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첫째, 편의성과 빠른 시각화 속도를 가지고 있다. 둘째, 시각화 화면끼리 상호작용할 수 있는 인터렉티브 시각화를 가지고 있다. 셋째, 태블로에 내장되어 있는 함수와 분석기능을 활하여 기존 Excel에서 사용하던 거의 대부분의 분석이 가능하다는 점이다.
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Q2. Excel과 Tableau의 차이점은?
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태블로(Tableau)의 기능과 장점들 – IT, 테크 분석가
즉, 태블로의 장점을 간단히 말하자면, 1. 메타데이터를 관리하는데 편하다. 2. 크기 및 범위에 관계없이 데이터를 가져오는데 편하다.
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태블로(Tableau)의 장점은? – 플랜투비즈니스컨설팅
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제조업에서 반년 간 Tableau를 사용해본 후기 – 브런치
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태블로 Tableau란? 기능 소개, 사용 방법, 가격 후기 – 뉴스젤리
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분석가를 위한 Tableau
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데이터 시각화 솔루션 ‘태블로’, 기능과 사용 후기 – 블로터
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태블로(TABLEAU) 소개, 최고의 데이터시각화 툴
태블로의 장점은 여러 가지 있습니다. 첫째, 코드를 쓰지 않습니다. 드래그 앤 드롭 만으로 대시보드를 만들 수 있습니다.
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주제에 대한 기사 평가 태 블로 장점
- Author: PLANIT DATAV
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- Date Published: 2020. 7. 27.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=FUoQIta3oeQ
태블로(Tableau)의 기능과 장점들
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마이크로소프트 Power BI와 비교하기
2021.03.16 – [Info] – 마이크로소프트 Power BI의 기능과 장점들
태블로란?
태블로 소프트웨어
Tableau Software는 BI(비즈니스 인텔리전스) 업계에서 큰 인기를 끌고 있는 빠르게 성장하는 데이터 시각화 도구입니다. Tableau가 수행하는 작업을 설명하는 가장 쉬운 방법은 데이터 기술 지식이 있든 없든 간에 원시 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 단순화하는 것을 목표로 한다는 것입니다.
데이터를 매우 빠르게 분석하고 모든 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 하는 대시보드 및 워크시트를 만드는데 유용합니다. 간단히 말해서, Tableau는 모든 사람이 데이터를 더 잘 파악할 수 있도록 도와줍니다.
즉, 태블로의 장점을 간단히 말하자면,
1. 메타데이터를 관리하는데 편하다.
2. 크기 및 범위에 관계없이 데이터를 가져오는데 편하다.
3. 쿼리를 시각화로 변환하기 좋다.
4. 코딩을 하지 않아도 데이터를 사용해서 시각화를 할 수 있습니다.
발표, 회의, 어떤 것에든 데이터 시각화는 매우 중요합니다. 왜냐하면 사람들은 시각 정보에 가장 민감하기 때문입니다. 사람들에게 시각화가 없는 데이터를 제공한다면 집중도와 관심도는 당연히 떨어질 것입니다. 사람들은 시각화를 통해 데이터를 소화하고 데이터가 무엇을 의미하는지 쉽게 이해할 수 있습니다. 그렇기 때문에 누구나 쉽게 데이터 시각화를 가능하게 만들어주는 태블로 프로그램이 인기가 많은 것 입니다.
태블로 제품들
태블로의 기능 및 장점
Tableau가 제공하는 가장 좋은 기능 중 하나는 전문적인 코딩 지식이 필요하지 않다는 것입니다. 코딩 관련 경력이 있거나 기술적인 노하우를 가지고 있을 필요가 없습니다. 사전 지식이나 프로그래밍 기술 없이도 지금 바로 도구를 사용할 수 있습니다. 왜냐하면 사용자 편의를 위해 드래그 앤 드롭 기능을 제공하기 때문입니다.
또한 Tableau는 서로 다른 장소에 저장된 데이터를 연결하고 추출합니다. 실제로 저장된 위치는 중요하지 않습니다. 상상할 수 있는 모든 플랫폼에서 정보를 추출하여 분석에 사용할 수 있기 때문입니다. 엑셀, PDF, 오라클, 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저 SQL 데이터베이스, 구글 클라우드 SQL에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
Tableau를 실행하면 모든 데이터베이스에 연결하여 정보를 가져오고 실시간으로 연결하거나 Tableau의 데이터 엔진인 Tableau Desktop에 압축을 풀 수 있습니다. 그런 다음 데이터 분석가 또는 데이터 엔지니어는 새로 가져온 데이터로 작업하고 정적 파일로 공유되는 시각화를 작성합니다. 해당 파일은 Tableau Reader를 통해 볼 수 있습니다. 원하는 경우 정보를 Tableau 서버에 게시할 수 있습니다. Tableau Server는 협업, 배포 및 자동화를 지원하는 플랫폼입니다. Tableau Server는 위치에 상관없이 전화와 데스크톱으로 모두 액세스할 수 있으며, 이는 또 하나의 큰 편리함입니다.
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태블로(Tableau)의 장점은?
태블로(Tableau)의 장점은?
안녕하세요 플랜투비즈니스컨설팅 Tableau Doctor입니다. 오늘은 저번에 예고했던 대로 태블로의 장점에 대해서 자랑을 해볼까 합니다. 사실 이게 뭐다 어떻다 하는 말보단, 뭐가 좋아요 하는 말이 확 와 닿는 이야기일 거 같아요. 장점에 대해 이야기를 하면 자주 들어오는 문의 중 하나가 타사와 기능 비교를 해주세요.라는 겁니다. 솔직히 말해서 BI Tool들의 기능을 쭉 나열해놓고 하나하나 비교를 해보면…글쎄요? 남들 되는 건 다되고 남들 안되는 건 역시 안될 겁니다. 거의 다 비슷비슷해요.다만 제품의 목적에 따라 어떤 부분에서 특장점이 있는지가 다를 뿐이죠. 엑셀과 파워포인트 둘 중에 어떤 제품이 더 좋나요?수식 계산을 많이 쓰시는 분은 엑셀이 좋을 거고, 발표를 많이 하시는 분은 파워포인트가 좋겠죠. 그러면 아이폰이 삼성이나 LG 폰보다 고객 충성도가 높은 이유는 뭘까요.삼성이나 LG 폰 이 아이폰보다 사양이나 기능이 떨어져서인가요?중국의 샤오미나 화웨이 폰도 스펙과 기능은 최고 수준입니다. 그럼 구매 만족도는 어떨까요? 단순히 기능과 스펙의 문제가 아닙니다. 사용자 편의성과 사용성 등이 중요한 거지요. 태블로(Tableau)는 Self Service BI에 가장 큰 장점을 가지고 있습니다.이제 장점들을 하나씩 이야기해 볼까요 일단 태블로의 장점 첫 번째!사용하기 쉽습니다. 사실 저는 몇 년 전에 취미로 사진을 찍겠다고 비싼 DSLR 카메라를 샀었습니다. 지금은?? 모두 예상하시다시피 방 한구석에 처박혀 있죠. 제가 좀 더 관심을 가지고 공부하고 사진을 자주 찍고 그랬으면 지금도 잘 쓰고 있었겠지만, 정작 저는 들고 다니기 무겁고, 기능 배우기 귀찮고 하다 보니 점점 안 쓰게 되더라고요. 과연 분석 Tool은 다를까요? 사용하기 어렵고 무거운 프로그램은 결국 안 쓰게 마련입니다. 태블로는 모든 작업이 마우스로 Drag&Drop 방식으로 이루어집니다. SQL, JAVA, 코딩 그런 거 몰라도 분석을 하고 보고서를 만드는데 전혀 지장이 없습니다. 