Tableau Data Management add on
Tableau Server 기반으로 작동하며 추가 라이선스 활성화 후 사용할 수 있습니다.


Tableau Data management add-on은 다음 제품을 포함합니다
Tableau prep conductor
Tableau catalog



Tableau 데이터 관리를 사용하면 분석 환경 내에서 데이터를 더 잘 관리할 수 있으므로 항상 신뢰할 수 있는 최신 데이터를 사용하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 준비에서 카탈로그 작성, 검색 및 거버넌스에 이르기까지 Tableau Data Management는 데이터에 대한 신뢰를 높여 셀프 서비스 분석의 채택을 가속화합니다.

 




Tableau Data management를 선택해야 하는 이유


- 모두를 위한 신뢰
IT에서 개별 분석가에 이르기까지 Tableau Data Management는 데이터 환경에 대한 신뢰를 높이는 데 필요한 가시성과 제어 기능을 제공합니다.

- 올바른 데이터의 검색 가능성
Tableau 데이터 관리를 사용하면 모든 사람 이 분석에 올바른 데이터가 사용되고 있다고 확신할 수 있습니다.

- Tableau 플랫폼과 통합
Tableau를 위해 제작된 데이터 관리 옵션으로 데이터 및 분석 환경을 최대한 활용할 수 있습니다.

- 대규모 데이터 관리
데이터 관리를 운영하고 자동화하여 셀프 서비스 데이터 준비 및 분석을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다.

 


 

 

Tableau Prep Conductor

자동화, 가시성, 모니터링

Prep Builder에서 사용자가 만드는 데이터 처리 흐름을 전사적으로 적용하고 운용할 수 있게 해주는 서비스로 개인 사용자가 만드는 데이터 변환을 전사 수준으로 확장시키며, 데이터 흐름 예약, 모니터링 및 관리에 유용합니다.

 

 

1. 서버에 흐름 게시 및 실행

- Tableau Prep Conductor를 사용하면 서버 환경에서 흐름을 쉽게 게시하고 실행할 수 있습니다. Tableau Server 또는 Tableau Online을 사용하여 데이터 원본을 안전하게 공유하십시오. 조직의 모든 사람이 준비된 최신 데이터로 작업할 수 있는 환경을 만듭니다.

 

2. 흐름 스케쥴링

- 낮이나 밤에 필요할 때 흐름이 실행되도록 예약하세요. 데이터 준비 프로세스를 자동화하여 항상 최신 데이터를 준비하고 분석할 수 있도록 합니다.

 

3. 서버 전체의 흐름 모니터링

- 현재 Tableau Server에서 사용할 수 있는 동일한 도구로 흐름을 모니터링하십시오. 상태 페이지, 관리자 보기 및 실행 기록을 사용하여 전체 서버의 흐름 상태를 확인하여 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 사전 경고로 흐름이 정상인지 항상 확인하십시오.

 

 


 

 

Tableau Catalog

Tableau 환경의 모든 데이터에 대한 이해가 가능하며 손쉽게 데이터 계보를 확인하고 영향도 파악을 할 수 있습니다. 또한, 신뢰 가능한 데이터 확인 후 Tableau 서버에 통합하고 Metadata API를 통해 타 시스템과 연계 가능합니다.

 

 

1. 가시성, 신뢰, 검색 가능성.

Tableau Catalog는 모든 사람에게 혜택을 줍니다. Tableau Catalog는 데이터에 대한 완전한 그림과 Tableau 환경의 분석에 연결되는 방식을 제공함으로써 IT 및 비즈니스 사용자 모두의 신뢰와 검색 가능성을 높입니다. 데이터 변경 내용을 전달하거나 대시보드를 검토하거나 분석에 적합한 데이터를 검색하는 경우 Tableau Catalog를 사용하면 조직에서 항상 올바른 데이터를 사용하고 있다는 확신을 가질 수 있습니다. 더 나은 가시성은 더 나은 데이터 관리를 의미합니다

 

2. 데이터에 대한 전체 보기

Tableau Catalog Tableau 환경의 모든 데이터 자산을 하나의 중앙 목록으로 자동으로 수집합니다. 인덱스 일정을 설정하거나 연결을 구성할 필요가 없습니다. 한 곳에서 모든 테이블, 파일 및 데이터베이스를 빠르게 볼 수 있습니다.

