배경

  • Changi 공항에 위치한 대형 면세점의 경영자
  • 매장별 방향성 설정을 위한 고객, 상품, 재무성과에 대한 분석 필요
  • POS 데이터의 분석을 위한 데이터의 준비가 필요
  • Datawatch Monarch는 이에 적합

솔루션 예시 화면

  • 각 매장의 POS 파일은 반정형 데이터 로그이다
  • 해당 파일은 중요한 의미를 갖는 고객 정보를 포함한다.


  • 반정형 데이터의 특성상, 전통적인 BI툴과 리포팅 방식으로는 해당 데이터를 사용할 수 없다.
  • Datawatch 는 해당 POS 파일의 추출과 분석이 가능하다.


Datawatch는 해당 데이터를 시각화 하여 보여줄 수 있다.
  • 인구학적 통계(성별, 나이, 지역) 과 좌석의 클래스에 따른 고객 분석
  • 동일 데이터 셋에서의 상품및 매장 성취도 분석 가능


도입 기능
  • ETL : DATAWATCH Monarch, Automator
  • Visualization : DATAWATCH Designer


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배경

  • '소매점 재정 상태 제어 시스템'의 사례를 참고로 한다.
  • 아래의 과제를 참고하여, 데이터 시각화 분석툴을 최신화 한다:
    • 세그먼트 부터 SKU 레벨 전반의 이윤 통제
    • 방대한 딜러 네트워크 전반의 이윤통제 - 각 딜러들의 마진율 차이 파악
    • 예산 vs 현황과 예측


솔루션 예시 화면

하단의 대시보드는 SAP ABAP 데이터 소스를 베이스로 한 반복적인 템플릿이다.

소매점 재정 제어 시스템의 유저들은 아래와 같은 기능을 확인 할 수 있다;

  • 구역별 명확한 마진율 확인 가능
  • SKU 레벨 까지의 Drill Down 가능.
  • 비정상적 SKU 파악 가능
  • 최고 마진율, 가격 통제 가능


  • 매장 및 상품 전반의 재정적 통제 가능
  • 각 딜러 그룹의 수직적 정렬
  • 각 모델의 수평적 정렬



 예산 vs 실제 측정값

트리맵

  • 박스의 크기 =세일즈 볼륨
  • 색 = performance vs FC


Bullet Graph

  • 바의 길이 = 실제
  • 수직선 = 예측


도입 기능

  • ETL : DATAWATCH Monarch
  • Visualization : DATAWATCH Designer


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배경

  • 보험설계사들은 주로 현장에서 영업을 진행하며, 그들이 모으는 영업 데이터들은 대부분 방대할 뿐 아니라 본사에 보고하기 위해서는 데이터를 손수 하나하나 정리 해야 했다.
  • 영업사원/관리자/해당 지부에서 보고되는 영업 리포트는 대부분 병합되지 않은 채로 통합 시스템에 보관된다.  
  • 리포트들은 일반적으로 "수정 및 해체가 불가능한" PDF 상태로, 정기적으로 회사에 제출된다.
  • 회사는 수작업으로 데이터를 정제하고 통합하여 분석하기 위하여 자산을 투자해야 했다.

솔루션 예시 화면

  • 리포트는 매달, 영업팀 팀장이, ERP 시스템에서 생성한다.
  • 데이터는 PDF파일로 잠겨있어, 병합이나 분석과 같은 재가공이 어렵다.



  • Datawatch Monarch는 PDF파일 에서 직접 데이터를 분석 하거나, 다른 소스 (Database, Web, Flat File)에서의 가상화 분석을 자동화할 수 있다. 
  • 추출 템플릿은 모든 리포트 소스에 반복적으로 재사용할 수 있다. (월간, 일간 등)
  • 알림: 개인정보는 Monarch의 기능을 이용하여 보이지 않게 처리했다.


Datawatch로 데이터를 준비한 후 시각화로 보여질 수 있다:

  • 모든 영업 인원에 대한 통합 화면 (매출, 수익)
  • 특정 인원에 대한 기간별 성과 분석 화면


도입 기능

  • ETL : DATAWATCH Monarch
  • Visualization : DATAWATCH Designer


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