디포커스_태블로

안녕하십니까? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

Tableau 10 버전이 올해 안에 릴리즈 되는 것이 확정 되면서,

Tableau 10 beta 관련 소식이 공식 홈페이지에 올라왔습니다.

이전의 Tableau 와는 다른 Tableau 10 의 새로운 기능 미리 알아보겠습니다.

위의 게시글은 Tableau 공식 홈페이지의 게시물을 사용하였습니다.

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. 

최근 몇년간 "BIG DATA"의 분석과, 활용에 대한 이슈가 뜨거웠습니다.

지금이야 흔한 개념으로 자리잡았지만, 전에는 어떘을까요?

'빅데이터'라는 개념이 자리 잡기전에도 이미 대용량 데이터는 존재했습니다.

성능좋고 비싼 시스템, 수퍼컴퓨터, 하지만 이 모든 방법들에는 한계가 존재했습니다.

따라서 기업은 

가치있다고 판단되는 몇가지 데이터에만 집중하여 분석해야 했습니다.

하드웨어적인 자원도 부족하고, 관련 기술이나 엔지니어도 부족했기 때문입니다.

더욱이 그것들을 보완해 줄 수 있을 만큼의 예산도 부족했습니다.

그렇기 때문에 기존 데이터를 비용대비 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 꾸준히

요구되었습니다.

하둡이 탄생하게 되었습니다.

하둡은 여러대의 저렴한 컴퓨터를 하나의 컴퓨터 처럼 묶어 

대용량 데이터를 처리하는 "분산시스템"입니다.

이러한 하둡의 개발로 인해 빅데이터 라는 개념이 이렇게

대중화 되는 시작이 된 것입니다.

하지만, 이도 완벽한 것은 아닌지라

HIVE, PIG, MAHOUT 솔루션등을 총괄하고, 부족한 기능을 보완하기 위한

"하둡 에코시스템"이 필요합니다.

이는 별도의 환경 설정 작업이 동반되는 작업입니다.

하지만, Information Builders의 iWay Data Hadoop Manaer는

별도의 프로그램의 설치 없이 이들이 수행하고 있는 기능 모두를 지원할 수 있습니다.

새로운 다수의 프로그램을 설치하여 조율하는 번거로운 과정에서

자유로워 지는 것 입니다. 나아가

Eclipse 기반의 쉬운 인터페이스는 개발자들의 시간또한 절약해 줍니다.

만약 더 많이 알고 싶으시다면,

홈페이지(클릭)

혹은

공식 Youtube 채널(클릭)

에서 더 많은 교육자료 및 자세한 설명을 찾아보실 수 있습니다.

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

대부분의 기업은, 원활한 운영을 위해 여러 필연적으로 다수의 시스템을 운영합니다.

따러서 불가피하게 중복이 발생하기 마련입니다.

시스템의 '통합'이 필요해 집니다.

최적화된 기술구조의 통합이, 원활한 유지보수와 기업의 신속한 의사결정의

기반이 되기 때문입니다.

ESB가 필요한 때 입니다.

ESB: Enterprise Service Bus, "서비스들을 컴포넌트화 된 논리적 집합으로 묶는 핵심 미들웨어 이자, 비즈니스 프로세스 환경에 맞게 설계 및 전개할 수 있는 아키텍처 패턴"

말이 조금 어렵지만, 쉽게 설명하자면

 기존, 혹은 신규 서비스들을 기업의 업무 환경에 맞추어 구성해 줄 수 있는 미들웨어

라고 표현할 수 있습니다.

Information Builder의 ESB Integration 은 위와 같은 역활에 최적화 된, 솔루션입니다.

ESB Integration은 서비스를 생성, 구성, 관리할 수 있는 iWay Service Manager와 

Process Flow를 디자인할 수 있는 Eclipse 기반의 iWay Integration Tools로 구분됩니다.

그렇다면 Information Builders만의 특별한 장점은 무엇일까요?

첫째, 별도의 문제의 발생 없이 기존의 애플리케이션, 인프라 및 웹 서비스를

재사용 할 수 있습니다.

둘째, 이 모든 통합과정을 실시간으로 구성하는 것이 가능합니다.

셋째, 서비스의 설계와 배포 및 유지보수가 간단합니다.

넷째, iWay Archive를 제공하여 대용량 문서의 저장이 가능합니다.

마지막으로, 아래의 그림에서 보듯이, 전반적인 상태에 대한 모니터링이 가능합니다.

만약 Data All-In-One 솔루션, Information Builders에 대해 더 알아보고 싶으시다면,

저희의 공식홈페이지(클릭),

혹은 Youtube 채널(클릭) 를 방문해 주세요,

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.