그래프 하나 보고서 하나 만드는 것만 쉬운가 하면 그것도 아니죠. 하나의 분석 그래프를 파이 그래프로, 막대그래프로, 칸트 차트 등등으로 자유자재로 바꾸는 게 너무나도 쉽습니다. 사용하기 쉽다는 장점은 Gartner에서도 인정하고 있는 부분이죠!! 장점 두 번째!!배우기 쉽습니다. 사용하기 쉬우니 배우기도 쉬운 건 당연한 말입니다. 하지만, 그게 끝이면 따로 장점이라고 말하긴 어렵죠. 외국 Tool을 사용할 때의 고질적인 문제점은 항상 배우기 어렵다. 지원을 받기 힘들다는 점이었어요. 태블로는 공식 사이트에서 필요한 기능 별로 주제별로 나눠져서 3~5분가량의 동영상으로 학습하면서 함께 제공되는 Workbook을 가지고 실습을 해볼 수 있습니다. 심지어 기초 부분은 거의 다 한국어로 나온다는 사실!!(온라인 헬프도 전부 한국어랍니다) 심화 학습을 위한 영상도 방대할뿐더러 Tableau에서 시행하는 온라인 강의도 있고, 태블로의 블로그나 백서 자료를 통해 수많은 정보를 얻고 포럼에서 다양한 질문들에 대한 답을 구할 수도 있습니다. 마지막 세 번째 장점은!!!라이선스 정책입니다. 태블로는 가격정책이 쉽습니다.태블로는 가격이 사이트에 공시가 되어있어요. 비싸게 사는 거 아닌가 하는 걱정은 안 하셔도 됩니다. 다른 Tool처럼 어떤 기능을 쓰려면 또 얼마를 더 지불해야 하는 방식도 아닙니다. 공식 사이트 보시면 아시겠지만 BI 분석 툴 치고는 비싼 가격이 아니에요. 커넥터를 추가하거나 기능이 추가돼도 별도의 추가 금액이 없답니다.Desktop Personal 버전은 일반 고객용으로 엑셀 및 텍스트 데이터만 활용 가능하고,Desktop Pro 버전은 기업 고객용으로 각종 DB에 연결 가능한 제품입니다.그리고 공유 및 배포 기능을 가진 Server, Online 버전 이 네 가지가 제품라인업의 끝입니다. 그리고 프로젝트 단위로 열몇 개씩 천만, 억 단위를 들여 구매해야 하는 기존 BI Tool 과는 달리 전사적으로 도입하기에 앞서 담당자가 충분한 학습을 해보고 결정을 내릴 수 있다는 점도 큰 장점이죠.Desktop은 1copy 단위로 구매가 가능하고, Server 버전은 처음에만 최소 10유저를 구매하신 뒤 역시 1유저 씩 추가가 가능한 방식입니다. 태블로는 부담 없이 한두 개 써본 후에 마음에 들면 추가 구매하라는 판매전략을 추진하고 있는데,대단한 자신감이 아닐 수 없죠. 실제로 미국 및 일본, 중국 등 해외에서는 굉장히 호응이 좋습니다. 제가 이렇게 열심히 글을 썼는데 못 미더우시다고요? 그러면 무료로 직접 써보세요!! 태블로 무료 체험판 다운로드 하기 ☞http://get.tableau.com/ko-kr/partner-trial.html?partner=50256 플랜투 네이버 블로그에서 더 읽기 ☞ http://blog.naver.com/plantobiz/220687629791
태블로 & 파인리포트: 13가지 꼭 알아야 할 데이터 솔루션 차이점!
지난 번 포스트 SAP？ Tableau？ FineReport？ 도대체 어느 BI 솔루션은 중국 시장을 차지하는가? 에서는 중국 시장에서 핫한 BI 데이터 솔루션에 대해서 소개해 드렸습니다. 오늘은 태블로 와 파인리포트의 구첵적인 차이점을 하나씩 알아보도록 하겠습니다.
우선, 우리는 태블로 가 OLAP(Online Analytical Processing) 제품이고 FineReport는 OLTP(Online Transaction Processing) 제품임을 알아 할 필요가 있습니다. 태블로와 파인리포트(FineReport) 모두 분석 소프트웨어이지만 타켓 사용자와 마켓 포커스（market focus) 의 차이가 있습니다. 그 차이를 요약하면 다음과 같습니다.
태블로는 분석 스킬을 갖춘 전문 분석가 및 중추적인 분석 니즈를 가진 비즈니스 임원에게 적합합니다.
FineReport는 IT 현업이 주도하고 설계하며, 비즈니스 임원이 참여하는 형태입니다.
타켓 사용자의 차이는 두 제품 간의 기능 차이로 이어집니다.
오늘 이 게시물에서는 태블로와 파인리포트의 기능 차이를 통해, 두 제품이 각각 어떤 목적에 적합한지 알아보도록 하겠습니다.
1. 태블로 & 파인리포트:데이터 통합
태블로 와 파인리포트는 데이터 처리 소프트웨어로써 SQL server, mysql, Oracle, db2 또는 microsoft excel、txt、xml 등과 같은 파일 소스를 포함한 다양한 데이터베이스의 데이터와 연동이 가능합니다. 또한, 서로 다른 라이브러리에서 연동된 데이터 소스 하나로 통합할 수 있다는 특징이 있는데요. 이 데이터 연동 방식에서 차이를 나타냅니다.
태블로 태블로는 주로 표와 관련된 방식으로 데이터 소스를 단일 분석 아카이브에 통합합니다. 파인리포트 파인리포트는 유연한 SQL 문법 및 동적 파라미터 주입을 통해 다양한 데이터 소스를 통합하여 보고서에 표현합니다.
파인리포트 데이터 통합 플랫폼
2.테이블 스타일
프런트엔드 분석 툴로써의 태블로는 애플리케이션 프레임워크(application framework)의 한계로 인해 리스트, 크로스탭, 피벗 테이블의 3 가지 유형의 테이블만 제공합니다. 이 제한적인 테이블 구성으로 인해 실제로 기업에서 필요한 불규칙한 보고서(표), 그룹 재무제표, 크로스탭과 같은 매우 복잡한 요구사항에는 대응하기 어려울 수 있습니다.
반면에 FineReport는 이러한 복잡한 리포트 디자인을 위한 툴이라고 할 수 있습니다. 파인리포트는 다양한 엑셀 테이블 스타일을 유연하게 구성할 수 있는 엑셀 스타일 그리드 셀을 지원합니다. 현재 파인리포트 10.0 버전에서는 일반 보고서, 집계 보고서, 대시보드 3가지 보고서 모드를 지원합니다. 보고서 유형 및 샘플에 관련 자료를 알아보시면 다음 글 참고하세요:
엑셀과 유사한 인터페이스, 드래그 앤 드롭으로 간단히 보고서 제작 가능
3. 태블로 차트/ 그래프 종류
태블로는 UI,UX디자인어를 위한 다양한 종류의 시각화 차트를 내장하고 있습니다. 내장 차트는 간단한 드래그 앤 드롭 만으로도 손쉽게 작성할 수 있습니다.
파인리포트 역시 다양한 시각화 그래프 종류를 내장하고 있으며, 동시에 API 인터페이스 및 조건부 속성 설정을 제공합니다. 또한 차트 스타일을 자유롭게 변환할 수 있습니다.
4. 태블로 대시보드 Dashboard
태블로는 손쉽게 대시보드를 제작할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 앞서 테이블의 종류가 제한적이었던 것과 마찬가지로, 사용자의 필요에 따른 정형화되지 않은 스타일의 대시보드를 제작하는데는 충분한 기능을 지원하지 않습니다.
반면에, FineReport는 맞춤형 대시보드 개발에 적합한 툴이라고 할 수 있습니다. 레이아웃과 스타일을 사용자의 요구에 맞게 커스텀화할 수 있습니다.
5. 통계분석 모델
프런트엔드 데이터 분석 소프트웨어로서 태블로의 장점은 통계 분석을 포함한다는 것입니다. 다양한 모델, 전문적인 재무통계 분석 기능, R 언어까지도 지원합니다.
파인리포트는 상대적으로 통계분석 기능은 약한 편입니다. 하지만, SQL、STORE PROCEDURE、JAVA 및 EXCEL 기능과 함께 연동한다면 툴 자체의 기능 그 이상을 구현할 수도 있습니다.
6. 태블로 & 파인리포트: 데이터 라이트백(writeback)
기업에서 일상적인 업무 도중 데이터 통계와 데이터 전시 외에, 데이터를 추가하거나 삭제하거나, 오래된데이터를 수정해야 하는 등, 데이터를 DB에서 입력하는 경우가 많습니다.
태블로는 통계분석을 위해 데이터 리소스에서 데이터를 꺼내지만 데이터 라이트백(writeback)를 지원하지 않습니다. 태블로 사용자는 데이터를 변경/추가하기 위해 별도의 프로세스를 거쳐야 할 것입니다.
반면, 파인리포트는 WEB、APP 라이트백식 보고서 양식을 설계할 수 있습니다. MySQL 、Oracle 、SQL Server와 같은 관계형 데이터베이스에 데이터 라이트백를 지원합니다. 또한 검증, 저장, 제출, 검토, 거부, 릴리스와 같은 완전한 비즈니스 프로세스 처리를 제공합니다. 엑셀 데이터를 DB로 가져올 수도 있습니다.
