Hankooktire Success Story !

디포커스의 고객사 한국타이어에서 태블로를 도입한 디포커스와 협업하여 우수한 업무 성과를 이룬 사례에 대한 내용입니다.

 

한국 타이어는 국내 타이어 시장 1 기업으로, 승용차, 전기차, SUV 다양한 종류의 차량에 장착되는 타이어를 제조합니다. 뿐만 아니라 2020 유럽의 유명 자동차 전문지가 실시한 타이어 테스트에서 1 위를 차지할만큼 세계적으로 최고 수준의 기술을 인정 받고 있습니다. 최근에는 4 산업 혁명 시대로의 전환에 맞추어 인공 지능 (AI) 러닝 기술을 접목 주행 도로 위험 탐지 솔루션, 타이어 컴파운드의 물성 예측 모델 개발에 성공하면서 업계의 디지털 전환을 선도하고 있습니다. 아시아와 미국, 유럽의 8 생산 기지에서 타이어를 생산하여 전세계 180 단위로 판매하고 매출액은 2019 기준으로 6.8 조에 달합니다. 전세계에서 2만여명의 직원이 일하고 있습니다. 한국 타이어는 디지털 전환, 데이터 문화 구축, 데이터 기반의 의사 결정, 비즈니스 부서 현업 직원의 셀프 서비스 분석 스마트 팩토리 프로젝트를 위해 태블로를 사용합니다. 태블로를 통해 방대한 양의 데이터에서 유의미한 인사이트를 가장 빠른 속도로 발견하고 공유하면서 업무 효율성을 높이고 외부 환경 변화에 맞서서 비즈니스 성장을 주도하고 있습니다. 특히 태블로로 전세계 8 생산 공장의 데이터를 연동한 통합 데이터 거버넌스 체계를 구축하며, 스마트팩토리 고도화에 필요한 빅데이터 분석 프로그램을 개발하는 중입니다.

전사적인 데이터 문화 구축을 통해 75% 보고 업무 시간 단축

현재 한국타이어는 태블로를 통해 경영, 재무, 판매, 제품, 제조, 생산 관리 연구하고, 전사 공유된 대시보드를 기반으로 논의하여 실시간 의사결정을 내립니다. 전사적인 데이터웨어하우스(DW) 태블로를 연결해 분석에 필요한 8~9TB(테라 바이트) 규모의 데이터세트를 구축하고 데이터를 표준화함으로써 부서간 협업, 성과측정 등의 업무를 개선하고 있습니다. 또한 최대 30 만줄의 데이터를 빠르게 처리하고 있습니다. 과거엔 현업에서 데이터 분석 보고서 개발에 대한 아이디어를 IT부서로 전달하면, IT부서에서 적합한 데이터 세트를 구축한 리포트 개발, 현업과의 협업을 통한 수정 고도화, 실제 사용에 이르기까지 많은 시간이 걸렸습니다. 뿐만 아니라 데이터 표준화가 되어 있지 않아 서로 다른 업무들에 일관되게 적용 가능한 분석 보고 시스템을 구축하기 어려웠습니다. 한편, 한국타이어는 전세계 규모로 운영되는 비즈니스에 핵심적인 시스템의 데이터를 활용해 리포트를 개발하고 비즈니스 성과 향상으로 이어질 있는 인사이트를 도출하고자 하는 현업 직원의 수요가 증가하고 있습니다. 이에 경영진은 전사적인 분석 시스템 기반의 데이터 문화를 구축하고, 현업 직원의 데이터 활용 역량 향상을 적극 장려하길 원했습니다. 태블로는 드래그앤드롭 기반의 직관적인 시각화 작업을 통해 모든 비즈니스 부서 직원이 초기에 IT기술 교육 지원만으로 빠른 시간 안에 정교한 리포트 개발이 가능하다는 때문에 도입했습니다. 또한, IT담당자가 현업의 요구사항에 즉시 대응이 가능하다는 점도 장점이라고 판단했습니다. 태블로 도입 한국타이어는 부서의 현업 직원이 표준화된 데이터를 분석할 있는 '셀프서비스 분석' 환경을 구축했습니다. 다양한 종류의 데이터를 표준화하면서, 사내 상이한 조직 간의 원활한 데이터 기반 협업을 위한 일관된 기준을 수립했습니다. 태블로를 통해 서로 다른 부서의 현업 직원은 데이터에 대한 공통된 이해를 바탕으로 업무에 맞춰 데이터를 범용적으로 활용합니다. 현업 부서의 직원들은 사용 편의성이 뛰어난 태블로를 통해 리포트 개발에 활용할 있는 데이터를 자유롭게 탐색하고, 요구사항을 체계적으로 구체화시키고 있습니다. 이에 IT부서는 고난이도의 리포트 개발 데이터 관리만을 담당하여 업무의 디지털화 측면에서 보다 전사적인 전략업무에 집중하고 있습니다.

