안녕하세요, IT 전문 블로거 팬돌프입니다.오늘부터 데이터 엔지니어링과 BI(Business Intelligence) 시장에서 가장 뜨거운 감자로 떠오른 루커(Looker)에 대해 본격적인 기술 연재를 시작하려 합니다.개발자 혹은 데이터 엔지니어로서 현업과 일하다 보면 이런 경험, 한 번쯤 있으실 겁니다."개발자님, 마케팅 팀에서 뽑은 지난달 매출이랑 재무팀 리포트의 매출 숫자가 달라요. 뭐가 맞는 거죠?" 분명 같은 데이터베이스에서 데이터를 가져왔는데 결과가 다릅니다. 이는 각 부서가 사용하는 쿼리의 로직(Logic)이 파편화되어 있고, 서로 다른 시점에 추출된 엑셀(Excel) 파일이나 CSV 파일을 기준으로 의사결정을 내리기 때문입니다. 우리는 이것을 데이터 사일로(Data Silo) 또는 지표의 ..