 

3. 데이터 관계를 더 잘 이해

- 데이터베이스 마이그레이션, 필드 사용 중단 또는 테이블에 새 열 추가는 모두 환경의 자산에 잠재적인 영향을 미칩니다. 계보 및 영향 분석을 사용하면 어떤 자산이 업스트림 및 다운스트림에 영향을 미칠지 뿐만 아니라 영향을 받는 사람도 확인할 수 있어 모든 사람의 골칫거리를 최소화할 수 있습니다.

 

4. 컨텍스트의 메타데이터

- 데이터 세부 정보는 대시보드만 보고 있는 사용자도 분석 중인 데이터를 신뢰할 수 있도록 합니다. 데이터 품질 경고를 사용하여 한 곳에서 상태를 설정하고 데이터 소스에서 대시보드에 이르기까지 환경 전체의 모든 자산이 사용자에게 관련 정보를 제공하여 자신 있게 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

 

5. 분석에 적합한 데이터 찾기

- 분석을 시작할 데이터를 아는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터에 연결할 때 더 많은 메타데이터와 컨텍스트를 사용할 수 있으므로 분석에 적합한 데이터를 사용하고 있으므로 안심하십시오.

 

6. 조직 전체에서 메타데이터 활용

- 메타데이터는 조직 전체의 여러 애플리케이션에 존재합니다. Metadata REST API를 사용하여 분석이 수행되는 Tableau에서 메타데이터를 가져옵니다.

 


 

 

Tableau는 현대적인 셀프 서비스 분석을 통해 비즈니스 인텔리전스 환경을 혁신했습니다. 도메인 전문 지식을 가진 사람들이 직관적이고 시각적인 분석을 할 수 있다는 것은 사람들이 IT에 의존할 필요 없이 자신의 데이터 질문을 탐색하기 시작하고 분석을 쉽게 반복하여 새로운 통찰력을 발견할 수 있다는 것을 의미합니다. 이제 최신 분석 배포가 증가함에 따라 IT는 올바른 데이터를 선별, 관리 및 홍보해야 하는 문제에 직면하고 있으며 비즈니스 사용자는 분석을 위해 관련성이 있고 신뢰할 수 있는 데이터를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

 사람들이 데이터를 보고 이해할 수 있도록 지원하기 위해 Tableau는 고유한 방식으로 사용자를 위한 데이터 관리에 투자하고 있습니다. 분석의 맥락에서 사용자에게 도달하는 고도의 시각적 솔루션을 통해 조직의 모든 사람이 올바른 데이터를 가지고 있으며 의사 결정을 위해 신뢰할 수 있음을 알 수 있도록 돕고 있습니다. 가시성, 검색 가능성 및 신뢰를 높이면 관리되는 데이터 환경을 확장하는 데 도움이 됩니다. , IT 부서는 급증하는 데이터 소스와 분석 콘텐츠를 더 잘 관리할 수 있고 최종 사용자는 원하는 데이터를 더 빨리 찾고 분석에 자신감을 가질 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tableau data management add-on 을 체험하시려면 아래 링크를 클릭해주세요

https://10az.online.tableau.com/#/site/demodepot/catalog/tables

 

 

 

 

데이터 산업이 폭발적으로 관심을 받고 성장하면서, 우리는 뉴스나 텔레비전에서 종종 데이터에 관한 이야기를 듣고는 합니다. 데이터 관련 분야가 인기를 얻으면서 정보처리기사, 빅데이터 분석 기사 등 데이터에 대한 공부를 하기도 하는데요, 그렇다면 과연 전세계적으로 데이터 산업의 시장 규모는 어느 정도나 될까요?

우선 데이터 산업이란, 데이터의 생산, 수집, 처리, 분석, 유통, 활용 등을 통해 가치를 창출하는 상품과 서비스를 생산 및 제공하는 산업입니다. 우리나라의 데이터 산업 시장 규모는 얼마나 될까요?

 

 

국내 데이터 시장 규모

과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원에서 2 17일 발표한 “2020년 데이터 산업 현황조사” 결과에 따르면, 국내 데이터 산업 시장규모는 2020년 약 192,736억원 규모로 연평균 증감률(CAFR) 11.3%를 기록하면서 지속적인 성장세를 이어나가고 있다고 합니다.

이런 성장세라면 데이터산업은 앞으로도 꾸준히 규모가 커질 것으로 예상되는데요, 데이터산업의 부문별 규모를 살펴보면, 2019년 기준 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장이 82,364억 원으로 가장 높고, 다음으로 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업이 65,412억 원, 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업이 2805억 원 정도라고 합니다.