7. 엔터프라이즈 플랫폼 워크로드
태블로가 구축한 기업 데이터 플랫폼은 스케줄 전송, 온라인 보고서 분석, 허가 제어 등 분석과 관련된 기본 기능을 갖추고 있습니다. 데이터 분석가들에게 더 적합한 형태의 플랫폼이라고 볼 수 있습니다.
파인리포트는 타이밍 전송, 온라인 보고서 분석, 대시보드, 권한 제어, AD 통합, 다양한 유형의 보고서 프린트를 지원하는 엔터프라이즈 데이터 플랫폼을 구축을 지향합니다. 분석툴로써의 태블로보다 더 다양한 범주의 기능들을 갖추고 있다고 할 수 있습니다. 급여 대장 작성부터 의사결정 대시보드 작성까지 회사 내 모든 영역과 계층의 직원들이 사용하기에 더 적합합니다.
8. 태블로 & 파인리포트: 다차원 분석
태블로는 유연한 OLAP 기능으로 다차원 조작이 매우 편합니다.
파인리포트도 다차원 분석을 실행할 수 있지만 OLAP 기능을 지원하지 않으므로 다차원적인 분석에서의 활용도는 높지 않습니다. 각 차원의 위도에서 finereport는 데이터 처리를 하거나, 별도의 보고서를 한 번 더 작성할 필요가 있습니다.
9. 태블로 & 파인리포트: 프린트 기능
Tableau의 경우 Desktop만 인쇄를 지원하며, 인쇄 설정은 간단합니다. Tableau Server는 사용자가 브라우저에서 데이터를 볼 때 직접 인쇄할 수 있도록 지원하지 않습니다. 태블로 자체는 페이징 보고서를 만들 수 없기 때문에 인쇄를 위한 페이지 번호를 선택하는 기능 역시 없습니다.
반면, 파인리포트는 강력한 인쇄 기능을 가지고 있습니다. PDF 인쇄, 애플릿 인쇄, 플래시 인쇄를 지원힙니다. 또한 사용자는 보고서를 조회하는 브라우저 환경에서 직접 인쇄할 수 있습니다. FineReport는 인쇄 오프셋, 페이지 번호, 배경, 용지 방향 등과 같은 옵션을 제공합니다. 특히 재무 송장, 택배 영수증, 업무 서류 등을 출력하기에 무척 편리합니다.
10.권한 제어
태블로 워크북은 단일 workbook에 따라 권한을 관리할 수 있습니다.
FineReport는 단일 보고서에 사용 권한을 할당하는 것 외에도 사용자 권한에 따라 데이터를 필터링할 수 있으며, 결과 전시에서 단일 셀로 구성할 수 있습니다. 즉, 같은 보고서의 경우 A는 셀 A1의 내용을 볼 수 있지만, 또 다른 사용자 B는 그 내용을 조회하는 권한이 없다면 내용을 볼 수 없습니다.
11.터미널 디스플레이
태블로는 분석된 정보의 디스플레이에 초점을 맞추고 있는 툴로써, 분석의 결과 화면을 조회하기에 적합합니다.
파인리포트는 사진을 업로드하고 데이터를 다시 기입할 수 있는 많은 인터랙티브 배치를 가지고 있습니다.그리고 플랫폼에 있는 모든 유형의 보고서를 체크 가능합니다.
이 다양한 인터랙티브 배치는 사진을 돌려서 찍을 수 있고, 자료를 돌려서 쓸 수도 있으며, 플랫폼에 있는 각 유형의 보고서 조회와 호환됩니다.
12. 통합 능력
태블로는 Tableau 서버에서 생성된 JavaScript 코드를 통해서만 잘 만들어진 템플릿을 다른 웹 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
파인리포트는 자바와 자바스크립트라는 개방형 API 인터페이스를 가지고 있다. ERP/OA/MES 또는 APP와 같은 기존 비즈니스 시스템에 OEM을 통합할 수 있습니다. 파인리포트는 인터페이스를 개방하고, 또한 기업 정보 통합의 사용에 가까운 개발을 위해 사용자를 지정할 수 있습니다.
13. 학습 리소스
태블로는 사용자가 학습 리소스를 얻기 쉽지 않은 폐쇄적인 스타일입니다. 유저 교육을 위해서는 파트너와 협상할 필요가 있고, 새로운 감독자는 이런 종류의 도구에 적응하지 못할 수도 있습니다.
파인리포트는 완전히 개방된 2,000개 이상의 온라인 문서와 수천 명의 사람들을 위한 포럼을 가지고 있습나다. 학습 자료는 누구에게나 사용할 수 있습니다.
마지막으로
태블로와 FineReport는 각각의 장단점을 가지고 있는 툴입니다. 그 장단점은 두 제품의 시장 포지셔닝과 관련이 있다고 볼 수 있습니다. 태블로는 프런트 엔드에서의 유연한 데이터 분석 연산 기능을 장점으로 가지고 있는 데이터 분석 툴입니다. 코드를 쓸 필요가 없고, 데이터에 대한 이해가 높은 데이터 분석가에게 적합합니다. 하지만 단점으로는, 툴의 목표가 제한적인 레이아웃으로 분석 결과를 디스플레이하는데에 있으며, 데이터를 다루는 사용자의 또 다른 요구에는 대응하지 못한다는 점입니다. 복잡한 보고서의 작성, 다양한 옵션의 인쇄, 데이터 수집 등 다른 요구사항에 대해 유연하게 적용하긴 어려운 툴입니다.
FineReport는 엔터프라이즈급 데이터 수집 및 처리를 위한 툴입니다. 다양한 분야에서 모든 종류의 요구사항에 대응할 수 있는 맞춤형 보고서를 작성할 수 있습니다. 강력한 인쇄와 데이터 입력 기능도 갖추고 있습니다. FineReport는 기본적인 IT 지식을 갖춘 전산팀에서 활용하기 좋은 툴입니다.
그렇다면 태블로와 파인리포트 중 어떤 툴을 선택해야 할까요? 툴 도입에 앞서 업무 요구, 직원의 데이터 능력, 기업의 미래 계획, IT 부서의 통합 요구 등을 고려할 필요가 있습니다. 두 제품에 대한 관심을 가지고 있는 분들은 공식 홈페이지에서 체험판 다운로드 해보세요!
체험판 무료로 알아보기
현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다.
태블로 체험판 알아보기
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제조업에서 반년 간 Tableau를 사용해본 후기
Tableau는 데이터 시각화에 사용되고 있는 BI(Business Intelligence) 툴이며, 많은 기업들에서도 실무에 점차 적용하고 있는 듯 보입니다. Tableau가 무엇인지 궁금하시다면 아래의 Tableau 사례연구 및 갤러리를 참고해주세요.
사례연구
Tableau 갤러리
Tableau Dashboard @tableau.com
저는 반년 전만 하더라도 Tableau를 사용해본 경험이 전혀 없었습니다. 이직 이후 본의 아니게 사내에 Tableau 개발을 선도하는 입장이 되어버리면서 Tableau를 본격적으로 사용하게 되었습니다.
저 같은 경우에는 제조공정에서 생산 중에 발생하는 여러 데이터가 있는데 이러한 트렌드와 품질에 필수적인 데이터를 시각화하는 역할로 Tableau를 사용하고 있습니다. 그리고 사내의 다양한 조직들 간에 데이터 사일로(Data Silo)를 제거하는 목적으로도 사용하고 있습니다. 또한 Python으로 개발한 예측모델의 결과를 Tableau와 연계하여 예측된 생산품에 대한 품질 정보를 유관부서와 공유할 수 있는 방법도 계획 중에 있습니다. 따라서 제조현장에서 6개월 정도 Tableau를 사용하면서 느낀 점을 공유해보고자 합니다.
경험해본 Tableau의 장점
대시보드 개발이 간단하다
원하는 시각화 뷰를 드래그 앤 드롭 방식으로 제작할 수 있기 때문에 코딩에 대한 지식이 없는 사람이라도 조금만 노력하면 원하는 디자인의 그래프 결과물을 제작할 수 있는 것이 가장 큰 장점입니다.
Tableau – drag & drop methode
Python의 라이브러리인 matplotlib나 seaborn으로 그래프를 만들어 본 경험이 있으시면 공감하실 수 있을 건데, 사용에 익숙해지지 전까지는 생각보다 원하는 시각화 결과물을 얻어내기 어렵습니다. Dataframe 형태나 Input Parameter를 Library 형태에 맞지 않게 입력해서 오류가 발생하기도 하고, subplots를 생성하는 경우에는 각 plot에 중첩이 발생했을 때 이를 해결하는 것도 쉽지 않습니다. 그리고 Seaborn Gallary에 있는 화려한 결과물들을 염두에 두고 그래프를 만들어도, 막상 내가 만든 결과물은 예상과 다를 때 큰 괴리를 경험하기도 합니다.
