GA4 무료 버전에서 BigQuery로 raw 데이터를 내보내는 기능은 마케터가 SQL을 익히기 시작하는 가장 좋은 진입점입니다.
GA4 UI로는 답할 수 없는 질문이 SQL 한 쿼리로 풀립니다.
1. 연결 — 무료 BigQuery export
GA4 관리 화면에서 BigQuery 연결을 켜면 매일 전날 데이터가 자동 적재되며, 무료 한도(월 10GB 저장·1TB 쿼리) 안에서 대부분 회사가 무료로 운영됩니다.
연결 후 첫 데이터가 들어오기까지 24시간이 걸리므로, 처음에는 기다림이 필요하다는 점을 기억해야 합니다.
2. 첫 쿼리 — 일별 사용자 수
SELECT event_date, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) FROM events_* GROUP BY event_date 같은 기본 쿼리로 GA4 UI와 같은 숫자를 SQL로 만들어 보면 됩니다.
GA4 UI 숫자와 SQL 결과가 일치하면 데이터 신뢰가 생기고, 차이가 나면 GA4의 샘플링·임계값 처리를 학습하는 계기가 됩니다.
3. 흔한 분석 — 코호트·퍼널
"1월 첫 주 가입자가 4주차에 얼마나 남았는가"·"가입→첫 주문 사이 어디에서 가장 많이 이탈하는가" 같은 분석은 GA4 UI에서는 한계가 있고 SQL로 자유롭습니다.
이런 분석을 노션·시트에 정리해 두면 한 회사 안에서 본인이 "데이터 쓸 줄 아는 마케터"로 빠르게 자리잡습니다.
4. 비용 관리
BigQuery는 쿼리당 스캔하는 데이터양으로 과금되므로, SELECT * 대신 필요한 컬럼만 선택하고 _PARTITIONTIME 필터로 파티션을 좁혀야 비용이 안전합니다.
쿼리 한 번 돌릴 때 우상단 "예상 비용" 표시를 항상 확인하는 습관이 첫 6개월 비용 사고를 방지합니다.
5. 학습 자료
구글 공식 BigQuery 샌드박스와 GA4 데모 데이터셋이 무료로 제공되어, 회사 데이터가 없어도 실 데이터로 SQL 학습이 가능합니다.
인프런·코드숨의 BigQuery 입문 강의를 1주~2주 듣고 그 다음 회사 데이터로 옮기는 학습 순서가 가장 좌절이 적습니다.
GA4 UI는 80%, SQL은 나머지 20%를 풀어줍니다. 마케터의 차별화는 보통 그 20%에서 나옵니다.
