디포커스_태블로

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 Catalog는 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 및 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. 즉, 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 2월 17일 발표한 “2020년 데이터 산업 현황조사” 결과에 따르면, 국내 데이터 산업 시장규모는 2020년 약 19조 2,736억원 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 8조 2,364억 원으로 가장 높고, 다음으로 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업이 6조 5,412억 원, 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업이 2조 805억 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)도 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.

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

글로벌 데이터 시장 규모

이번에는 우리나라가 아닌 세계 데이터 시장 규모를 알아보겠습니다. OnAudience.com의 “글로벌 데이터 시장 규모 2017-2019” 보고서에 따르면 세계 데이터 시장은 2017년 189억 달러에서 2021년 523억 달러로 두 배 이상 성장할 전망이라는 데요, 빅데이터 시장 역시 빠르게 성장하여 코로나 위기에 직면했던 2020년에는 705억 달러의 규모로 성장한 것으로 추산됩니다.

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%와 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.

태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

안녕하세요 , 태블로 둥이입니다.

오늘은 정규사용사례의 LOD 표현식에 대한 몇 가지 유용한 시나리오가 이 백서의 이전 섹션에서

소개되었지만 이것은 비즈니스 관련 질문에 대한 답변을 구하기 위해 LOD표현식을 사용하는

시작에 불과합니다. 기타 대표적인 예는 다음과 같습니다.

주문 수에 대한 히스토그램 : 세그먼트별 주문 수가 1개 , 2개 , 3개 등인 고객이 몇 명입니까?

실제 및 목표 비교 : 주별 수익 목표를 달성하는 제품 비율은 얼마입니까?

고객 유치 : 시장별로 유치된 누적 고객 수는 몇 명입니까?

일일 수익 KPI : 월별로 수익이 아주 많거나, 수익이 많거나 수익이 낮은 날은 각각 며칠입니까?

LOD 표현식의 우수한 사용 사례에 대한 자세한 내용은 단계별 안내가 있는 온라인 샘플 통합 문서가 포함된

'상위 15개 LOD 표현식' 이라는 Tableau의 게시물을 참조하시기 바랍니다.

감사합니다.

태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

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안녕하세요 , 디포커스 태블로 둥이입니다.

오늘은 'Fixed: 정확한 세부 수준 지정하기'에 대하여 설명 드리겠습니다.

LOD 표현식을 사용하면 비쥬얼라이제이션 LOD와 완전하게 독립적으로 집계 수준을 만들 수 있습니다.

이전에는 맞춤 SQL을 통해서만 이러한 작업을 수행할 수 있었습니다.

YELP 데이터를 분석하여 비즈니스의 첫 리뷰가 작성된 연도별 집단을 찾으려 한다고 가정해 보겠습니다.

각 집단의 리뷰 트렌드가 동일합니까?

LOD 표현식을 사용하면 정확한 세부 수준에서 집단을 지정할 수 있습니다.

{FIXED [Business - Id] : MIN(YEAR([Review – Date]))}

이 LOD 표현식은 Business ID별로 세부 수준을 고정합니다.

그런 다음 Business ID별 모든 리뷰에서 Review Date(리뷰 날짜)의 최소 Year(연도)를 찾고

해당 값을 Business ID와 연결합니다. First Review Year(첫 리뷰 연도)를 데이터베이스의 새 열로 간주할 수 있습니다.

비주얼라이제이션에서 이 필드를 사용할 때 계산 범위가 표현식에 암시적으로 정의됩니다.

아래에 표시된 것과 같이 각 Business ID(비즈니스 ID)별 First Review Year(첫 리뷰 연도)가 기록되면

집단을 탐색하여 정보를 얻을 수 있습니다.

FIXED 키워드를 사용하면 계산의 집계 수준을 구체적으로 정의할 수 있습니다.

INCLUDE 및 EXCLUDE와 달리 비주얼라이제이션에서 사용되는 차원과 독립적으로 수행됩니다.

FIXED 표현식의 결과는 FIXED 차원과 비주얼라이제이션 LOD의 관계에 따라 비주얼라이제이션 LOD보다

광범위하거나 세부적일 수 있습니다.

First Review Year(첫 리뷰 연도)를 필터로 사용해 보겠습니다.

각 연도별 집단에는 차원형’구간차원’이 지정되었습니다.

즉, First Review Year (첫 리뷰 연도)가 뷰에서 차원으로 사용되습니다.

FIXED 표현식은 차원 또는 측정값으로 사용할 수 있습니다.

Tableau는 데이터 유형에 따라 계산 결과를 차원 또는 측정값으로 지정합니다.

INCLUDE/EXCLUDE 및 FIXED의 주요 차이점은 아래 표시된 것과 같이 필터링 계층 상의 각 위치입니다.

FIXED LOD 표현식은 차원 필터 전 및 컨텍스트 필터 후에 계산됩니다. 여러 사용 사례에서 이를 활용할 수 있습니다.

다음 시간에는 사례에 대해서 배워보도록 하겠습니다.

다음에 뵙겠습니다~!

태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다^^

인기 많은 차트 중에 하나인 파이 차트에 대해서 알아보겠습니다.

파이 차트는 차원값에 대한 구성비율을 나타내는 가장 좋은 그래프입니다.

위와 같이 지역별 매출을 비교하여 구성 비율을 나타내기 좋은 그래프입니다.

또한 매출값이 아니라 지역 전체 값에 대한 구성 비율로도 나타낼 수 있습니다.

마지막으로 좀 더 이쁘게 정리 한 번 해볼까용?

이와 같이 구성비율과 매출값도 같이 사용할 수 있고 대분류로도 구분하여 나타내 보았습니다.