그렇다면 산업별로 성장률은 얼마나 될까요? 데이터 산업 부문별 증감률을 보면, 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 시장이 2018년 대비 11.8%로 가장 높게 나타났고, 2018년부터 2020년 예상까지의 연평균 증 감률(CAGR) 15.0%로 나타나, 전체 데이터 산업 시장의 연평균 증가율 11.3%보다 높은 성장세를 보였습니다. 한편, 데이터 판매 및 제공 서비스업은 8.7%, 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업은 6.7%의 성장률을 보이며 데이터 산업별로 모두 폭 넓은 성장세를 모여주고 있습니다.

2010~2020년(E) 데이터 산업 시장규모 (출처 : KDATA, 2020년 데이터산업현황조사)

이렇듯 향후 데이터 산업 시장은 지난 3개년 연평균 성장률인 11.3%와 같이 지속적으로 성장한다면 2026(P)까지는 36조 원을 넘어설 것으로 전망됩니다.  

2020(E)~2026(P) 데이터산업 시장 전망 (출처 : KDATA, 2020년 데이터산업현황조사)
2020(E)~2026(P) 데이터산업 시장 전망 (출처 : KDATA, 2020년 데이터산업현황조사)

 

 

글로벌 데이터 시장 규모

이번에는 우리나라가 아닌 세계 데이터 시장 규모를 알아보겠습니다. OnAudience.com글로벌 데이터 시장 규모 2017-2019” 보고서에 따르면 세계 데이터 시장은 2017189억 달러에서 2021523억 달러로 두 배 이상 성장할 전망이라는 데요, 빅데이터 시장 역시 빠르게 성장하여 코로나 위기에 직면했던 2020년에는 705억 달러의 규모로 성장한 것으로 추산됩니다.

2017-2021 글로벌 데이터 시장 성장 (출처 : OnAudience, Global data, programmatic and display ad market 2017-2021)

글로벌 빅데이터 시장은 분석 기간인 2020년부터 2027동안 19.4%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 추정되며, 2027년까지 2,434억 달러 규모까지 도달할 것으로 예상됩니다.

 

이번에는 몇가지 나라의 데이터 시장 동향에 대해 살펴볼까요?

미국 : 미국의 빅 데이터 시장은 2020년 약 210억 달러 규모로 추산됩니다.

중국 : 세계 2위 경제 대국인 중국은 연평균 성장률(CAGR) 18.8%의 뒤를 이어 2027년까지 미화 424억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상됩니다.

일본 & 캐나다 :  다른 주목할만한 지리적 시장 중 일본과 캐나다는 2020-2027년 기간 동안 각각 17.2%16.3% 성장할 것으로 예측됩니다.

독일 : 유럽 내에서 독일은 약 13.4%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

 

 

 

코로나로 인한 팬데믹 상황에서도 글로벌 데이터 산업 규모는 큰 폭으로 성장했으며, 앞으로도 이런 성장세를 이어 데이터 시장은 확장될 것으로 보입니다. 따라서 나날히 커져가는 데이터 산업의 성장률에 발맞춰 빅데이터 시대를 맞이하는 자세를 가져야 합니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

한국 최대의 IT 박람회

World IT Show 2016이 어느덧 일주일 앞으로 다가왔습니다!!!!!

일시: 2016. 5. 17(화) ~ 5. 20(금)

장소: 삼성동 코엑스 A,B,C 홀

이번 WIS 2016의 주제는 바로

"ICT가 만드는 초연결 세상"

입니다. 작은 주제들로는 

IoT (사물 인터넷)

O2O 서비스

핀테크

Smart Car

그리고

빅데이터가 있는데요

저희 DFOCUS의 데이터 전문가

Qraotr는 WIS 2016에서

바로 이 빅데이터 라는 주제를 가지고 여러분들을 만나뵙게 되었습니다.

저희의 부스는 B홀의 BD118 구역에 위치하고 있으니 

꼭 한번 발걸음 들러 주시면 감사하겠습니다.

(소정의 사은품도 준비되어 있다는 소문이...)

또한 WIS 2016은 한국 최대의 IT 박람회 라는 이름이 걸맞게

여러가지 즐길거리 또한 마련되어 있는데요

각종 기업의 참여형 체험 프로그램 및 기타 부대행사또한

다채로이 즐기실 수 있습니다.

여기서 한가지 어마어마한 팁!

WIS 2016은 기본적으로 2만원 상당의 유료

행사 이지만!

저희 Qrator가 여러분들을 위해 특별한 이벤트를 준비했습니다.

