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!







안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR 입니다.

여러분의 비즈니스가 성장함에 따라서, 관리해야 할 정보의 양도 증가하게 됩니다.

수익창출과 이윤의 극대화를 위해서는 그러한 정보를 잘 활용하는 것이 필수적 입니다.

그러나!

대부분의 정보들은

접근하기 쉽지 않거나

 

시기 적절하지도 않으며

신뢰하기도 어렵고

활용도 조차 낮습니다.

오늘 소개해드릴 Information Builders는 위와 같은 정보 문제를 해결하기 위한

심플하고도 획기적인 ALL-IN-ONE 솔루션 입니다.


Information Builders의 솔루션들은

산재되어 있는 다양한 형태의 데이터를 통합하고,

그들의 품질을 검증하여

즉시 인사이트를 얻을 수 있도록 시각화 해줍니다.

이 모든 과정은 단 한번의 프로세스로 구축 가능하며, 계속해서 활용할 수도 있습니다.

Information Builders를 간단하게 소개하는 동영상과 함께 저는 이만 물러가겠습니다.





안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR 입니다.

1. 데이터 시각화

2. 빅데이터 분석

최근 가장 뜨거운 위의 두가지 이슈에는 공통점이 있습니다.

바로.............

"데이터의 정형화가 필수적" 이라는 것 입니다. 

오늘 소개해 드릴 솔루션은, 데이터의 준비 (Data Preparation) 와 Discovery를 위한 툴

Datawatch: Monarch 입니다.


대부분의 보고서 혹은 문서는 아래와 같은 PDF 파일 일 것 입니다.

하지만 대부분의 시각화 혹은 빅데이터 분석 툴은

PDF 파일을 지원하지 않는다는 사실!

그래서 기존에는 모든 데이터를 일일히 정리해야만 했고, 엄청난 시간이 필요했습니다.

하지만!! Datawatch: Monarch를 이용하면



위와 같은 데이터를 

자동으로 아래와 같이 선택하여, 테이블 형식으로 변환시켜 줍니다.



만약 원하는 데이터가 누락되어 있다면?



영역 설정만 다시 해주시면

자동으로 원하는 만큼을 하나의 컬럼으로 만들어줍니다.



이렇게 만들어진 테이블을



엑셀로 저장하여 사용하시면 됩니다!

추가적으로 궁금하신 사항을 알아보실 수 있는 링크를 남겨드리고, 저는 이만 물러가겠습니다.

http://www.dataqrator.com/#!datawatch/mipwa



안녕하세요? DFOCUS의 DATA 전문가 QRATOR 입니다.


위의 두가지 차트중, 어떤 것이 더 이해하기가 쉬우십니까?

아마도 밑에 있는 라인차트 이셨을 것 입니다. 이유는 바로 시각이 사람의 감각 기관중 가장 발달되었으며 민감한 감각이기 때문입니다.

인간은 다른 어떤 자극이나 감각보다도 시각을 통한 정보의 전달에 가장 최적화 되어있습니다.

오늘 소개해드릴 솔루션, Tableau 는 데이터 시각화 솔루션 입니다.

Tableau의 기업 모토는 "데이터를 보고, 이해하게 하다" 인데요, 그런 의미에서 Tableau는 정보의 직관저인 전달에 가장 최적화 되어있습니다.


하지만 여기서 문제가 생깁니다.

"시각화 좋은건 나도알지, 그런데 어렵잖아?"

그래서 Tableau는 기획 단계부터 IT 전문가가 아닌, 현업 사용자의 사용을 염두에 두었습니다.

"Drag & Drop"

Tableau 인터페이스의 처음과 끝을 관통하는 문구 입니다.

Tableau는 어려운 수식이나 단축키가 아닌 드래그 엔 드랍 을 통한 직관적이고 직접적인 유저 인터페이스를 기반으로 합니다.

그래서 누구나 쉽게 데이터를 만지고 이해할 수 있는 것 입니다.

Tableau를 통해 만든 직접 체험 가능한 몇가지 예시들과, 더 많은 추가정보를 얻을 수 있는 사이트 링크를 끝으로

저는 이만 물러가겠습니다.

감사합니다.

http://www.dataqrator.com/#!tableau/ui2pd






안녕하세요? DFOCUS의 DATA 전문가 QRATOR 입니다.

마케팅 담당자의 입장에서, 고객정보의 중요성은 말할 필요도 없을겁니다.

그래서 고객과의 관계형성을 위해 CRM이라는 개념이 처음 등장하게 되었습니다.