태블로 GUI 환경의 손쉬운 데이터 처리 기능 덕분에, 한국타이어는 1개의 리포트를 개발하는 걸리는 시간을 달에서 주로 75%만큼 단축시켰습니다. 현업 직원은 태블로 포털에 공유된 대시보드, 그리고 전사의 7 비즈니스 시스템에 내장된 태블로 대시보드를 통해 방대한 양의 데이터를 생각의 속도만큼 빠른 시간 안에 시각화합니다. 한국타이어 정보전략실 G.IT기획팀 이재상 책임은태블로는 제조를 포함한 다양한 산업 분야와 대학에서 대중화 만큼 뛰어난 사용편의성을 자랑합니다. 특히, 워드 클라우드 또는 히트맵과 같이 국내 기업에서 사용하지 않는 형태의 대시보드도 쉽게 개발할 수있어 분석과 인사이트 기반으로 업무 프로세스를 향상시키도록 지원합니다.”라고 전했습니다. 현재 한국타이어의 경영진은 전세계 비즈니스의 환경 변화에 대응해 중요한 의사결정을 실시간으로 내려야 하는데, 태블로 기반으로 연결된 환경은 경영진이 언제 어디서든 핵심 비즈니스 성과 지표를 바탕으로 현업과 논의하고 의사결정을 내리도록 합니다. 한국타이어 정보전략실 G.IT 기획팀 이재상 책임은모던BI 개척한 것으로 평가받으며 실제로 국내 유수의 레퍼런스를 보유한 태블로와 파트너십을 통해 전사 조직에 걸쳐 데이터 기반의 업무 지원을 강화하고 있습니다. 앞으로도 표준화된 데이터 기반의 협업과 의사결정을 통해 제조업계의 디지털 전환을 선도할 것입니다.”라고 말했습니다.

스마트 팩토리 프로젝트를 통해 제조업 디지털 전환 선도

현재 제조업 분야에서는 제조업 밸류 체인과 업무 환경을 디지털화하고 5G, AI, IoT, 로봇 등의 첨단기술을 결합 운영 효율성, 생산성 제품 품질을 높이고 안전을 강화하고 있습니다. 한국타이어는 재료 수급, 디자인, 연구개발, 생산 유통 그동안의 타이어 제조업 운영을 통해 쌓아온 데이터를 바탕으로 스마트 팩토리 기술을 고도화하는 프로젝트를 추진 중입니다. 프로젝트를 담당하는 한국타이어 연구소와 생산 본부는 한국타이어의 각종 공장 설비에서 단위로 발생하는 방대한 데이터를 태블로를 통해 빠르게 시각화하고 있습니다. 태블로 대시보드를 통해 향후 설비 유지보수 관리, 개발 스마트팩토리 애플리케이션에 필요한 데이터만을 따로 분류하고, 차트 로직을 통해 해당 데이터를 분석하며, 이를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정 문화를 만들어가는 것을 목표로하고 있습니다. 특히 한국 타이어 연구소는 아마존 환경에서의 타이어 컴파운드 분석 결과를 태블로로 시각화함으로써 AI 기술을 타이어 컴파운드 물성 예측 모델에 결합하도록 도왔습니다. 여기서 나아가 한국타이어는 본사의 혁신 이니셔티브와 데이터 표준화 체계를 전세계 오피스로 확장할 있도록, 글로벌 오피스와 공장의 데이터를 빠르게 취합하여 제공할 있는 시스템 환경을 구축하고 데이터의 연계를 강화할 계획입니다. 한국타이어 정보 전략실 G.IT 기획팀 이광원 사원은현재 제조 산업에서는 IoT AI 기반의 스마트 팩토리 구축이 화두입니다. 태블로를 활용한 데이터 분석은 스마트 팩토리에서 발생한 수많은 종류의 데이터를 통합하여 제조 공정의 안정성과 효율성을 향상시키는 필요한 인사이트를 발견하도록 지원하므로 디지털 시대의 선도적인 경쟁력을 갖추는 핵심적입니다."라고 강조했습니다.