바로 여러분들을 위해 저희 Qrator 에서 일정량의 티켓을 

무료로 나눠 드리고 있다는 사실

참여 방법또한 간단합니다.

저희의 공식 홈페이지의 신청서를 작성하셔서 저희에게 보내주시기만 하면 됩니다!

이벤트는 티켓이 소진되기 전까지만 진행되니

빠르게 신청하실 수록 유리하겠죠?

그럼 늦지 말고 빠른 신청 부탁 드립니다!

공식 홈페이지 바로가기(클릭)


안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator입니다.

금주의 비주얼라이제이션에 아래와 같은 대시보드가 올라왔습니다.



(원본 출처: https://public.tableau.com/views/SwainsonsHawk-AnEpicMigratoryJourney/Dashboard3?:embed=y&:toolbar=no&:loadOrderID=0&:display_count=yes&:showTabs=y)

저는 다른 화려한 그림들 보다도, 오른쪽의 지도가, 눈에 띄었습니다.

우리는 이미 태블로에서 기본적으로 제공하는 지도는 위의 3종 뿐임을 알고 있는데

저런 위성맵은 어떻게 표현한 것 일까요?

방법은 바로 "맵 서비스" 기능 입니다.

위의 맵 서비스 버튼을 누르면, 기본 제공하는 지도가 아닌 다른 지도와의 연결이

가능합니다.

이 곳에서 링크를 통해 다른 Map과 연결하거나

직접 TMS(Talbeau Map Service)파일을 만들어 가져올 수 있습니다.

한가지 예시로 Mapbox에서 맵을 가져오려면

아래와 같은 Style URL이 필요합니다.

위의 URL을 이용하면 예시와 같은 위성맵을 가져올 수 있습니다.

이렇게 멋진 위성맵이 로드 되었습니다.

이 뿐만이 아니라 TMS파일을 만드는 방법도 있습니다.

Vworld 라는 맵을 가져와서 Tableau로 표현한 모습입니다.

다만 Tableau로 다른 Map을 가져오려면 몇가지 조건이 필요한데 이는 

이후에 추가적으로 다뤄 보는 것으로 하겠습니다.

이만 마치며 태블로(Tableau) 에 대한 더 많은 정보는

저희의 공식 홈페이지와

Youtube 채널에서 만나 보실 수 있습니다.

감사합니다.

안녕하십니까? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.


위의 대시보드는 치아의 구조를 나타내고 있는 대시보드 입니다.

그런데, 치아 구조를 나타내고 있는 그림 위의 분홍색 치아들은

어떻게 표현한 것 일까요?

"대시보드의 이미지를 넣고 위에 시트를 올린다?"

시트는 배경을 투명하게 만들수가 없으니, 아마 이미지가 안보일 것 입니다.

그럼...위와 같은 화면은 어떻게 구성할까요?

배경 이미지를 이용해서 표현할 수 있습니다!

배경이미지를 삽입하는 방법은 이렇습니다.

여기서 중요한 것, 하나!

배경 이미지, 즉! 도면에 해당하는 좌표필드들이 있어야 한다는 것 입니다.

이 데이터에서는 X, Y 필드가 되겠지요

또 하나, 위의 빨간 박스에 X와 Y값의 최대치를 넣어줘야 합니다.

간단합니다. 배경이미지의 너비와 높이를 넣어줍니다.

추가적으로 해당 도면의 표현할 영역에 맞는

X좌표와 Y좌표값들이 다음과 같이 있어줘야 합니다.

마지막으로, 각 각의 값을 위와 같이 배치해주고, 치아 정보들을 올려주고

기타 서식들을 적용하면.....

도면위에 위와 같은 치아 구조가 나타나게 되는 것 입니다.

이런 배경 이미지의 활용은 상당히 활용범위가 넓은 스킬 입니다.

대부분의 건물 내부 구성도, 부품의 구성도 등은 위와 같은 배경 이미지를

활용하여 구성한 것이라고 해도 과언이 아닐 정도 입니다.

아주 활용의 폭이 넓은 것 입니다.

이만 마치며 태블로(Tableau) 에 대한 더 많은 정보는

저희의 공식 홈페이지와

Youtube 채널에서 만나 보실 수 있습니다.

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR입니다.

오늘 저희가 전해드릴 소식은 바로

2016 Digital Business Forum(DBF)의 후기 입니다.

2016년  4월 21일 인터컨티넨탈 호텔, 그랜드 볼룸에서

디지털 산업 트랜드를 선도하는 기업과 또 기업인들을 대상으로

제품, 솔루션의 홍보 기회와 나아가 업계 최신정보 및 인사이트를 제공하는 포럼,

그리고 동시에 광범위 BI 솔루션

Information Builders가 한국에서 갖는 첫 전시회 이기도 한 DBF가 개최되었습니다.