Python library – Seaborn images
Tableau는 오픈소스 Dashboard 인 Grafana, Kibana에 비해서는 초급자가 진입하기에는 확실히 허들이 낮고, 사용자에게 시각화 전용으로 지원하는 기능이 다양하다고 느껴집니다. 특히 다양한 Data source에 대한 연동을 제공하기 때문에, 보유하고 있는 legacy data에 쉽고 빠르게 데이터에 접근 가능하다는 것이 큰 장점이라고 할 수 있겠습니다.
물론 Kibana나 Grafana가 Tableau에 비해 제공하는 다른 장점들도 있기 때문에 상황에 맞춰서 사용할 필요가 있을 것입니다.
Kibana – Elasticsearch와 연동되어 활용 가능한 데이터 탐색 및 시각화 도구
그래프와 통계적 결과의 결합된 시각화
보통 어떠한 시계열 트렌드의 그래프를 구성한다고 가정해보면, 트렌드에 평균이나 분산 정보를 같이 넣어주면 효과적입니다. 보통 평균, 최대, 최소, 분산을 구하는 함수를 집계(Aggregation) 함수라고 하는데, Tableau에서는 기본적으로 집계 기능과 더불어 시각화를 제공하기 때문에 별도의 집계 과정만을 위한 전처리 작업이 굳이 필요하지 않습니다. 시각화 값에 평균, 중앙값 등의 라인을 그리기 위해 별도의 평균 함수를 사용한 값을 넣을 필요 없이 드래그 앤 드롭으로 바로 삽입 가능합니다.
또한, 간단한 시계열 예측에 대한 모델 기능도 제공하나, 사실 이 부분은 어느 정도의 성능을 가지고 있는지 잘 모르겠습니다. Python Library인 prophet 수준이지 않을까 예상해봅니다. 따라서 수준 높은 예측 결과를 얻기 위해서는 별도의 모델을 생성 후 연동시키는 과정이 필요해 보입니다.
Tableau – Forecasting function
그리고 Tableau는 필터링 기능이 우수하고, 이를 Dashboard 상 표현할 수 있기 때문에 다양한 항목에 대해서 개발자(creator)가 아니더라도 사용자(user)가 쉽게 원하는 조건에 맞는 필터링 기능을 제공할 수 있습니다. 무엇보다도 여러 시트(Sheet) 간에 인터랙티브 기능은 원하는 문제를 파악하고 인사이트를 얻는데 큰 도움을 제공합니다.
Tableau – Tooltip function
그렇다면 실제로 Tableau를 통해 실무에서 무엇을 할 수 있는가?
앞서 언급한 것처럼 Tableau는 여러 커넥터 기능을 제공하기 때문에 다양한 데이터 저장소에 상대적으로 쉬운 연결을 제공합니다. 일반적으로 사내에는 다양한 조직과 부서가 있고 다양한 데이터 저장소가 있습니다. 그리고 기본적으로 부서별로 데이터 저장소에 접근할 수 있는 권한이 별도로 있을 것입니다.
이 경우 유관부서에 공유가 필요한 데이터 매출 현황, 납기 현황 등에 대한 정보들도 특정 부서의 실무자를 통해서만 확인이 가능한 경우가 종종 발생합니다. 따라서 부서별로 데이터 사일로가 있기 때문에 정보를 확인하기 어려운 부분들이 있을 수 있습니다.
만약 이런 정보들을 Tableau를 통해서 구성원들과 공유할 수 있다면 업무의 효율성이 증가할 수 있습니다. 필요한 정보가 연동된 대시보드 하나 잘 만들어 놓고 필요한 내용은 대시보드를 통해서 확인하면 되기 때문에 이메일, 채팅, 전화 등의 방법을 통해서 유관부서에 연락해야 하는 행정력을 감소시켜줍니다. 따라서 구성원들 간에 손쉽게 KPI, 공정 내 상태, 납기 현황 등 각종 지표들에 대한 내용을 대시보드로 만든 후 내용을 공유해서 사용하면 효율성을 증대시켜줄 수 있는 툴로 아주 적합할 것입니다.
Tableau를 이용해 개발한 KPI 대시보드 예제 @Tableau Public
하지만 단점도 있습니다.
단점은 머니머니 해도 머니(money)
월별 과금 형태로 라이선스 비용이 발생합니다. Tableau 대시보드를 개발하는 Creator 라이선스 외에도, 조직 내의 대시보드에 접근하기 위해서는 각 사용자마다 Viewer 라이선스가 필요합니다. 큰 조직의 경우 다수의 인원에게 라이선스를 발행하기에는 생각보다 큰 규모의 라이선스 구매를 해야 할 수도 있고, 작은 조직의 경우에는 그만큼의 Tableau를 통해서 분석하고자 하는 데이터의 양이 적을 수 도 있습니다. 뿐만 아니라 국내의 제조업 특성상 보안 이슈로 사내에 있는 ERP, SAP, 공정 DB 등의 데이터 저장소에 접근을 하기가 상당히 까다롭습니다. 따라서 대리, 과장 급에서 Bottom up 형태로 전사적인 Tableau 도입을 제안하기에는 여러 난관이 있을 것 같아 보입니다.
과금 정책에 대해서는 공식 홈페이지 내용을 참고하시길 바랍니다.
Tableau 월별 과금 정책
또한, 구성원들이 Tableau 개발된 대시보드를 잘 활용할 수 있도록 독려하는 것도 중요하다고 할 수 있습니다. 왜냐하면 사용자가 활용하지 않으면 아무리 좋은 시스템이라도 의미가 없기 때문이죠.
그리고 생각보다 사용이 약간 복잡할 수 있다.
위에서 Tableau의 사용이 쉽다고 제가 적어놓았지만, 다른 시각화 툴에 비해서 상대적으로 쉽다고 말한 의미이지 바로 사용하기에는 무리가 있을 수 있습니다. 데이 터전 처리에 대한 개념과 기초 스킬은 가지고 있어야 활용해볼 만할 것입니다. 그리고 기본적인 SQL 문법과, DB 연결 등에 대한 개념도 알고 있어야 합니다.
또한, Tableau 자체에서 아주 간단한 전처리 기능을 제공하긴 하지만, 그것 만으로는 부족할 때가 있어서 다른 툴의 도움을 받아야 합니다. 따라서 Python, R, Excel (+Alteryx, Brightics AI, Azaure 등)로 전처리할 수 있는 툴을 함께 사용하여 자동화된 프로세스를 만든다면 멋진 조합이 될 수 있겠습니다.
Alteryx + Tabelau 연결 도식도 @community.alteryx.com
따라서 초기에 어느 정도(약 20~30시간)의 연습은 필요해 보입니다. 만약 기회가 된다면 Tableau Korea에서 가끔씩 개최하는 2주짜리 Tableau 부트캠프가 있는데, 참석해보는 것도 좋은 기회라 생각합니다. 매일 과제가 나오고 매 과제를 Slack에 업로드하는 형태로 진행되는데 생각보다 난이도가 있습니다. 제가 참석한 기수의 경우에는 약 1/3에 해당하는 인원만 수료를 했는데, 그래도 한번 경험해보니, Tableau를 다루는 실력은 꽤나 향상되었던 것 같습니다.
이상으로 Tableau를 사용해보고 느낀 점을 공유드렸습니다. 도입을 고민하고 있는 어느 실무자분에게 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다.
감사합니다.
태블로 Tableau란? 기능 소개, 사용 방법, 가격 후기
태블로 Tableau란? 기능 소개, 사용 방법, 가격 후기
데이터에 대한 생각을 바꾸는 데이터 시각화 솔루션 Tableau
최근 데이터 기반 의사결정이 가능한 환경을 구축 하고 싶어 하는 기업, 기관이 많아지고 있는데요! 오늘은 데이터 활용을 위해 많은 곳에서 사용 중인 데이터 시각화 BI, 태블로(Tableau)를 소개하도록 하겠습니다.
태블로는 다른 BI 솔루션에 비해 데이터 시각화 자유도가 높은 편입니다. 필요한 기능을 거의 모두 지원한다고 봐도 과언이 아닐 정도인데요! 그만큼 시작하기에는 어려울 수 있으나, 기능을 많이 익힐수록 만들 수 있는 시각화 형태가 다양합니다.
그럼 태블로는 다른 BI에 비해 어떤 특징과 차별점을 갖는지 자세히 알아볼까요? 데이터를 불러오고 시각화하는 과정부터 이를 공유하는 방법까지 단계별로 사용해보겠습니다. 그리고 가장 궁금해할 사용 금액과 가격 정책에 대해서도 자세히 알아보겠습니다!