비즈니스 부서가 외부의 상황 변화에 민첩하게 대응할 있도록 지원

태블로 도입 이전, 한국타이어에는 시스템의 데이터 사일로 현상으로 인하여 비즈니스 의사결정 성과 평가에 활용되는 데이터의 투명성이 낮았습니다. 실제로 데이터 조회, 정리 보고의 과정에서 현업 담당자의 주관 으로 인해 데이터가 변형되는 일이 잦았기 때문에, 경영진 단에서 데이터 표준화와 분석 체계화에 대한 요구가 급증해 왔습니다.
신뢰도 낮은 데이터는 민첩한 의사결정 변화 대응에 장애물로 작용했습니다. 한국타이어는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경 변화에 대응하여 보다 정확한 데이터와 분석 결과를 기반으로 업무를 진행할 있도록 태블로의 리포트 공유 포털에서 실시간으로 비즈니스 정보를 공유합니다. 해당 포털에서 현업 직원은 태블로 지도 또는 그래프로 시각화된 전세계 지역별 한국타이어 제품 수요 현황 데이터를 확인합니다. 과거에는 전세계 한국타이어의 재고 판매 현황 데이터를 업데이트하는 8시간이나 걸려 위기 상황에 상황에 대처하기 어려웠지만, 태블로 도입 후에는 30 단위로 해당 데이터를 판매, 물류 영업 담당 직원에게 제공하고 있습니다한국타이어의 정보 전략실 G.IT 기획팀 이재상 책임은지금과 같이 급변하는 시대에 비즈니스를 안정적으로 운영하기 위해 비용 절감 최적화를 추구해야 합니다라며, “태블로를 통해 전세계 영업장의 판매 실적 재고 데이터를 현업 직원과 거의 실시간으로 공유하여 판매 측면에서 사용 가능한 재고의 범위를 넓혀 지원하였으며, 비즈니스의 회복탄력성을 향상시킬 있었습니다라고 설명했습니다.

 

경영 재무 관리 부문에서는 태블로 대시보드를 도입하여 보고 업무 시간을 대폭 단축했으며, 전사에서 가장 빠르게 모든 엑셀 리포트를 태블로로 전환할 예정입니다. 특히 업무에 태블로가 많은 비중을 차지하는 재무 관리 부문에서는 태블로로 구축한 대규모 데이터 세트를 바탕으로 외부 IT 전문가의 리소스 없이 자체적으로 리포트를 개발하고 있습니다.또한 비용 관리 부문은 메일 구독 기능을 통해 부문, 팀별 예산 사용 현황을 보여주는 직관적인 대시보드를 공유합니다.한국타이어의 정보전략실 G.IT기획팀 이재상 책임은태블로는 실시간 데이터 리포트 공유, 민첩한 리포트 개발기능을 통해 급변하는 상황 속에서도 비즈니스 기회를 쉽게 모색할 있도록 합니다. '디지털 전환' 시대를 선도하기 위한 다양한 노력을 전개하는 한국타이어는 앞으로도 태블로 셀프-서비스 BI 분석을 활용하여 전세계 시장의 프리미엄 브랜드로서의 선도적인 포지셔닝을 유지할 있으리라 예상합니다.”라고 말했습니다. 한편, 한국타이어의 태블로 도입 서비스 구현 과정에 파트너사 디포커스가 많은 기여를 했습니다. 디포커스는 BI 구축 영역에서 폭넓은 경험을 지닌 회사로 한국타이어 내부의 다양한 요구사항을 태블로로 구현할 있도록 지원했습니다. 태블로 도입 초기, 디포커스는 주로 태블로 대시보드 개발과 직원 교육을 진행했으나, 점차 데이터 개발, 시각화 디자인 컨설팅까지 지원을 확대하여 프로젝트 참가자와 산출물에 대한 만족도 향상에 중요한 역할을 했습니다. 나아가, 태블로 구축 프로젝트 과정에서 BI 아니라 정보계를 아우르는 다양한 레퍼런스 방법론을 바탕으로 태블로 활용을 위한 최적의 방식을 찾을 있도록 했습니다.

