익을 파악하고 다른 지역과 막대 차트로 비교하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

1. BigQuery 스튜디오에서 데이터 캔버스에 접근합니다.
2. "coffee on Wheels" 데이터 세트에서 "location", "orders", "order_items" 테이블을 검색하여 선택하고 "Join"을 클릭합니다. 테이블들이 시각적으로 연결되지만 아직 실제로 조인된 것은 아닙니다.
3. 제공된 샘플 프롬프트를 클릭하여 이 테이블들을 조인하는 쿼리를 생성하고 실행합니다. 결과 테이블은 모든 지역의 주문과 각 메뉴 항목, 가격, 총액을 보여줍니다.
4. 쿼리 결과 기능을 사용하여 자연어 프롬프트 또는 직접 SQL 작성을 통해 특정 정보를 쿼리합니다. 예를 들어, "2024년 City Sips Roaming Cafe 위치의 총 수익은 얼마인가? 위치 이름과 총 수익을 결과에 포함하고, 총 수익 필드를 소수점 두 자리로 반올림해줘"라는 프롬프트를 입력하여 쿼리를 생성하고 실행합니다.
5. 조인된 테이블 노드로 돌아가 분기에서 "Query these results" 노드를 추가합니다.
6. "2024년 모든 지역의 총 수익은 얼마인가? 위치 이름과 총 수익을 결과에 포함하고, 총 수익 필드를 소수점 두 자리로 반올림해줘"라는 프롬프트를 입력하여 쿼리를 생성하고 실행합니다. 이전 쿼리와 유사하지만 특정 지역으로 제한하지 않아 모든 지역의 총 수익이 결과에 포함됩니다.
7. "Visualize"를 클릭하고 "Create bar chart" 옵션을 선택합니다. 각 지역별 총 수익을 보여주는 간단한 막대 차트가 나타납니다.
8. 기본 쿼리를 변환하여 차트를 개선합니다. "2024년 모든 지역의 총 수익을 보여주는 세로 막대 차트를 만들고, X축에는 위치 이름, Y축에는 총 수익을 표시하며, 수익이 가장 높은 지역부터 내림차순으로 정렬하고, City Sips Roaming Cafe 위치의 막대 색상을 고유하게 지정해줘"라는 프롬프트를 입력합니다.
9. 결과는 City Sips의 총 수익을 다른 지역과 명확하게 비교할 수 있는 막대 차트입니다. 이 차트를 통해 City Sips가 총 수익 기준으로 실적이 가장 저조한 지역임을 알 수 있습니다.

데이터 캔버스의 잠재력:

데이터 캔버스는 데이터 애호가들을 위한 놀이터와 같습니다. 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력이 무궁무진하며, 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다.

 

생각해 볼 활용 사례: 데이터 캔버스가 특히 유용할 수 있는 특정 사용 사례를 상상해 보고 아이디어를 공유해 보세요.