Information Builders 미국 본사의 임원진들도 성공적인 행사 진행을 위하여

한국을 방문해 주셨습니다.

'카카오'의 첫 세션을 시작으로

본격적인 행사가 시작되고, 정말 많은 참석자분들께서

Information Builders에 관심을 보여 주셨습니다.

수많은 IT업종의 관계자 분들께서 참석하신 자리이니 만큼

각각의 니즈가 상이했는데,

그래서인지 BI 솔루션의 기능 전반을 커버할 수 있는

Information Builders가 더욱 빛을 발했던 것 같습니다.

인터컨티넨탈 호텔에서 준비한 맛있는 점심식사와

슈퍼스타 K의 김예림, 장재인씨의 축하공연은 현장의 분위기를

한층 밝게 만들어 주었습니다.

BI 솔루션의 기능 전반을 커버하여, 최대한의 유기적인 BI환경을 제공하는것

바로 Information Builders의 목표입니다.

이번 DBF는 저희에게 위와 같은 광범위 BI 솔루션에 대한 대중의 니즈를

새로이 확인시켜 주었습니다.

Information Builders에 대한 더 많은 정보는

저희의 공식 홈페이지와

Youtube 채널에서 만나 보실 수 있습니다.

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

공공데이터, Naver와 같이, 오픈 API를 이용하여 제공되는 데이터가 많습니다.

대부분은 CSV 혹은 XML, JSON 형식으로 내려받아 사용할 수 있지만

일부, 그렇게 제공되지 않는 데이터들은 어떻게 해야 할까요>


Datawatch를 이용하면 쉽게 데이터를 가져와서 파일형태,

나아가서 Tableau와 바로 연결하여 사용이 가능합니다.

Datawatch의 데이터 준비 툴인, Data Prep Studio를 사용해 보겠습니다.

오늘 이용할 공공데이터는 서울 열린 데이터 광장에서 제공하는

"서울시 공공 WiFi 위치 정보" 입니다. (클릭하여 바로가기)

이 데이터는 사실 CSV, 엑셀파일로도 제공되고 있지만 이번에는 오픈 API를 사용하여

데이터를 가져와 보도록 하겠습니다.

간단히 서울 열린 데이터 광장의 이용절차에 대하여 설명드리겠습니다.

사이트에 접속하여 회원가입을 하면 위와 같은 화면을 보실 수 있습니다.

그 다음 인증키를 신청하면 아래와 같이 인증키가 나옵니다.

여기서 위의 인증키를 복사하여

http://openAPI.seoul.go.kr:8088/(인증키)/xml/PublicWiFiPlaceInfo/1/5/강남구


위의 URL의 인증키 부분에 입력하여 준비해 둡니다.

Datawatch의 Data Prep Studio를 실행 시켜준 뒤

OPEN DATA를 눌러 줍니다.

Open From Web을 누르면 위와 같은 창이 뜨고, 여기서 위의 URL을 입력해 줍니다.

그러면 다음과 같은 팝업창에서 row - 5rows를 클릭하여, 

하단의 데이터의 확인이 가능합니다.

이렇게 가져온 데이터를 Tableau로 연결하기 기능을 통하여 XML, JSON과 같은

어려운 파일 도 쉽게 Tableau로 연결할수 있는 것 입니다.

아래는 Tableau를 통해 위의 데이터를 분석한 대시보드 입니다.

추가적인 정보가 필요하시다면

저희의 공식 홈페이지로(클릭)

교육 동영상 혹은, 더 많은 볼거리가 필요하시다면

저희의 YOUTUBE 채널(클릭) 로 방문 부탁드립니다.



안녕하십니까? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator입니다.

태블로는 훌륭한 데이터 시각화 툴이지만

동시에

강력한 대시보드 구성 툴 이기도 합니다.

오늘은 이 "대시보드 구성"이라는 기능에 초점을 맞춰 보겠습니다.

어릴적 인터넷을 통해 공부했던, 플래시 화면과 비슷합니다.

이쯤에서 복습! 위의 대시보드는

앞전에 다루었었던

멋진 대시보드 분석하기 #1(클릭)

에서 잠깐 설명 했었듯이

"데이터가 없으면 대시보드가 나오지 않는다" 라는 점을 아주 잘 활용한 예 입니다.