 

<<본 기사 내용은 태블로 공식 홈페이지(tableau.com )에서 발췌하였습니다.>>

https://www.tableau.com/ko-kr/solutions/customer/hankook-leads-digital-transformation-business-efficiency-with-tableau

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

 

안녕하세요, 디포커스 태블로 둥이입니다~!

'Exclude: 더 높은 세부 수준에서 계산하기' 에 대해서 배워보도록 하겠습니다.

 

다음 시나리오를 가정해 보십시오.

월별 총 Sales(매출) 및 Region(지역)별 총 매출을 확인하려고 합니다. 그러면 다음을 수행해야 합니다.

1. 월별 Total Sales(총 매출) 계산에서 Region(지역)을 제외해야 합니다.

2. 그런 다음 지역별 Sales(매출) 세부 정보를 계산할 때 Region(지역)을 포함해야 합니다.

 

앞서 설명한 영업 데이터베이스를 사용하여 또 다른 예제를 살펴보겠습니다.

 

 

{EXCLUDE [Region] : SUM([Sales])}

Total Sales(총 매출)라는 이 LOD 표현식을 사용하면 모든 지역의 월별 총 매출을 계산할 수 있습니다.

 

위 비주얼라이제이션에서는 Region(지역)이 열 선반에 배치되어 Region(지역), Month()(Order Date(주문일))

비주얼라이제이션 LOD에 영향을 미칩니다.

EXCLUDE 표현식을 사용하면 총 매출을 계산(모든 지역)하면서 지역별 매출 세부 정보를 표시할 수 있습니다.

이에 따라 다음과 같이 비주얼라이제이션 LOD에 비해 상위수준에 있는(, 덜 세부적인) LOD 표현식을 만들었습니다.

 

EXCLUDE 키워드의 핵심은 다음과 같습니다.

Tableau에서는 먼저 비주얼라이제이션 LOD에서 제외된 차원을 삭제하고 해당 차원이 없는 것으로 간주하고

계산을 수행합니다. 그런 다음 그 결과가 시각적으로 표시됩니다.

 

다음 흐름 도표는 Tableau에서 EXCLUDE LOD 표현식이 수행되는 방법에 대한 시각적인 설명입니다.

 

{EXCLUDE [Region] : SUM([Sales])}이라는 표현식을 사용하면 TableauRegion(지역)차원을 제외하고

비주얼라이제이션에서 사용된 모든 차원을 사용하여 매출 합계를 계산합니다.

따라서 모든 지역의 총 매출을 나타내는 월별 단일 값이 산출됩니다.

 

이제 SUM 집계를 사용하는 Total Sales(총 매출) Region(지역)Sales(매출)모두 보여주는 강력한 뷰가 있습니다.

집계를 조합할 수도 있습니다.

예를 들어, LOD 표현식을 변경하여 지역별 합계를 표시하면서 월별 평균 Sales(매출)을 표시하도록 해보겠습니다.

 

 

INCLUDE 표현식과 유사하게 모든 EXCLUDE 표현식은 뷰에 배치될 때 측정값 또는 집계된 측정값으로 사용됩니다.

이러한 유형의 표현식은 '구성 비율' 또는 '전체 평균 차이' 계산 등에 유용합니다.

 

이렇게 Exclude 표현식도 배워보았는데요, 도움이 되셨나요?

다음 시간에는 Fixed 에 대해서 설명해 드리겠습니다.

그럼 또 만나요~!

 

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

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안녕하세요~! 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

 

오늘은 'Include: 낮은 세부 수준에서 계산하기' 에 대해서 배워볼까 합니다~!

 

이 예에서는 표준 영업 데이터베이스(Tableau에서 제공되는 Superstore 데이터베이스)를 살펴보겠습니다.

여기서 각 행은 특정 항목의 매출을 나타냅니다.

Order(주문)에는 여러 항목이 포함될 수 있으며 주문은 여러 행에 나누어져 입력될 수 있습니다.

즉, 이 데이터베이스의 가장 깊은 수준의 세부 수준은 고유한 항목입니다.

 

데이터베이스 스냅샷의 첫 번째 행은 Bush Somerset Bookcase(부시 서머셋 책장) 2개에 대한 구매입니다.