* 해당 리뷰는 Tableau Desktop 버전의 Creator 권한 결제하여 작성한 사용 후기 콘텐츠입니다.
1. 데이터 연동하기, 많은 양의 데이터도 빠르게!
태블로에서는 파일과 서버에 연결하는 2가지 방법으로 데이터를 업로드할 수 있습니다.파일 데이터는 기본으로 엑셀, 텍스트(csv) 파일부터 pdf 파일까지 다양한 파일 형태를 업로드할 수 있습니다. 서버 데이터 또한 다양한 데이터 커넥터를 제공하고 있는데요, 위의 화면은 유료 버전인 desktop 기준의 화면으로 40개 이상의 커넥터를 확인할 수 있습니다. 무료 버전을 사용하시는 경우, 이보다 제한적으로 이용하게 되는데요! 무료 버전에서는 Google 스프레드시트, OData, 웹 데이터 커넥터, 기타 데이터베이스(JDBC)를 제외한 나머지는 연결할 수 없다는 점을 참고하세요!
그럼 데이터를 연결해보겠습니다. 저는 태블로에서 샘플로 제공하는 ‘저장된 데이터 원본’ 파일 중 하나를 업로드 하였는데요! 이처럼 파일 또는 서버 데이터를 업로드하면 위처럼 데이터의 모습을 확인할 수 있는 ‘데이터 원본’ 탭으로 자동 이동하게 됩니다.왼쪽 패널에서는 업로드한 데이터와 데이터 파일의 시트 리스트를 모두 확인할 수 있으며, 필요시 데이터를 통합, 필터하는 등 시각화하고자 하는 데이터의 형태로 정제할 수 있습니다.
또 우측 상단의 ‘연결’ 기능은 태블로 Desktop(유료)에서만 지원하는 기능인데요! 기본으로 선택된 항목인 ‘라이브’는 데이터 소스에 직접 연결하는 방법을 의미합니다. 반면 ‘추출’은 시각화에 사용된 데이터 정보만 간략하게 데이터 로컬에 저장하는 방법입니다. 쉽게 말해 많은 양의 데이터 가운데 일부만 ‘추출’하여 시각화하기 때문에 분석할 때에는 ‘추출’ 옵션을 이용하면 실행 속도를 높여서 이용할 수 있습니다.
2. 시각화 차트 그리기, 추천을 통해 쉽게!
데이터를 연결하여 시각화 차트를 만들 준비가 되었으면, 이제 데이터를 분석하기 위해 시각화 차트를 그려볼까요? 시각화하기 위해서는 ‘시트’ 탭으로 이동해야 합니다. ‘시트’는 각각의 시각화 그래프를 그리는 공간인데요! 시트 하나에 그래프 한 개를 그리는 방식이므로, 여러 개의 시각화 그래프를 만들고 싶으면 시트를 추가한 뒤에 만들면 됩니다.
시트에서 그래프를 그리는 방법은 왼쪽의 데이터 영역에서 활용하고자 하는 데이터를 선택 후 드래그 앤 드롭하여 화면 상단의 ‘열’과 ‘행’ 박스에 가져다 놓는 것입니다. 데이터를 가져다 놓는 동시에 자동으로 시각화 그래프가 그려집니다.
여기서 잠깐, 어떤 데이터를 열과 행에 두어야 할지 잘 모르겠다구요? 데이터를 어떻게 ‘열’과 ‘행’으로 구성하느냐에 따라 데이터 유형과 시각화 종류가 달라질 수 있는데요.잘 모를 때에는 시각화하고 싶은 데이터 차원과 측정값을 동시에 선택한 후에 우측 화면 상단의 ‘표현 방식’을 클릭합니다. 그런 다음에 우측 상단의 ‘표현 방식’에서 하이라이팅 된, 즉 시각화 할 수 있는 그래프를 선택하는 방법이 있겠습니다. ‘표현 방식’에는 태블로에서 기본 제공하는 24종의 그래프를 확인할 수 있습니다. 선택 활성화된 그래프는 이전에 ‘열’과 ‘행’으로 옮긴 데이터를 기준으로 시각화 할 수 있는 차트 유형으로 자동 추천됩니다. 원하는 데이터로 간편하게 시각화 유형을 선택하고 바꿀 수 있다는 점이 인상적입니다!
3. 데이터 분석하기, 어려운 통계 기능을 손쉽게!
태블로에서 시각화 그래프를 그려보면서 데이터의 모습을 시각적으로 한눈에 확인할 수 있었는데요! 이번에는 통계 기능을 사용해서 보다 데이터 분석 결과를 직관적으로 확인하고 활용할 수 있는 방법에 대해서 알아보겠습니다.
왼쪽 데이터 옆에 있는 ‘분석’ 탭을 클릭하면 시각화를 활용해 데이터 통계치를 표시할 수 있는 옵션을 확인할 수 있습니다.크게 요약, 모델, 사용자 지정으로 나뉘는데요. 원하는 분석 방식을 선택 후 우측 그래프 영역으로 이동하면 그래프 유형에 따라 세부 분석 방식이 뜹니다. ‘예측’ 모델을 한 번 적용해보겠습니다. ‘예측’을 선택 후 드래그해서 우측 막대그래프로 이동해보겠습니다.
예측 분석치가 그래프에 반영이 되었는데요! 우측 범례를 보면, ‘실제’와 ‘예상’으로 값이 나뉘어서 적용된 것을 확인하실 수 있습니다. 색이 다르게 표현되어 있어서 쉽게 그 의미 차이를 확인할 수 있습니다. 결과적으로 2018년 11월까지가 실제 값이면, 2018년 12월부터 값이 월별로 적용되면서 월별 예상 주문 건수를 손쉽게 예측할 수 있었습니다!
제가 예로 보여드린 ‘예측’ 분석 이외에 추세선이나, 평균 또는 원하는 값을 기준으로 확인할 수 있는 ‘상수/평균 라인’을 활용해 보다 깊은 인사이트를 확인할 수 있도록 그래프를 만들어봐도 좋을 것 같습니다. 혹시 적용한 분석값을 제외하고 싶은 경우에는, 적용한 부분을 클릭한 뒤 ‘제외’를 클릭하면 됩니다.
4. 시각화 대시보드 활용하기, 다양한 디바이스에서도 손쉽게!
태블로를 사용해 시각화 그래프를 쉽고 빠르게 만들고 분석해보았습니다! 이렇게 여러 장으로 만든 시각화 그래프는 한눈에 확인할 수 있도록 구성하는 화면을 대시보드라고 부르는데요! 대시보드는 필요한 핵심 그래프만 조합해두어 데이터 인사이틀 보다 손쉽게 확인할 수 있습니다.
그럼 대시보드는 어떻게 만들까요? 태블로 화면 왼쪽 아래를 보면 위 이미지와 같은 아이콘을 확인할 수 있습니다. 클릭하면 대시보드를 만들 수 있는 화면으로 이동합니다.
시각화 그래프를 만들 때와 비슷한 구조인데요. 왼쪽 차트 시트 영역에서는 앞서 만들었던 시각화 그래프가 나열된 것을 확인할 수 있습니다. 나열된 시각화 시트를 더블 클릭하거나 드래그앤드롭하여 대시보드 화면으로 이동하면 그래프가 추가됩니다. 각 그래프의 크기를 자유롭게 조정할 수 있고, 또 대시보드의 이름을 추가할 수 있습니다. 왼쪽 ‘크기’ 메뉴에서 대시보드의 사이즈를 자동 또는 화면별 고정 사이즈로 설정할 수 있습니다. 대시보드의 크기를 자유롭게 지정함으로써 다양한 디바이스에서도 사용할 수 있다는 점을 알 수 있었습니다!
다음으로 대시보드를 다른 사람과 공유하는 방법을 알아볼까요? 태블로 desktop 버전에서 생성한 대시보드를 공유하는 방법은 크게 파일 데이터로 저장하거나 Tableau Server 또는 Tableau Online에 게시하는 방법이 있습니다. 파일 데이터는 이미지, Power Point, 태블로 파일 형식(.twb)으로 저장할 수 있습니다. 태블로 desktop의 경우, 결제할 때에 Tableau Server 또는 Online 중 1가지를 선택하여 결제할 수 있는데요, 이때 선택한 옵션으로만 게시할 수 있다는 점 참고하세요!
태블로 무료 버전인 public을 사용하는 경우 또한 온라인에 게시할 수 있습니다. 비공개 모드로 게시 후 링크 공유 방식을 통해 일부에게만 오픈할 수 있지만, 데이터 보안상 기업에서는 주로 사용하지 않습니다.
