안녕하세요? DFOCUS의 Data 전문가 QRATOR 입니다.

바로 어제, 3월 24일 저희 QRATOR가 

용산 전쟁 기념관에서 열린 미래 국방 포럼에 다녀왔습니다.

행사는 전쟁 기념관 내의 뮤지엄 웨딩홀에서 진행되었습니다.

이날 저희가 소개한 솔루션은

데이터 전처리(Data Preparation) 솔루션인 Datawatch Monarch

데이터 시각화 솔루션인 Tableau 입니다.

시연을 맡아주신 김유민 전임님 이십니다.

이날 엄청난 시연 능력으로, 함께 부스에 있던 저희 마저 감동했다는 후문이...

Datawatch Monarch 와 Tableau

전혀 다른 두 회사의 솔루션 이지만, 데이터 준비에 최적화 되어있는 Monarch와

시각화를 위한 솔루션인 Tableau가 만났을 때의 시너지는 엄청났습니다.

그 두 솔루션의 캐미를 엿보실 수 있는 동영상과

행사의 사진을 마지막으로 저는 이만 물러가겠습니다.

감사합니다.

공식 홈페이지: http://www.dataqrator.com/











안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가, QRATOR 입니다.

오늘 다뤄볼 주제는 ETL 입니다. Extraction, Transformation, Loading. 추출하고, 변형하여, 불러들인다.

무엇을? 데이터를!

비즈니스는 다양한 애플리 케이션과 시스템들로 구성됩니다.

그런데, 불행히도 이 각각의 구성은 서로 다른 저장소에 갇혀서 연동되지 않습니다.

그렇기 때문에 시스템 전체의 유기적인 구성을 위해서 데이터를 ETL 해야 하는 것 입니다.

오늘 사용할 툴은 Information Builders의 iWay DataMigrator 입니다.

iWay Data Migrator를 사용하면, 서로 다른 기종의 데이터 소스에서 부터

데이터를 추출하여

목적에 맞는 포맷이나 구조로 변환하고

원하는 타겟에 적재할 수도 있습니다.

그리고 원한다면 이 모든 Flow를 자동화 할 수도 있습니다.

이렇게 수 많은 데이터 소스에 접근할 수 있는 300개 이상의 어댑터를 통해 원하는 데이터에 접근이 가능합니다.

아주 간단하게 데이터 플로우를 구성하고

이기종 데이터소스를 병합 시킬 수 있습니다.

물론 이렇게 구성한 데이터가 알맞게 들어갔는지에 대한 로그 확인도 가능합니다.

이렇게 데이터를 유기적으로 구성 시킴으로서

전체 시스템을 유기적으로 구동시키는 것이 가능해 지는 것 입니다.

Information Builders와 DataMigration에 대해 자세히 알아보실 수 있는 링크와 동영상 남겨드리며, 저는 이만 물러가겠습니다.

Qrator Homepage: http://www.dataqrator.com/#!information-builders/zjjcp







안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR 입니다.



(위의 대시보드는 태블로 퍼블릭 금주의 대시보드에 올라와 있는 

대시보드를 참고하였습니다)

오늘은 위에 보이는 대시보드와 같이, 그래프를 누르면 음반에 대한 정보를 확인할 수 있는 대시보드에대해 분석해 보겠습니다.

이렇게 멋진 대시보드를 만들기 위해서는 3가지를 알아야합니다.

첫째, 대시보드에 들어갈 요소를 결정합니다. 

대시보드에 들어갈 수 있는 요소는 워크시트, 텍스트, 이미지, 웹 페이지 입니다.

위의 대시보드가 훌륭한 이유도 위와 같은 요소들을 아주 멋지게 활용했기 때문입니다.

둘째, 대시보드 레이아웃 입니다.

태블로에는 레이아웃이 2가지가 있습니다. 바둑판식과, 부동입니다.



각 워크시트의 상대적인 배치이며, 부동은 절대적인 위치입니다. 멋진 대시보드를 만들기 위해서는 레이아웃의 구조를 알고

활용하는 것이 필수적입니다.

셋째, 동작기능입니다.

하나의 필터로 대시보드를 이용하는 기능입니다. 이 부분은 뒤에서 설명 드리겠습니다.



먼저 첫번째인 대시보드의 요소들을 살펴보겠습니다.

크게 네가지의 요소가 보이는데요, 이미지, 워크시트, 텍스트(제목과 설명)

사실 들어간 요소가 그리 많지 않음에도 불구하고 굉장히 화려해 보입니다.


두번째로 강조한 레이아웃 입니다. 

대화형 대시보드를 만들기 위해 이 예시는 '부동'을 아주 잘 활용했습니다.

더욱이, 차트를 구성하는 데이터가 없으면 차트가 나오지 않는 다는 것도 잘 활용하였는데요

텍스트와 테이블 차트를 겹처 놓아서, 데이터가 없어서 차트가 나오지 않을 때에는 테이블 차트 뒤의 텍스트가 보이는 것 이고,

데이터가 있을 때에는 그대로 테이블 차트가 보이는 것 입니다.



마지막으로 동작 기능을 이용하여 이렇게 그래프를 누르면, 테이블 형태의 차트가 나오는 대화형 대시보드를 완성시킨 것 입니다.

이렇게 대시보드의 기본요소만 잘 이해하고 활용하다면 근사한 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다.

위와 같은 내용을 동영상으로 보고 싶으시다면,

저희의 YOUTUBE 채널:https://www.youtube.com/channel/UCAgbv59uFaoEFgLw8Q4veHw

에서 동영상을 확인하실 수 있습니다.