두 번째 행은 Hon Stacking Chairs(혼 스태킹 의자) 3개에 대한 구매입니다.

이 두개의 행이 단일 주문인 주문 CA-2013-152156을 구성합니다.

지역별 영업 실적을 분석하고 있는 경우 평균 주문 규모가 가장 큰(또는 작은) 지역을 파악하려면 어떻게 해야할까요?

 

이 정보를 파악하려면 주문별 규모를 계산(각 Order ID에 해당하는 매출 합계를 산출)한 다음 해당 값에 대한

지역별 평균을 산출해야 합니다.

이 비즈니스 질문은 충분히 물어볼 가능성이 있는 질문이며 새로운 LOD 표현식 구문을 사용하면 Tableau에서

이에 대한 답변을 쉽게 구할 수 있습니다.

 

다음은 새로운 구문에 대한 좀 세부적인 설명입니다.

 

{INCLUDE [Order ID] : SUM([Sales])}

LOD 표현식은 여기서 볼 수 있는 것처럼 계산 에디터에서 작성할 수 있습니다. 이 LOD 표현식은 각 Order ID별 구매

합계를 구하기 위해 사용되었습니다. 그 결과는 Order Size(주문 규모)라는 새로운 필드입니다.

 

왼쪽의 막대는 LOD 표현식으로 계산된 Region(지역)별 평균 주문 규모를 보여주는 반면 ,

오른쪽의 막대는 Region(지역)별 평균 Sales(매출)을 보여줍니다.

예를 들어 주문관 상관없이 모든 주문라인 항목의 평균). 이제 다음 질문에 대한 답변을 구할 수 있습니다.

평균 주문 규모가 가장 큰 Region(지역)은 어디입니까?

 

북부 아시아와 중부 아시아가 각각 $737 및 $733로 평균 Order Size(주문 규모)가 가장 크다는 것을 볼 수 있습니다.

비쥬얼라이제이션에 Order ID(주문 ID)가 표시되지 않음에도 불구하고 이 정보를 파악할 수 있습니다.

(Tableau버전9 이전에는 뷰에 Order ID(주문 ID)를 추가하지 않고 해당 값을 계산할 수 없었습니다.)

그림의 오른쪽 막대에서 볼 수 있듯이 Region(지역) 및 AVG(Sales)를 표시했다면 원하는 결과가 아닌 Region(지역)별

모든 라인 항목의 평균이 표시되었을 것입니다.

반면에 Order Size(주문 규모)에 대한 LOD 표현식의 경우 주문별 규모를 먼저 구한 다음 (즉, 주문 내 모든 라인 항목의

매출합계) 해당 주문 결과에 대한 Region(지역)별 평균을 구해 Region(지역)별 Order Size(주문규모)를 구할 수 있습니다.

 

이제 평균 주문 규모가 가장 큰 지역을 파악했으니 조금 더 복잡한 질문을 해보겠습니다.

 

영업 데이터베이스에 있는 국가 중 평균적으로 '규모가 가장 큰 거래'를 성사시키는 영업 담당자들이 속한 국가가

어느 곳입니까? 수행하려는 작업은 다음과 같습니다.

1. 영업 담당자별 성사시킨 가장 규모가 큰 거래(최대값 거래)를 찾은 다음

2. 해당 '최대 규모 거래'에 대한 국가별 평균을 구합니다.

이 질문에는 여러 측면이 있지만 LOD 표현식을 사용하면 답변을 쉽게 구할 수 있습니다.

 

AVG({INCLUDE [Sales Rep] : MAX([Sales])})

Avg Largest Sales Deal by Rep(담당자별 평균 최대 규모 영업 거래)라는 LOD 표현식이 영업 담당자별 평균 최대값

거래를 계산하기 위해 사용되었습니다. 이 경우 LOD 표현식의 평균이 계산 에디터 창에 직접 입력됩니다.

 

 

이 질문에 대한 답변은 복잡한 수식 없이 하나의 표현식인 AVG({INCLUDE [Sales Rep] : MAX([Sales])})로 구할 수

있었습니다. 실제로 뷰에 차원을 추가하여 데이터에 대한 추가 질문을 할 수도 있으며 이 경우 계산이 업데이트됩니다.

예를 들어, 분석에 Year(연도)를 추가해 보겠습니다.