5. 무료로 사용하고, 합리적인 가격으로 협업하는!
태블로는 비교적 최근인 2017년에 제품 단위 결제 정책에서 개인 사용자와 데이터 활용 목적에 따라 구독형 라이선스 정책을 새로 도입했습니다.또한 ‘개인용’과 ‘팀 및 조직용’으로 나누어서 가격 정책을 달리하는데요.
태블로를 개인용으로 유료 결제하여 사용하고 싶은 경우, 구매할 수 있는 라이선스는 Tableau Creator로 한 종류뿐입니다. 반면, ‘팀 및 조직용’으로 태블로를 도입하는 경우는 Creator 권한에 추가 2가지 권한을 제공합니다. 이는, 조직에서는 데이터를 활용하는 정도에 차이가 있기 때문에 권한이 여러 개로 나뉘는 것인데요.
그렇다면 태블로 유료 라이선스 3가지에 대해서 자세히 알아볼까요?
첫 번째 Tableau Creator는 기본 라이선스로 개인 또는 팀 및 조직용으로 사용할 수 있습니다.연간 결제 방식이며 사용자당 월 70$입니다. Tableau desktop과 Tableau Prep 버전 사용 가능하고 Tableau Server 또는 Tableau Online을 추가 제공합니다. 해당 라이선스는 태블로를 클라우드로 사용하든 서버에 사용하든 비용이 동일합니다!
두 번째 Tableau Explorer는 셀프서비스 분석을 통해 내부 데이터를 탐색하기 위한 용도입니다.연간 결제 방식으로 사용자당 월 $35이나, 서버 설치형이 아닌 온라인 배포를 사용하는 경우 Tableau Online 비용이 추가되어 월 $42로 금액이 올라갑니다.
마지막으로 Tableau Viewer는 시각화나 대시보드를 만들 필요 없이 단순히 보기 권한만 필요한 경우에 사용합니다. 서버 설치형 온-프레미스의 경우, 사용자당 월 $12이나, 온라인 클라우드는 월 $15로 가격이 조금 높은 편입니다.
한 가지 유의할 점은, ‘팀 및 조직용’으로 태블로를 도입할 때에, 최소 Creator 권한 1개를 필수 구매 해야하고, 추가권한을구매할수있다는것입니다. Explorer 권한은최소수량 5개부터, Viewer 권한은최소수량 100개 부터 구매가가능합니다. 조직 구성과 규모에 따라 다양한 조합이 가능하니, 팀에 맞는 라이선스를 택해서 구매하는 것이 합리적입니다. (우리 팀과 조직에 가장 비용 효율적인 라이선스 결제 방식이 궁금하신 분은 여기로 문의주세요.)
지금까지 대표적인 태블로의 기능과 가격에 대해서 알아보았습니다!태블로는 드래그 앤 드롭으로 모든 기능을 활용할 수 있다 해도 과언이 아닐 정도로 간편한 UI로 시각화 차트를 쉽게 만들 수 있습니다. 본 콘텐츠에서 살펴본 기능 외에도 태블로는 원하는 시각화를 만드는 데에 제한이 없을 정도로 다양한 기능을 제공하는데요. 자유도가 높지만 너무 많은 기능이 포함되어 있어 초보자가 깊이 있게 사용하기에는 어려움을 느끼실 수 있습니다. 태블로는 다른 BI 솔루션보다 배우는 데에 시간이 소요되지만, 세부 기능을 더 익힐 수록 다양한 시각화를 완성할 수 있다고 할 수 있습니다.
여러분도 태블로를 활용해 시각화를 만들어 보는 것은 어떨까요? 자세한 태블로 사용 방법, 대시보드 구성, 활용 계획 등의 태블로를 활용한 시각화에 대한 어려움이 있으시면 전문가에게 문의하세요! 🙂
* 뉴스젤리는 BI 도입을 고민하는 기업을 위한 데이터 시각화 컨설팅을 진행하고 있습니다.
BY. 브랜드마케팅팀 김주연
빅데이터분석과 시각화 빅데이터분석과 시각화
안녕하세요.
요즘 빅데이터 분석이 많은 관심을 받으면서 ‘데이터 시각화’도 같이 주목 받고 있습니다.
데이터 시각화란?
데이터를 표, 그래프 등으로 표현하는 것을 말합니다.
가장 대표적인 데이터 시각화 도구는 모두들 잘 아시는 ‘Excel’ 일 것입니다.
지금도 많은 사람들이 Excel을 통해서 데이터를 분석하고 시각화하고 있습니다.
하지만 데이터의 양이 점점 커지고, 시각화해야할 분석들이 많아지면서 Excel만으로는 한계가 찾아오게 됩니다.
실제로 엑셀은 약 104만개의 데이터 이상을 담을 수 없고 데이터의 양이 많을수록 그 속도가 현저하게 느려지는 문제점이 있습니다.
이러한 문제점을 해소할 수 있는 많은 분석도구들과 데이터 시각화 도구들이 있습니다만
그 중에서도 저는 ‘Tableau’에 대해서 이야기하고자 합니다.
‘Tableau’란 무엇인가?
대표적인 ‘데이터 시각화’ 프로그램입니다.
‘ R, SAS, Python에서도 분석결과를 시각화 해주는데, 왜 데이터 시각화 프로그램을 사용해야해? ‘
이런 의문을 가지시는 분들도 계실 텐데요.
R, SAS, Python등은 분석도구이지 시각화도구가 아니기 때문에 분석결과들을 러프한 수준의 시각화로 제공하고 있습니다.
물론 몇몇 패키지와 코드를 활용하여 보기 좋게 만들 순 있지만 그 역시도 많은 노력과 시간이 필요로 합니다.
Tableau(태블로)는 빠르고 쉬운 데이터 시각화를 지원하면서 동시에 간단한 분석도 가능한 만능 도구입니다.
위와 같은 시각화를 R / SAS / Python으로 간단하게 만들수 있을까요?
JAVA를 기반으로하는 시각화 도구인 D3.js 역시 어렵긴 마찬가지 일 것입니다.
태블로의 장점은 무엇인가?
1. 편의성과 빠른 시각화 속도
예를들어 경기도 시군구별 분석을 진행했다고 가정해봅시다.
그러면 우리는 31개 시군구에 대해서 각기 다른 분석결과를 시각화 해주어야 합니다.
한 시군구에 10개의 시각화 결과가 나왔다면, 총 31 x 10, 310장의 그림파일이 필요할 것입니다.
엑셀로 작업한다면 310개의 그림을 일일이 그려야 하겠죠.
하지만 태블로는 단 10개의 시각화를 만들었다면, 31개 시군구는 단순히 Filter를 거는 것으로 해결할 수 있습니다.
2. 인터렉티브 시각화
태블로는 시각화 화면끼리 상호작용을 할 수 있습니다.
위의 예시로 올려진 시각화그림은 사실 4개의 시각화 결과가 하나의 틀에 들어가 있는 모습입니다.
위의 지도에서 한 지역을 선택하면 아래의 그래프에서도 그 지역이 선택되도록 할 수 있습니다.
굉장히 매력적인 기능이죠?
3. 내장된 분석 기능
태블로에는 내장에되어 있는 ‘함수’들과 ‘분석’기능들을 활용하여
기존의 Excel에서 사용하던 거의 대부분의 분석들을 할 수 있습니다.
기초 통계에서 ARIMA 예측까지 제공하고 있으니 내장된 분석의 수준 역시 상당한 수준입니다.
태블로는 아쉽게도 무료프로그램은 아닙니다만,
https://www.tableau.com/ko-kr
홈페이지에 방문하시면 14일 Trial 버전을 사용하실 수 있습니다.
질문은 댓글로 남겨주시면 답변드리겠습니다.
분석가를 위한 Tableau
Tableau 플랫폼은 원시정보에서 명확한 인사이트까지 유기적으로 연결되는 데이터 흐름을 만들기 위해 함께 작동하는 세 가지 기본 제품으로 구성됩니다.
원시 데이터
Tableau Prep 데이터 준비
쉽고 빠르게 더티 데이터를 정리하십시오. 데이터 정리 프로세스를 자동화하는 Tableau Prep은 Tableau Data Management의 일부로 제공됩니다.
Tableau 작성 분석 및 탐색
Tableau Desktop으로 무제한 데이터 탐색을 지원하십시오. 대화형 대시보드를 활용하여 즉석에서 인사이트를 발견할 수 있습니다.