감사합니다.

정기 교육 신청하기: http://www.dataqrator.com/#!event/dcmx3

교육 영상 시청하기: https://www.youtube.com/channel/UCAgbv59uFaoEFgLw8Q4veHw

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR 입니다.

매월 진행되는 QRATOR의 정기교육 중 오늘은, 둘째 주 수요일에 열리는

Tablbeau 기초반의 정기 교육이 있었습니다!

여느 때와 다름 없는 알차고 뜨거운 교육이었는데요 그 현장 사진으로 전해드리겠습니다!







 

배경

  • PHILIP MORRIS는 그들의 경영부서의 상품 생산량 통제를 도와 높은 생산성을 유지하고 버려지는 상품의 양을 줄이기 위한 빠른 방법을 찾고있었다.
  • Client is looking for an faster way to help their Operation division to control their production yield while maintain high productivity and reduce production waste
  • Special Testing Kit가 해다 생산 라인에 설치되었고, 생산라인 및 구획의 매니저로부터 질의 응답과 피드백으 받았다.
  • 아래의 과제가 있었다:
    • Testing Kit의 산출물은 사람이 읽기에 적합하지 않은, 16진법 형식이었다. 해당 산출물은 각 상품 데이터의 일부에 불과했으며, 따라서 점차 데이터의 크기는 커져갈 것 이었다.
    • 각 장비의 센서데이터는 일단위로 수치화 된다.
    • 데이터들이 생산라인 및 구획매니저에게 의미를 가지기 위해서는 위의 데이터(경영데이터, 센서데이터, Testing Kit산출물)들이 병합되어야 한다.


솔루션 예시 화면

Datawatch Monarch는 Datawatch 가 가진 핵심 가치를 잘 나타낸다 각각의 대시보드는 각기 다른 데이터 소스로부터, 즉 비정형 & 정형 데이터로부터 오며 이  데이터들은 제품 흐름을 리포트상으로 확인하고 모니터링 하는데 사용되기 때문이다.

시간당 생산률


일별 생산률


품질 보증

수치화 데이터

도입 기능

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


기록 영상

아래의 비디오는 Datawatch Automatior를 통한 비정형 데이터의 추출, 추출한 데이터를 사람이 읽어낼 수 있는 형태로 변환하여 관련 데이터베이스로 입력하는 과정을 보여준다.




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배경
  • 배송 관리자의 부재시 전반적인 배송 현황에 대한 이해가 필요
  • 다양한 상황에 대한 모니터링은 가능하지만 통합화면이 부재
  • 위와 같은 이유로 배송현황에 대한 조직적인 편성과 통제가 불가
    • 유동적인 시간 활용 (유휴시간, 복귀 계획) 필요
    • 고객 중심의 KPI 수립 필요 (수령 위치,  주의 필요 배송물)

  • 비용문제: 과도한 초과 근무
  • 고객문제: 고객 만족도 불충분

솔루션 예시 화면

실시간 배송 KPI 정리

  • 배송 관리자의 KIP에 대한 빠른 요약
  • 배송/수취 비교, 휴식 시간, 주요 지표, BARN 지표


실시간 전체 배송 현황 및 유휴시간 

  • 구간별/ 매니저별/ 운전자별 능동적 (slice/dice) 계층구조 
  • 크기 = 남은 수화물
  • 색깔 = 누적 유휴 시간


실시간 배송자 위치 및 수취 현황

  • 배송자 위치정보 및 수취 현황

  • Monitor idle time accumulation throughout the day by loop/route/driver hierarchies
    • 구간/경로/배송자 계층별 누적 유휴시간 모니터링


도입 기능

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

영상 기록




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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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배경

  • 고객은 APAC(아시아 태평양)지역의 다양한 자산 관리사와 거래중이다.
  • 자산 관리사가 자산을 구매하면, 그에 대한 내역서를 생성한다.
  • 각 자산 관리사는 각자 원하는 형식으로 내역서를 작성한다. (PDF, Excel, Text 등)
  • Datawatch Monarch 는 위와같은 형식의 내역서의 데이터를 자동화하여 분석하고 정리/정제 하는 것에 적합하다.
  • 데이터들은내부적인 병합을 거쳐 , 각 자산 관리사의 커미션 시스템에 로드 될수 있어야 한다.
  • 최종적으로, 자산 관리사별 거래 성과의 추세를 한눈에 알 수 있는 대시보드가 제공되어야 한다.
  • 비용 성과: 과도한 초과근무 수당
  • 고객 성과: 서비스의 질에 대한 불만족 
  • 솔루션 예시 화면

    중계 수수료 내역 - 플랫 파일 형식 (PDF, txt, excel 등)

    • 알림: 민감한 정보들은 예시에서 제외


    Datawatch Monarch – 모델의 템플릿을 정의

    • 데이터를 추출하고 변환시킬 수 있는 "Traps" 으로 템플릿 구성
    • 어떠한 정형 리포트/파일도 한번에 처리가능
    • 테이블형태(엑셀과 같은)로 데이터 변환 가능 (소팅, 필터, 요약, 계산)


    Datawatch Monarch – 요구사항에 맞는 포멧으로 데이터 추출

    • 예시, Text file, Pipe Delimited


    Datawatch Automator로 스케쥴에 따른 프로세스 자동화, 유저 직접 구동 가능

    • Datawatch Automator는 Monarch를 기반으로 ETL business logic을 완전 자동화 시킬 수 있다.


    Datawatch Designer – 자산관리사 시각화 화면 샘플



    도입 기능

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


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