다양한 태블로의 그래프 신세계 한 번 배워보고 싶지 않으신가용?

다음 시간엔 어떤 그래프가 기다릴까용....? ^^*

다음 시간에 만나용~~~~!

태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

이번 시간에 알아볼 그래프는 지도 그래프입니다.

지리적 정보를 한 눈에 알아보기 쉬운 그래프입니다.

이렇게 국가/지역별로 매출과 수익을 지도 형태인 차트로 한 눈에 알아볼 수 있습니다.

이번에는 다른 형태인 지도 모양으로 알아보겠습니다.

국가별 매출이 대분류의 비율이 얼만큼 차지하는지 알 수 있는 지도 형태의 그래프를 알아보았습니다.

여기서 한발짜악~ 더 나아가서 두 그래프를 같이 본다면.......

북아시아 지역에 매출을 대분류로 구분하고 수익값을 색으로 통해 볼 수 있는 차트를 만들어 보았습니다.

태블로에서 제공하는 위도,경도값은 자동으로 시군구까지 표현할 수가 있고 좌표값만 있으면 더 자세한 지역까지

표현할 수 있는 맵 기능을 갖췄습니다.

지도 맵을 잘 활용해서 다양한 분석을 하고 싶지 않으신가용?

다음 이 시간엔 더 활용적인 그래프로 돌아오겠습니다~!!!

태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

태블로 차트를 알아보는 세 번째 시간입니다.

오늘 알아볼 차트는 테이블 형식의 마지막인 하이라이트 테이블입니다.

그림으로 만나볼까요?

저번 시간에 봤던 열지도와 비슷한 형태입니다.

마치 텍스트 테이블과 열지도를 합쳐 놓은 듯한 테이블입니다.

주문날짜에 대한 대분류 , 중분류가 텍스트로 매출을 색상으로 수익을 파악할 수가 있습니다.

가구의 테이블값이 4년 동안 계속 -값을 내고 있는 것을 색구분을 통해 빠르게 알 수 있습니다.

두 그래프의 장점을 합친 하이라이트 그래프입니다.

다음 이 시간에는 테이블 형태가 아닌 다른 형태의 그래프를 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

감사합니다~!

태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

태블로 차트를 알아보는 두 번째 '열지도(heat map) 란 차트' 시간입니다.

처음 들어보셔서 생소할텐데 그림으로 보겠습니다.

이전 시간에 본 텍스트 테이블 안에 텍스트 대신 차원 값을 색상으로 표현하여 차원값 범위를

색상의 범례로 표현한 것입니다.

이 그래프 특징은 행,열 구분으로 어디가 높은 지점인지 또 어디가 낮은 지점인지 직관적으로 파악할 수 있는

장점이 있는 테이블입니다.

한 단계 더 알아볼까요?

매출값을 색상으로 표현했다면, 동시에 수익값을 크기로 표현해 보았습니다.

어느 세그먼트 , 지역에 있는 제조사가 색상을 통해 매출을 크기로 통해 수익을 알아볼 수 있는 차트를 만들게

되었습니다.

이렇게 데이터의 관계를 텍스트가 아닌 색으로 빠르게 파악할 수 있는 열지도(heat map)이 장점입니다.

다음 이 시간에는 더 재미있는 그래프로 찾아 뵙겠습니다. *^^*

태블로를 이용한 쉽고 빠른 데이터 시각화는 디포커스의 전문가(http://www.dataqrator.com)가 도와드립니다.

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안녕하세요~ 디포커스 태블로 둥이입니다. ^^

태블로 차트를 알아보는 첫 번째 시간입니다.

가장 기본이 되는 텍스트 테이블 차트를 알아보겠습니다.

텍스트 테이블 차트는 엑셀과 같은 형태로 보는 방법입니다.

테이블 형태의 차트로 다양한 방법으로 만들 수 있지만 가장 기본이 되는 예시로 만들어 보았습니다.

보고 싶은 부분의 차원 값을 열,행으로 표현하고 차원 값에 대한 측정값을 올리면 위 그래프처럼 만들 수 있습니다.

또 분석에서 총합계 같은 값도 자동 계산해서 볼 수 있습니다.

그렇다면 텍스트 테이블 차트로 보는 이유와 장점이 무엇이 있을까요?

보고 싶은 차원 값과 측정값을 한 테이블로 볼 수 있습니다.

총계를 쉽게 표현할 수가 있고 엑셀보다 손쉽게 피벗을 할 수가 있습니다.

자~~ 그럼 이번엔 다른 차원 값으로 테이블을 구성하여 측정값을 비교해 볼까요?

차원값 세그먼트, 지역 그리고 주문날짜를 사용하여 수익과 매출값을 비교해 보았습니다.

텍스트 테이블은 여기까지 다음 시간에는 더 유용한 차트로 찾아뵙겠습니다~~

감사합니다. *^^*

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안녕하세요~ 디포커스 태블로 둥이입니다. ^^

지금 이순간에도 데이터는 빠른 속도로 쌓이고 있지요?

태블로는 데이터 시각화를 통해 효과적인 분석을 가능하게 도와줍니다.

그런 다양한 분석을 할 수 있게 사용되는 것이 바로 차트입니다.

같은 데이터라도 다른 형태의 차트로 본다면 전혀 다른 인사이트를 얻을 것입니다.

그만큼 중요한 것이 차트인데 태블로는 약 24개의 차트를 측정값과 차원값을 가지고 클릭 한 번을

통해 차트를 만들 수 있습니다.

다음 이 시간부턴 태블로에서 제공되는 기본 차트와 다양한 차트를 만들어 보는 시간을 갖도록 하겠습니다~

감사합니다 ^^

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