데이터 시각화 솔루션 ‘태블로’, 기능과 사용 후기
컬처
[단독]쿠팡플레이, ‘안나 감독판’ 공개 임박…”5~8화 심의만 남아”쿠팡플레이 오리지널 콘텐츠 ‘안나’의 편집 방향을 두고 유통사와 제작진의 갈등이 표면화된 가운데, 감독판에 대한 영상물 심의가 완료 단계에 임박한 것으로 알려졌다. 8일 <블로터> 취재 결과, 지난 5일 안나 감독판 1~4화가 영상물등급위원회(이하 영등위)로부터 15세 이상 관람등급 판정을 받았다. 쿠팡플레이는 지난달 27일과 이달 1일에 걸쳐 각각 안나 감독판 6~8화와 5화에 대한 등급 심의를 신청했다. 현재 안나 감독판 5~8화는 영등위의 등급 심의를 받고 있는 상황이다. 앞서 쿠팡플레이가 “영등위 심의가 완료되는 대로 안나 감독판을 공개할 것”이라고 밝힌 바 있어, 5~8화 등급판정 후 오픈 일정이 결정될 것으로 보인다. 다만, 감독판 6~8화보다 5화가 늦게 신청된 만큼 ‘쿠팡플레이서 볼 수 있는 감독판 공개가 지연되는 것 아니냐’는 목소리도 나온다. 앞서 쿠팡플레이 측은 “이달 내 안나 감독판을 공개할 것”이라고 전했다. 이에 대해 쿠팡플레이 관계자는 <블로터>에 “영등위의 심의 요건을 맞추기 위해 패키징 파일이 준비 됐을 때 순차적으로 업로드하는데, 감독판 1~4화의 경우 먼저 준비가 돼 일찍 등급분류를 받은 것”이라며 “(5화의 심의 신청이 늦은 부분과) 다른 회차들은 수정할 부분을 반영하느라 상대적으로 신청이 늦었다”고 말했다.이번에 공개하는 안나 감독판이 이주영 감독의 마스터파일을 기반으로 한 내용이 아닌 ‘자체 확장판’일 것이라는 의견에 대해서는 “(이주영 감독이 준 마스터파일과) 같은 버전”이라고 일축했다. ‘안나 감독판’ 나오기까지 안나는 초반 전개와 달리 후반부에 갈수록 빠르게 사건이 흘러가는 형태로 구성됐다. 온라인 커뮤니티나 일부 감상평에서는 “6부작으로 끝내기에 아쉽다”고 평가하기도 했다. 그래서일까. 쿠팡플레이 측은 지난달 초 안나의 감독판을 공개하겠다고 밝히며, 아쉬움을 표하는 시청자들을 달래는 듯 보였다. 이주영 감독을 비롯한 안나 제작 스태프들의 성토가 있기 전까지는 그랬다.안나 감독판 공개가 알려진 지 한 달이 채 되지 않은 지난 2일, 해당 작품을 연출한 이주영 감독은 법률대리인을 통해 ‘편집권 침해’에 대한 입장을 밝혔다. 당시 이주영 감독 측은 법률대리인을 통해 “지난 6월 24일 쿠팡플레이를 통해 최초 공개된 안나는 6부작(회당 45~63분)으로 돼 있으나 극본을 쓰고 연출을 한 이주영 감독이 최종 제출한 마스터파일은 본래 8부작(회당 45~61분)”이라며 “쿠팡플레이가 승인한 극본도 8부작으로 돼 있다”고 밝혔다. 이어 “현재 공개된 6부작 형태의 안나는 극본을 쓰고 연출을 맡은 이주영 감독을 배제한 채 쿠팡플레이가 일방적으로 편집한 것”이라며 “단순히 분량만 줄어든 게 아니라 서사, 촬영, 내러티브 의도 등이 모두 크게 훼손됐다는 것이 이주영 감독의 입장”이라고 덧붙였다. 정리하면 이주영 감독이 기획한 안나는 8부작 형태였지만 쿠팡플레이 측이 이를 6부작으로 동의 없이 편집한 것이 되는 셈이다. 이주영 감독 측은 “쿠팡플레이 측이 임의로 마스터파일을 편집하면서 구조·시점을 바꾸고 특정 장면과 관계없이 덧붙여 짜집기하면서 기존 촬영·편집·내러티브 의도가 크게 훼손됐다”며 “편집본을 보지도 못한 채 6부작 형태의 안나가 방영된 만큼 이주영 감독이 크레딧에 자신의 이름을 빼 달라고(감독·극본 부분에 대한) 요구했지만 쿠팡플레이 측이 이를 거절했다”고 설명했다. 해당 입장문이 발표된 후 김정훈 안나 편집감독도 자신의 소셜네트워크서비스(SNS)를 통해 이주영 감독과 비슷한 입장을 표명했다. 그는 “6월 24일에 본 안나는 내가 감독과 밤을 지새우며 편집한 안나가 아니었다”며 “편집과 관련된 쿠팡의 의견을 담은 페이퍼를 한 번도 받아본 적 없으며 이주영 감독처럼 내 이름을 크레딧에서 빼달라고 요구했지만 지금도 이름이 남아 있다”고 토로했다. 제작진의 입장문이 발표된 다음날 쿠팡플레이는 반박문을 발표했다. 쿠팡플레이 측은 “(이주영) 감독의 편집 방향은 당초 쿠팡플레이, 감독, 제작사(컨텐츠맵) 간에 상호 협의된 방향과 현저히 다르다는 것을 알게 됐다”며 “지난 수개월에 걸쳐 쿠팡플레이는 구체적인 수정 요청을 전달했으나 감독은 수정을 거부했다”고 밝혔다. 이어 “제작사의 동의를 얻은 후 계약에 명시된 우리의 권리에 의거해 원래의 제작의도와 부합하도록 작품을 편집했다”면서도 “감독의 편집 방향성을 존중하는 차원에서 총 8부작의 안나 감독판은 8월 중 공개될 예정이며 이는 영등위 심의가 완료되는 즉시 공개할 것”이라고 덧붙였다. 이주영 감독은 법률대리인을 통해 쿠팡플레이의 입장을 재반박했다. 쿠팡플레이가 이주영 감독에게 편집 관련 의견을 전달한 것은 지난 4월 편집본 회의가 처음이자 마지막이었고 구체적인 수정요청을 전달받 지도, 거부한 적도 없다는 것이다. 여기에 이의태·정의성(촬영 담당), 이재욱(조명 담당), 박범준(그립 담당), 김정훈(편집 담당), 박주강(사운드 담당) 등 5명의 스태프들이 “이주영 감독 주장에 동의하며 크레딧에서 우리의 이름을 빼 달라”고 쿠팡플레이 측에 요구한 상황이다. 해당 법률대리인 측은 “해당 이슈가 불거지기 전까지 쿠팡플레이 측은 안나 감독판에 대한 언급이 없었다”며 “지난달 8일 밝힌 것도 확장판을 내놓겠다는 것이지 감독판을 얘기한 건 아니었다”고 밝혔다. 현재 쿠팡플레이 측이 ‘쿠팡 주식회사’ 이름으로 ‘안나 감독판’에 대한 등급심의를 신청함에 따라 이달 내 공개될 결과물이 ‘변수’가 될 전망이다. 콘텐츠업계의 한 관계자는 “제작진과 쿠팡플레이의 갈등이 표면화 되면서 콘텐츠 저작인격권에 대한 보호 조치가 화두로 떠올랐다”며 “이달 내 공개될 안나 감독판과 이주영 감독의 마스터파일을 비교하는 부분도 쟁점이 될 것”이라고 말했다.
태블로(TABLEAU) 소개, 최고의 데이터시각화 툴
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데이터 시각화를 배우는 이유
요즘 어떤 직무든 데이터를 사용하여 커뮤니케이션하는 것은 필수입니다. 가시화는 보이지 않는 것을 보이게 만드는 의미인 반면에 시각화는 시각화는 커뮤니케이션에 초점을 맞춘 단어입니다. 우리가 비즈니스에서 데이터 시각화를 하는 이유는 액션 가능한 인사이트를 찾고 커뮤니케이션하기 위해서입니다. 데이터 분석과정에서 데이터 시각화를 활용하는 부분은 가설 수립(EDA), 가설 검증(A/B Test), 모니터링(대시보드), 스토리텔링(프레젠테이션) 등으로 전 과정에서 다양하게 활용됩니다. 자신의 생각을 의미 있는 데이터 스토리텔링으로 전달할 수 있으면 조직 내에서 신뢰받고 변화를 이끄는 주체가 될 수 있습니다. 데이터 시각화를 배울 동기가 부여됩니다.
