데이터가 중요하다는 것은 모두가 공감합니다. 하지만 데이터에 접근하고 활용하는 것에 있어 관리자와 사용장의 입장차이는 큽니다. 데이터 팀은 보안과 정합성, 거버넌스를 최우선으로 여겨 엄격한 통제를 하려 하지만 마케팅이나 영업, 기획 부서의 현업 사용자들은 시장 변화에 빠르게 대응하기 위한 속도와 유연성, 그리고 직관적인 탐색 환경을 원하기 때문입니다. 이러한 불일치는 쉐도우BI(Shadow BI) 같은 부작용을 낳아 조직 전체의 역량을 떨어뜨리기도 합니다. 이번 포스팅에서는 이러한 갈등을 해결할 솔루션으로Looker Studio 커넥터를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.
관리자와 사용자 간의 눈에 보이지 않는 갈등
관리자와 사용자가 서로 추구하는 것이 다를 때 문제 해결을 하기 위한 출발점은 서로의 차이를 인정하는 것입니다. 어떤 차이가 있을까요? 데이터 엔지니어와 관리자로 구성된 데이터 팀의 임무는 신뢰할 수 있는 단일 진실 공급원을 구축하는 것입니다. 이들은 매출이나 이탈률 같은 핵심 지표가 부서마다 다르게 정의되어 전략적 혼란이 생기는 것을 막고자 모델링으로 지표를 표준화합니다. 또한, 개인정보 보호법이나 재무 관련 규제에 맞춰 민감한 정보의 접근을 철저히 통제하고 무분별한 대용량 쿼리로 시스템 성능이 떨어지거나 비용이 낭비되지 않도록 인프라를 안정적으로 관리하는 데 집중합니다.
반면에 마케터나 영업 관리자 같은 현업 사용자에게 데이터는 당장 의사결정을 내리는 데 필요한 도구입니다. 리포트 하나를 만드는 데 며칠씩 걸리는 것을 원치 않습니다. 이들은 즉각적인 답을 원합니다. 정형화된 리포트보다는 Excel에 있는 임시 데이터와 기업 데이터를 직접 결합해 보거나 다양한 관점에서 자유롭게 분석하고 싶어 합니다. 복잡한 SQL이나 코딩 지식 없이도 드래그앤드롭처럼 직관적인 방식으로 데이터를 다루기를 희망합니다. 이 두 가지 요구가 조화를 이루지 못하면 답답함을 느껴 데이터를 Excel로 따로 저장해 관리하는 이른바 쉐도우 BI를 만들게 됩니다. 쉐도우 BI를 방치하면 리포트가 난립하고 데이터가 서로 맞지 않게 되며 보안에도 구멍이 뚫려 조직의 데이터 신뢰도가 무너지는 결과를 초래합니다.
문제 해결의 열쇠, Looker Studio 커넥터
구글 클라우드의 Looker Studio 커넥터는 데이터 저장소인 Looker의 통제 기능과 시각화 도구인 Looker Studio의 자율성을 통해 관리자와 사용자 간 딜레마를 해결합니다. 이 커넥터의 핵심은 Looker의 데이터 모델링 언어인 LookML(Looker Modeling Language)을Looker Studio 환경으로 확장하는 것입니다. 데이터 팀이 정의해 둔 지표(Metrics)와 차원(Dimensions)이 Looker Studio에 그대로 연동됩니다.
중요한 점은 사용자가 Looker Studio 내에서 임의로 측정값을 재정의하거나 복잡한 파생 지표를 생성하는 것이 제한된다는 것입니다. Looker 커넥터 환경에서는 SUM이나 AVG와 같은 집계 함수가 이미 Looker 엔진에서 처리되어 넘어오기 때문에 사용자는 Looker Studio의 계산된 필드 기능을 통해 차원(Dimension)을 단순 가공할 수는 있어도 매출 이익률과 같은 핵심 비즈니스 로직을 임의로변경할 수는 없습니다. 이는 제약이 아니라 모든 리포트에서 데이터의 정합성을 100% 유지하게 해주는 안전장치입니다
Looker Studio 커넥터는 보안 관련 데이터 팀의 우려를 말끔히 씻어냅니다. 핵심은 데이터 소스 연결 시 뷰어 자격 증명을 사용하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 자신의 Looker 계정으로 인증해야만 데이터를 조회할 수 있으며 Looker에 설정해 둔 행 수준 보안(RLS) 정책이 그대로 적용됩니다.
예를 들어 A 지역 영업 담당자가 리포트를 열면 시스템이 자동으로 A 지역 데이터만 필터링해서 보여줍니다. 별도의 리포트 뷰를 여러개 만들 필요 없이 단 하나의 리포트로 전사적인 보안 통제와 개인화된 데이터 제공이 가능합니다. 관리자는 Looker의 시스템 활동 로그를 통해 누가 언제 어떤 데이터를 조회했는지 투명하게 추적할 수 있습니다.
현업 사용자는 검증된 데이터 위에서 자유로운 탐색을 즐길 수 있습니다. 현업 사용자는 구글 스프레드시트 환경에서 Looker의 검증된데이터에 접근하여 피벗 테이블과 수식을 이용해 페타바이트급의 방대한 데이터도 성능 저하 없이 분석할 수 있습니다. 또한, 생성형AI 기능이 더해지면서 사용파 편의성이 더 높아졌습니다. Gemini 기능이 통합되면서 사용자는 자연어로 “지난 분기 매출 하락의 원인은?”라고 묻고 시각화된 답을 얻을 수 있게 되었습니다. 이때 LookML에 정의된 정확한 의미를 참조하므로 AI의 고질적인 문제인 환각(Hallucination) 현상을 최소화하고 신뢰할 수 있는 답변을 받아볼 수 있습니다.
관리자와 사용자를 모두 만족시키면 어떤 성과를 거둘 수 있을까요? 헬스케어 기업인 카본 헬스(Carbon Health)의 사례가 이를 잘 보여줍니다. 카본 헬스는 Looker를 단일 진실 공급원으로 두고 현업 사용자에게는 Looker Studio와 커넥티드 시트를 제공했습니다. 그결과 데이터 팀의 개입 없이도 현업 팀이 스스로 리포트를 생성해 활용하게 되었습니다. 각 지역 클리닉 책임자들은 매일 아침 자동으로전송되는 지표를 바탕으로 운영 방식을 개선했고 진료 일정 효율을 높여 방문자 수를 늘리거나 콜센터 응답률을 관리해 환자 만족도를높이는 등 데이터 투명성이 실제 비즈니스 성과로 이어졌습니다.
모두가 만족하는 해결책
데이터 거버넌스와 민첩성은 더 이상 양자택일의 문제가 아닙니다. Looker Studio 커넥터는 데이터 팀에게는 통제와 표준화를 현업 사용자에게는 속도와 자율성을 동시에 안겨주는 기술적 해법입니다. 신뢰할 수 있는 데이터 위에서 구성원 누구나 자유롭게 인사이트를탐험할 때 데이터는 비로소 단순한 숫자를 넘어 비즈니스를 움직이는 진정한 가치가 될 것입니다. 현재 Looker를 활용 중이라면 Looker Studio 커넥터를 일단 한번 사용해 보십시오. 이후 구체적인 활용 전략은 메가존소프트가 안내해 드리겠습니다.