 

 

계산에서 INCLUDE 키워드를 사용하면 Sales Rep(영업 담당자) 필드가 계산에 명시적으로 포함되지만

비쥬얼라이제이션에 배치된 모든 다른 차원도 포함됩니다. (이 경우 Country(국가) 및 Year(연도)).

뷰에 Year(연도)를 추가하면 분석을 더욱 깊이 있게 수행하여 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다.

2012년에는 바레인의 평균 '최대 규모 거래'가 $4,069로 가장 높았습니다.

 

다음 흐름 도표는 Tableau에서 INCLUDE LOD 표현식이 수행되는 방법을 시각적으로 설명합니다.

 

INCLUDE 키워드는 비쥬얼라이제이션 LOD에 비해 집계 수준이 낮은 (즉, 더 세부적인) 표현식을 만듭니다.

지정된 차원은 계산이 수행되기 전에 비쥬얼라이제이션 LOD에 먼저 추가됩니다.

INCLUDE 표현식은 뷰에서 집계된 측정값으로 사용되었습니다.

실제로 모든 INCLUDE 표현식은 뷰에 배치될 때 측정값 또는 집계된 측정값으로 사용됩니다.

 

다음 시간에는 Exclude 를 배워보도록 하겠습니다.

오늘도 수고하셨습니다 ^^ 다음에 또 만나요~!

 

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

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안녕하세요 , 디포커스 태블로 둥이입니다.

오늘은 세부 수준(LOD) 표현식을 설명해 드리려고 합니다.

 

Tableau에서는 데이터 분석을 통해 즐거운 경험을 하게 만드는 것을 목표로 삼고 있습니다.

문제를 해결하기 위해 도구를 사용하는 방법에 대해 고민해야 한다면 흐름이 깨집니다.

질문하는 것은 간단하지만, 답변을 구하는 과정에는 어려움이 따릅니다.

 

예는 다음과 같습니다.

* 분기별로 회사의 주문이 100개 이상이었던 일 수를 파악할 수 있습니까?

* 영업 담당자별로 성사된 거래 중 규모가 가장 큰 거래를 찾고 관리자별 평균을 파악할 수 있습니까?

* 각 고객에게 처음 고객이 된 연도를 태그로 지정한 다음, 해당 태그를 사용하여 매출을 그룹화할 수 있습니까?

 

Tableau 에서는 이러한 질문에 대한 답변을 찾을 수 있도록 세부 수준(LOD) 표현식이라는 새로운 구문을 도입했습니다.

 

LOD 표현식의 작동 방법 ㅡ '세부 수준' 설명

데이터 탐색의 핵심은 원본의 구조를 이해하는 데 있습니다.

예를 들어 가장 세부적인 수준이 주소별로 나열된 레스토랑 검사 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.

데이터를 집계하여 우편 번호, 구/군/시, 시/도 또는 국가별로 속성을 확인해 보려고 합니다.

 

Tableau에서는 원하는 차원(예: 구/군/시, 시/도)을 뷰에 드롭하여 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

뷰에 추가한 차원에 따라 데이터가 '비쥬얼라이제이션 세부 수준' 즉, 비쥬얼라이제이션 LOD로 집계됩니다.

 

(비쥬얼라이제이션 LOD를 변경함)

하이라이트된 선반에 차원을 배치하면 비쥬얼라이제이션 LOD에 추가됩니다.

 

(비쥬얼라이제이션 LOD를 변경하지 않음)

차원을 페이지, 필터 및 도구 설명 선반에 배치하면 비쥬얼라이제이션 LOD에 추가되지 않습니다.

시각적으로 표시하지 않으면서 뷰에 있는 데이터를 수정할 수 있습니다.

 

요점을 말씀 드리겠습니다~!

 

LOD 표현식을 사용하면 세부 수준(예: 차원)을 비쥬얼라이제이션에 실제로 드롭하지 않고도

계산에서 사용되는 세부 수준을 결정할 수 있습니다.

 

레스토랑 검사 데이터를 사용하는 다음 대시보드의 경우, 뷰에 두 개의 차원이 추가되었습니다.

 

뷰에 더욱 세부적인 차원을 추가하면 비쥬얼라이제이션 LOD의 집계 수준이 낮아집니다.

예를 들어,

Business ID를 세부 정보 선반에 드롭하여 비쥬얼라이제이션에 추가하면 비즈니스별 평균 사용자층을 볼 수 있습니다.