하지만 시대가 변하고 CRM이 보편화 되면서, 이런 생각을 한 기업이 있었습니다.

"단순한 관계(Relationship)를 넘어 고객의 특성과 정체성(Identity)에 대해 알 수는 없을까?"

그렇게 탄생한 솔루션이 바로 오늘 소개해드릴

Gigya 입니다.

Gigya는 소셜로그인을 시작으로 보상 시스템, 다양한 플랫폼과의 연동 등의 다양한 루트를 통해

고객의 Identity를 파악해, 여러분들에게

"그들이 누구이며, 무엇을 원하는지"에 대한

답을 제시해 줄 것 입니다.

아래의, 한글화 동영상을 추천해 드리며 이만 물러가겠습니다.



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안녕하세요? DFOCUS의 Data 전문가 QRATOR 입니다.

지난 2월 24일, 고객 특성 관리 서비스 (CIM)인 Gigya의 홍보를 위하여,

Gigya의 부사징님 이신, Patrck과 함께, Digital Marketing Summit 2016 (이하,DMS 2016)에 다녀왔습니다!


부스에서 본격적인 DMS의 시작을 기다리고 있는 모습입니다.

Gigya의 상징인 파란색 부스와 파란색 조명이 저희의 부스를 더욱더 돋보이게 해주었습니다.


Gigya의 부사장님 Patrick이 도착했습니다. Patrick은 이날 Customer Identity가 Marketing에 있어 가지는 무게에 대하여 세션을 가졌습니다.


본격적인 행사가 시작된지 얼마 지나지 않은 첫 방문객님이 찾아 오셨습니다!!! 


이날 저희는 Gigya의 동영상들을 직접 한글화하여 행사장에서 상영하였는데요, 수많은 방문자님들이 동영상을 보시고 발걸음을 해 주셨습니다.


이상 전반적인 DMS의 풍경 전해드리며 저는 이만 물러가겠습니다.

감사합니다.






안녕하세요? DFOCUS의

DATA QRATOR 입니다.

지난 2월 26일 뉴스젤리와 QRATOR 가 함께 '공공데이터'를 주제로 구글캠퍼스에서 세미나를 가졌는데요,

유료로 진행된 세미나 임에도 불구하고 정말 많은 분들이 자리를 빛내주셨습니다.

그러면 지금부터 뉴스젤리와 QRATOR 가 함께한 세미나의 현장을 전해드리도록 하겠습니다.


이번 세미나의 신청자는....총 173분! 너무나 뜨거운 호응에 행사를 준비하는 저희 까지도 들뜨는 느낌이었습니다.


첫번째 세션의 연사, SAME PAGE의 전찬우 대표님! 

[오픈데이터로 '잘'말하기]라는 주제의 세션을 진행하셨습니다.

오픈 데이터를 처음 다뤄보는 입장에서의 중요한 관점과, 주의 사항을 잘 설명해주셨던 세션입니다.


두번째 세션의 연사는 ODI SEOUL의 김선호 디렉터님!

국내외 글로벌 오픈데이터의 사례와 그에 따른 기술 동향에 대한 세션이었습니다.

데이터 분야의 전문가, 동시에 SAMEPAGE 라는 교육/워크샵 전문 공간에서

강의를 맡으시고 계시는 이유에서 인지, 굉장히 쉽고 빠르게 이해가 되는 세션이었습니다.


세번째 세션은 주식회사 리스트의 김보람 실장님께서 진행해 주셨습니다.

김보람 실장님께서는, 단순히 공공데이터를 사용하고 업로드 하는 것을 넘어

데이터의 질과 등급이 더욱더 중요해지는 시대가 왔으며, 그에 따른 전망에 대해 말씀해 주셨습니다.


마지막 세션의 연사, 이번 세미나를 함께 기획한 Newsjelly의 임준원 대표님 입니다.

[오픈데이터 시각화로 말하기]라는 주제로,

왜 오픈데이터는 시각화 되어야 하는지, 왜 시각화 되어 있는 오픈 데이터가 중요하고 또 높은 등급의 판정을 받는지에 대해서

설명해 주셨습니다.

데이터 시각화 전문 기업인 만큼, 굉장히 눈에 잘 들어오고 완성도 높은 PT를 보여 주셨습니다.


단순히 유익한 세션뿐 이라면 저희의 세미나라고 말할 수 없죠

마지막으로 현장의 즐거웠던 분위기와 태블로로 만든 세미나 분석 대시보드

전해드리고 이만 저는 물러가겠습니다.

뉴스젤리에 대해서 더 궁금하시면 클릭!











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