모두가 디지털 전환(DX)을 외치던 시절이 있었습니다. 불과 몇 년 전의 일입니다. 그러던 것이 2026년을 코 앞에 둔 2025년 12월 현재 당연하다는 듯이 모두가 AI 전환(AX)을 말하고 있습니다. 사실 DX, AX를 서로 다른 목표를 가진 구호가 아닙니다. 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 민첩성과 효율성을 높이고 이 토대 위에서 진행한 디지털 전환의 노력이 AI를 맞나 꽃을 피우는 시기를 맞이했다고 보는 편이 맞을 것입니다. 이런 흐름 속에서 많은 조직이 또 한번 데이터의 중요성에 눈을 뜨고 있습니다. 이번 포스팅에서는 DX, AX를 가속하기 위해 반드시 해야 하는 선행 과제인 데이터 통합의 밑그림을 BigQuery로 어떻게 그릴 수 있는 지 알아보겠습니다.
왜 BigQuery가 해답일까요?
DX는 모든 것을 디지털화하고 데이터 자산화할 수 있는 새로운 가능성을 열었습니다. 이렇게 조성한 디지털 자산은 AI로 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대를 모으고 있습니다. 이 기대를 실현하기 위해 많은 조직이 데이터 통합 방안을 고심하고 있습니다. 사일로 없는 데이터 환경을 구축해 첨단 분석이나 AI 모델 훈련이나 최적화 그리고 Agentic AI 환경에 연계해 활용하는 것이 곧 비즈니스 경쟁력이라고 보는 곳이 늘고 있는 것이죠.
이런 통합 수요에 대응하는 데 있어 BigQuery는 이상적인 조건을 갖추고 있습니다. 우선 BigQuery는 컴퓨팅과 스토리지를 분리한 완전 관리형 서버리스 아키텍처를 채택했습니다. 덕분에 데이터양이 늘어나도 인프라를 관리할 필요 없이 무제한으로 확장할 수 있습니다. 쓴 만큼만 비용을 내는 종량제 모델을 적용해 기존 데이터 웨어하우스보다 비용 효율성도 뛰어납니다.
또한, BigQuery는 흩어진 데이터를 통합 분석하여 데이터 단절 문제를 해결합니다. BigQuery Omni를 활용하면 AWS나 Azure에 있는 데이터를 굳이 옮기지 않아도 BigQuery 인터페이스에서 바로 조회하고 분석할 수 있습니다. 데이터를 이동할 때 발생하는 네트워크 비용(Egress cost)도 들지 않습니다. 더불어 BigLake 기술은 Apache Iceberg나 Delta Lake 같은 개방형 포맷을 지원하여 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 경계를 허뭅니다. 이를 통해 정형 데이터는 물론 이미지나 영상 같은 비정형 데이터까지 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있습니다.
AI 기술의 내재화와 실시간 지능형 분석에 유리하다는 것도 BigQuery의 강점입니다. 데이터를 이동하지 않고도 SQL만으로 머신러닝 모델을 학습시키는 BigQuery ML 기능을 사용할 수 있으며 Vertex AI와 연동하여 Gemini 같은 거대 언어 모델(LLM)도 호출할 수 있습니다. 나아가 스트리밍 수집 기능을 통해 IoT 센서나 로그 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다.
성공적인 마이그레이션을 위한 팁
이제 BigQuery를 중심에 놓고 어떻게 여러 위치에 있는 데이터 웨어하우스를 통합할 수 있는 지에 대해 알아보겠습니다. 데이터 웨어하우스 마이그레이션은 위험을 줄이고 업무 연속성을 지키기 위해 체계적으로 접근해야 합니다. 구글 클라우드는 검증된 4단계 마이그레이션을 제안합니다.
첫 번째는 평가 및 계획 단계입니다. 가장 먼저 해야 할 것은 현재 상태를 정확히 아는 것입니다. Teradata나 Oracle 같은 기존 시스템의 테이블, 뷰, 쿼리 로그, 의존성 등을 모두 조사해야 합니다. 이때 구글의 BigQuery Migration Assessment 도구와 Dumper Tool을 활용하면 쿼리 복잡도와 호환성을 자동으로 분석하고 예상되는 비용 절감 효과를 시각화된 리포트로 확인할 수 있습니다. 이를 바탕으로 중요도는 높지만 위험도가 낮은 업무부터 순차적으로 마이그레이션 계획을 세웁니다.
두 번째는 SQL 및 파이프라인 전환 단계입니다. 기존의 코드 자산을 BigQuery 환경에 맞게 바꾸는 과정입니다. BigQuery SQL Translation Service를 이용하면 수만 개의 레거시 SQL 코드를 BigQuery 표준 SQL로 한 번에 변환할 수 있습니다. 최근에는 Gemini 기술을 적용해 변환된 코드에 대한 설명과 최적화 제안까지 받게 되었습니다. 데이터 파이프라인도 현대화해야 합니다. 기존 ETL 도구를Dataflow나 Cloud Composer로 전환합니다. 최신 데이터 엔지니어링 에이전트를 활용하면 자연어로 명령하여 파이프라인 코드를 자동으로 생성하고 오류를 수정할 수 있어 작업 속도가 획기적으로 빨라집니다.
세 번째는 데이터 전송 단계입니다. 실제 데이터를 안전하고 효율적으로 옮기는 과정입니다. Salesforce나 Google Ads 같은 SaaS 데이터, 혹은 다른 클라우드 스토리지의 데이터는 BigQuery Data Transfer Service를 통해 코드를 작성하지 않고도 자동으로 전송할 수 있습니다. 운영 중인 데이터베이스의 변경 사항은 데이터스트림을 활용해 실시간으로 BigQuery에 동기화합니다. 이렇게 하면 마이그레이션 중에도 서비스 중단을 최소화하고 데이터의 정합성을 유지할 수 있습니다.
마지막은 검증 및 최적화 단계입니다. 데이터가 정확한지 확인하고 시스템을 최적화해 운영 단계로 넘깁니다. 데이터 검증 도구를 사용하면 원본 시스템과 BigQuery 간의 행 수나 집계 값 등을 자동으로 비교해 검증할 수 있어 데이터 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 이후에는 파티셔닝과 클러스터링 기술을 적용해 쿼리 속도를 높이고 비용을 줄이는 최적화 작업을 수행합니다. 끝으로 Looker와 연동해 시각화 대시보드를 만들고 BigQuery ML을 활용하여 데이터의 비즈니스 가치를 즉시 창출합니다.
마이그레이션을 돕는 도구와 프로그램
소개한 바와 같이 BigQuery는 DX, AX 시대를 위한 준비된 데이터 플랫폼입니다. 여러 위치에 있는 데이터 웨어하우스를 BigQuery를 중심으로 통합하는 것도 이제 AI 지원까지 더해져 더 간편하고 정교하게 수행이 가능합니다. 뿐만 아니라 구글 클라우드는 기업이 성공적으로 전환하도록 돕는 강력한 도구와 인센티브 프로그램을 마련했습니다. BigQuery Migration Service는 평가부터 SQL 변환, 데이터 전송, 검증에 이르는 마이그레이션의 전 과정을 지원하는 솔루션입니다. 비용 부담을 덜어주는 BigQuery 마이그레이션 인센티브 프로그램도 있습니다. 이에 관심이 있다면 메가존소프트로 상담 문의를 해주시면 감사하겠습니다.