좋은 데이터 시각화 공식
데이터 시각화를 그냥 하는게 중요한 것이 아니라 데이터를 왜곡하지 않고 얼마나 정확하게 의미를 전달하는 것이 중요합니다. 첫째, 시그널은 최대화하고 노이즈는 최소화해야 합니다. 사람이 한 번에 처리할 수 있는 정보량에는 한계가 있기 때문에 정보 전달의 효율성을 생각해야 합니다. 너무 많은 대상을 표현하기보다 적은 대상을 표현하는 것이 좋은 시각화입니다. 둘째, 데이터 잉크 비율을 높여야 합니다. 표현하고자 하는 데이터 외에는 불필요한 장식을 없애고 중요한 부분만 색상 등으로 강조하여 심플하게 만들어야 합니다. 셋째, 질문에 대한 핵심 메시지가 명확한가? 에 염두에 두고 데이터 시각화를 해야 합니다. 그럼 기술적인 부분으로 들어가 구체적으로 설명을 드리겠습니다. 첫째, 3D 차트를 쓰지 않습니다. 둘째, 막대그래프의 축은 반드시 0부터 시작합니다. 이유는 차이가 과도하게 강조되어 사실을 왜곡하게 되기 때문입니다. 셋째, 꺾은선그래프의 축은 잘라내도 괜찮습니다. 트렌드를 나타내는 꺾은선 그래프의 가장 중요한 역할은 선의 기울기로 경향을 파악하는 것이기 때문입니다. 셋째, 색은 강조하고 싶은 요소에만 사용해야 합니다. 넷째, 이중축은 어느 쪽 축이 막대이고 어느 쪽 축이 선인지 불분명하여 혼란의 여지가 있기 때문에 두 개의 차트로 그리는 것이 좋습니다. 다섯째, 산포도는 가로축에 원인, 세로축에 결과를 표시해야 합니다. 산포도의 상관관계는 인과관계를 나타내지 않지만, 일반론으로 성립된다고 생각하는 경우 해석하기 쉽게 하기 위해서입니다. 여섯째, 시간 축은 가로축이 기본입니다. 시간을 가로로 배치하는 편이 경향을 인식하기 훨씬 용이하기 때문입니다.
핵심 메시지를 전달하는 법
정확하게 의미를 전달하기 위한 노하우가 있을까요? 스토리의 3단 구성을 참조하면 도움이 됩니다. 1단계, 컨텍스트 (현재 상황) 설명합니다. 2단계, 핵심 메시지 (문제와 기회)를 제시합니다. 3단계, 추천하는 액션을 제시합니다. 액션 아이템은 무엇을 해야 하는가? 왜 그것이 변해야 하는가? 어떻게 긍정적인 변화를 만들 것인가? 의 구체적인 내용을 담으면 좋습니다. 간결하면서도 핵심 메시지를 전달할 수 있겠네요. 부가적으로 핵심 메시지와 액션 아이템에 대한 득과 실(예상 변화 수치, 시간과 비용)을 추가 하면 현실감 있는 제안이 되겠습니다.
태블로(TABLEAU)를 쓰는 이유
태블로(TABLEAU)는 탄색 목적 자체가 시각화 분석을 위함입니다. 태블로의 슬로건은 데이터를 보고 이해한다입니다. 그만큼 데이터 시각화에 특화되어 있습니다. 드래그 앤 드롭, 필터링, 색상, 마크 등을 통해서 빠르고 효율적으로 데이터 시각화를 할 수 있습니다. 태블로의 장점은 여러 가지 있습니다. 첫째, 코드를 쓰지 않습니다. 드래그 앤 드롭 만으로 대시보드를 만들 수 있습니다. 둘째, 상호작용이 뛰어납니다. 특정 데이터를 클릭하면 인접 시각화 요소들이 반응합니다. 셋째, 속도가 빠릅니다. 탐색적 데이터 분석할 때 쉽고 빠르게 확인이 가능합니다. 넷째, 다양한 시각화가 가능합니다. 다른 BI 툴들은 정해진 시각화만 가능한 반면에 태블로(TABLEAU)는 X와 Y좌표만 있으면 도화지처럼 그릴 수 있습니다. 다섯째, 강력한 커뮤니티가 운영되고 있습니다. Tableau Public, MakeoverMonday 등 다양한 커뮤니티가 있어 정보를 공유하고 배울 수 있습니다.
태블로(TABLEAU) 제품군 소개
Tabluea Desktop Professional version은 유료으로 내 PC에도 저장이 가능합니다. Tabluea Desktop Public version은 무료입니다. 하지만 내가 만든 대시보드를 태블로 퍼블릭이라는 웹에 올려야만 합니다. 따라서 민감한 데이터 시각화는 적합하지 않습니다. 또한 텍스트, 엑셀, PDF, JSON 등 제한된 데이터 연결만 가능합니다. 또한 데이터 새로고침도 되지 않습니다. Tableau reader는 읽기만 가능하고 무료입니다. Tableau Server와 Tableau online은 조직 내에서 대시보드를 공유하고 권한 관리가 가능합니다.
데이터 전처리 : Tableau Prep
데이터 시각화 : Tableau Desktop (Professional version), Tableau Desktop (Public Version)
파일 읽기 : Tableau Reader
파일 업로드 : Tableau Server, Tableau Online, Tableau Public
데이터 분석 과정에서 태블로 제품군이 어떻게 쓰이는지 설명을 드리겠습니다. 1단계, 데이터 저장 단계에서 TDS 또는 TDE / HYPER라는 태블로만의 특별한 엔진으로 저장합니다. 2단계, 데이터 전처리 과정에서 TABLEAU PREP을 사용합니다. 3단계, 데이터 분석 및 시각화는 TABLEAU DESKTOP이 사용됩니다. 4단계, 데이터 공유 단계에서는 TABLEAU SERVER, TABLEAU READER, TABLUEA PUBLIC 등이 사용됩니다.
태블로(TABLEAU) 설치
학생은 학생용 무료 라이센스를 발급받아 무료로 사용할 수 있습니다. 학생용 Tableau Desktop Professional 다운로드를 하고 영문 재학증명서 등 재학을 증명할 수 있는 문서를 제출합니다. 메일로 온 링크로 태블로를 다운로드하고 태블로 상단 메뉴 도움말 > 제품 키 관리 > 메일로 온 라이선스 키 번호 입력을 하면 됩니다. 일반적으로는 Tableau Desktop professional 14일 평가판을 사용하거나 Tabluea Public 무료버전을 설치하면 됩니다. 단 개인 PC에 작업 저장이 불가능하고 반드시 Public에 업로드해야 합니다.
태블로 퍼블릭에서 대시보드 둘러보기
태블로 퍼블릭에 방문하면 전 세계 태블로 유저들이 작성한 대시보드를 확인할 수 있습니다. 다양한 분야에서 다양한 방법으로 데이터 시각화된 대시보드를 보면서 태블로의 활용 범위가 놀랍습니다. 데이터 시각화를 통하여 합리적인 의사결정을 나의 업무 분야에서도 적용하고자 하는 동기부여가 생깁니다.
태블로(TABLEAU) 공부 방법
태블로 공부 하는 방법 몇 가지 소개해 드립니다. 첫째, 태블로 공식 홈페이지 도움말, 자습서, 교육 동영상, 백과에 방문하여 둘러보시길 추천드립니다. 여기에 있는 내용만 정독해도 기본적인 태블로 기능은 마스터 가능합니다. 둘째, 무료 강의 듣기입니다. Coursera에 방문하면 여러 가지 무료 강의를 들으실 수 있습니다. 셋째, 구글에 Tableau Reference Guide라고 검색하셔서 방문하시길 추천드립니다. 블로그, 책 등 Tableau관련 참고자료의 집합체 입니다. 넷째, Make over Monday(월요일마다 태블로 대시보드를 만드는 미션 수행), Real World Fake Data(실제 비즈니스 상황 데이터 분석 미션), Workout Wednesday등에서 연습하기입니다. 다섯째, TABLEAU PUBLIC에 방문하여 맘에 드는 시각화를 즐겨찾기도 하고 다운로드하여서 어떻게 만들었는지 벤치마킹하는 것도 많은 도움이 됩니다.
이상으로 최고의 데이터 시각화 툴인 태블로(TABLEAU)에 대한 소개를 마치겠습니다. 내용 참고하시어 태블로를 본인의 업무 영역에 적용해 도전해보시길 추천드립니다. 저도 관심을 갖고 공부를 꾸준히 해보고 유용한 내용을 추가적으로 공유해보겠습니다.
키워드에 대한 정보 태 블로 장점
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