이렇게 하면 비쥬얼라이제이션도 변경됩니다. 개별 비즈니스가 맵에서 원으로 표시됩니다.

 

하지만 ..... 비쥬얼라이제이션을 변경하지 않으려면 어떻게 해야 할까요?

비즈니스 ID별 총 고객층을 결정하고 구/군/시별 해당 값의 평균을 구하고 구/군/시별로 원을 하나씩만 표시하려면

어떻게 해야 할까요?

 

구/군/시별 각 레스토랑의 평균 고객 수를 파악하려고 합니다. 이렇게 하려면 비쥬얼라이제이션에 차원을 드래그하지

않고 뷰에 차원을 추가해야 합니다. LOD 표현식을 사용하면 이 작업을 수행할 수 있습니다.

 

Fans per Business(비즈니스별 고객 수)라는 새 계산된 필드를 만들어 보겠습니다.

 

{FIXED [Business ID] : SUM([User Fans])}

 

이 표현식을 사용하면 비쥬얼라이제이션에 사용된 다른 차원과 관계없이 Tableau에서 각 Business ID에 대한 집계를

수행합니다. LOD 표현식을 사용하여 Business ID별 총 User Fans(사용자 수)를 계산할 수 있습니다.

이 새 필드를 뷰에 드래그한 다음 구/군/시별 해당 값에 대한 평균을 구할 수 있습니다.

 

LOD 표현식에 FIXED 연산자를 사용하면 Business ID(비즈니스 ID)별로 평균 사용자가 더 많은 구/군/시에 대한 정보를

얻을 수 있습니다. 즉, 파란색이 더 진한 구/군/시는 인기 있는 레스토랑이 더 많다(또는 해당 구/군/시의 인구가 더 많고

이에 따라 레스토랑별 사용자가 더 많음)는 것을 의미합니다.

 

LOD 표현식 키워드에는 EXCLUDE, INCLUDE, FIXED 등 3가지 유형이 있으며

각 키워드로 LOD 표현식의 범위를 다르게 지정할 수 있습니다.

 

그럼 다음 시간에는 INCLUDE  에 대해서 배워보겠습니다~!

감사합니다. *^^*

 

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

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안녕하세요~ 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

 

오늘은 라인+막대의 이중축 차트를 알아보겠습니다.

말 그대로 2개 있는 차트입니다. 그림에서 봐볼까용?

왼쪽은 매출값의 막대 그래프 , 오른쪽은 매출값의 라인그래프입니다.

이중축을 사용하면 두 개의 차원 값을 동시에 볼 수 있습니다.

 

다른 형태의 이중 축 그래프를 알아볼까요?

두 개의 차원 값을 동시에 볼 수도 있지만 위와 같이 한 개의 차원값을 이중축으로 표현해서

한 개의 차원값을 더 직관적으로 표현할 수 있습니다. 이중축의 활용 방법은 다양합니다 ^^

 

앞으로 이중축 관련된 다양한 그래프를 소개해 드릴테니 태블로 공부를 같이 열심히 해 보아요~!

 

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안녕하세요~ 디포커스 태블로 둥이입니다 ^^

 

오늘 알아볼 그래프는 막대 그래프와 더불어 가장 많이 사용하는 라인 그래프입니다.

시계열 변화를 볼 때 가장 많이 사용합니다.

 

 

대분류 매출에 대한 월별 변화 추이를 나타냅니다.

태블로는 년-분기-월-일 계층구조로 표현할 수 있으며 위처럼 불연속처럼 볼 수 있고

또한 아래와 같이 연속적으로 날짜를 표현하여 볼 수도 있습니다.

 

그리고 태블로는 시계열에대한 예측 분석도 가능합니다.

위처럼 2019년 12월까지 나와 있는 데이터 그래프를 분석과 예측을 하여 1년치의 매출값을 출력해줍니다.

 분석>예측>예측설명 탭에서 해당 대분류값이 어떤 식으로 사용되어서 예측되어 있는지 설명해줍니다.

 

이렇게 라인 그래프를 사용하여 시계열 차원값에 측정 값에 대한 변화율을 볼 수 있습니다.

다음 이 시간에는 라인+막대 그래프를 동시에 나타내는 방법을 배워보겠습니다.

 

그럼 다음시간까지 안녕~~~~!

 

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~~~~!

 

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