우선 "레이아웃 컨테이너"를 활용해야 합니다.

원리는 이렇습니다. 가로 레이아웃 안에 2개의 콘텐츠가 담여있는 것 입니다.

좀 더 쉽게 설명하자면 이렇게 구성되는 것 입니다.

우측의 문자를 하나 누르면, 이 문자가 자체로 하나의 "필터:가 되어

그에 해당하는 내용이 나오는 것 입니다

이런 식으로 구성이 됩니다.

문자가 선택되지 않으면

이와 같이 왼쪽의 설명은 나오지 않습니다.

알고보면 원리는 정말 쉽지 않으십니까?

오늘의 포스팅은 여기서 물러가도록 하겠습니다.

만약 더 많은 정보와, 직접 문의 및 교육을 신청하고 싶으시다면

저희의 공식 홈페이지(클릭) 혹은 Youtube 채(클릭)을 이용하시기 바랍니다.


감사합니다.


안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

오늘은 자동화 (Automation) 에 대해서 이야기 하려 합니다.

자동화

뭔가 말은 멋있긴 한데, 아직은 생소하시 겁니다.

'뭘 자동화 한다는 거야?' '그거 하면 뭐가 좋은데?'

데이터에서의 자동화란, 

데이터 준비 (Data Preperation) 부터, 시각화 (Visualization) 이전 까지의 모든 과정을

일체의 수작업 없이, 자동으로 이루어지게 구성하는 것을 말합니다.

예를 들어 봅시다.

우리의 마케팅 담당자, Qrator의 Q맨이 있습니다.

우리의 Q맨은 매일 매일 올라오는 각 부서의 세일즈 보고서를 시각화여 보고해야 합니다.

물론 각 부서의 보고서의 구성이나, 파일의 형식, 확장자는 개별로 다릅니다.

물론 처음에 한두번은 괜찮습니다.

처.음.에

한.두.번.은

그래서 자동화가 필요합니다.

Datawatch Automation은 말 그대로 처음에 한두번의 작업으로

이후의 모든 작업을 자동으로 이루어지게 만들 수 있습니다.

우선 아래의 영상을 보시겠습니다.

여러분들 께서는 위와 같이, 

번거로운 업무를 자동화 함으로써

인력과, 시간, 그에 따른 업무량을 획기적으로 줄이 실 수 있게 됩니다.

자세한 내용에 대해 문의 하시려면

저희의 공식 홈페이지로(클릭)

더 많고, 자세한 영상을 보시고 싶으시다면 저희의 YOUTUBE 채널(클릭)로 방문해 주세요

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR입니다.


태블로에서는 데이터의 표현방식을 아래와 같이 24가지(실질적으로는 19개)를 제공합니다.

그런데 뭔가 이상하지 않으십니까?

어디를 찾아봐도 위와 같은

도넛 그래프는 없다는것!

그렇다면, 위의 대시보드에서는 어떻게 도넛 그래프를 구현한 것 일까요?

사실 원리는 의외로 간단합니다.


태블로의 이중축 기능을 이용하면 됩니다.

이중축 기능이란 이렇게, 열선반 혹은 행선반의 필드 2개를

하나의 축으로

표현하는 것을 의미 합니다.

실제로 간단한 작업을 통해 도너츠 모양의 차트를 만들어 보겠습니다.

일단 두개의 차트를 준비해야 합니다.

첫 번째 축에는 파이차트, 두 번째 축에는 그냥 원으로만 이루어진 차트를 준비합니다.

(원으로만 된 차트는 파이차트를 선택하고, 각도에 측정값을 부여하지 않으시거나, 마크의 유형을 원으로만 설정하시면 쉽게 만들 수 있습니다.)

여기서 가장 중요한점은 바로 위의 파이차트보다 지름이 작은 원이어야 한다는 것 입니다.

크기를 다소 줄여주시여 합니다.

그런후에, 마지막, 축에서 "이중축" à "축 동기화"를 선택하면

위와 같이 파이차트가 완성됩니다.

조금 더 깔끔한 차트를 원하신다면 머릿글 표시를 해제하면 됩니다.

이렇게 해서 오스카 시상식을 한눈에 볼 수 있는 멋진 대시보드를 완성할 수 있습니다.

만약 Tableau에 대해 좀 더 자세히 알아 보고 싶으시다면

저희의 홈페이지(클릭)

혹은 동영상으로 보고 싶으시다면 저희의

Youtube(클릭) 로 와주시면 됩니다.

감사합니다.

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