Tableau Blueprint 도움말

시각적 분석은 비선형 프로세스입니다. 예를 들어, 사용자는 초기 작업 또는 질문을 염두에 둔 채로 시작해서, 관련 데이터를 찾아 분석을 위한 준비를 할 수 있습니다. 분석하는 동안, 추가 데이터가 필요하다는 사실을 알게 되어 더 많은 데이터를 가져오고, 새로운 시각적 매핑을 선택하고, 새로운 인사이트를 개발하기 위해 몇 단계를 되돌아갑니다. 이 예는 시각적 분석 주기의 어느 단계에서나 반복될 수 있습니다.

기존의 BI에서는 분석의 흐름을 달성하기가 어렵거나 불가능합니다. 시각적 단서와 반복의 힘을 활용하는 대신, 중요 점검 단계에 지나치게 집착하기 때문입니다. 요구 사항의 수집은 개발로 이어지고, 테스트를 거쳐 결국 출시로 연결됩니다. 시각적 분석을 사용하면, 하나의 질문에 대한 답이 다른 질문으로 이어지고 새로운 인사이트를 얻게 되므로 단계가 더 유연해집니다.

질문으로 시작하기

자신을 위해 작성하든 남을 위해 작성하든, 시각적 분석의 주기는 답을 구해야 할 비즈니스 질문 또는 작업으로 시작됩니다. 데이터 질문을 할 때 광범위한 주제로 시작한 다음, 각 질문에 특수성을 추가하십시오. 예를 들어, 요약에서 세부 정보까지 콜센터 관리자는 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

• 매월 몇 건의 전화를 받습니까?
• 전화가 어디에서 옵니까?
• 가장 많은 통화 유형은 무엇입니까?
• 누가 가장 많은/적은 전화를 받습니까?

흔히 데이터를 분석하는 사람은 근본적인 비즈니스 질문을 이해합니다. 또는 대시보드가 필요하다고 요구하고 대시보드에서 다뤄야 할 비즈니스 질문을 가지고 있는 사용자도 있을 수 있습니다. 이러한 유형의 지원을 요청하는 프로세스가 무엇인지에 관계없이, 성공하기 위한 단계는 비슷합니다.

• 신뢰를 바탕으로 생산적인 업무 관계를 위한 관계를 구축하십시오. 그들의 경험에 대해 알아보고, 그들의 언어로 말하기를 시도하십시오.
• "라인 그래프를 원하십니까?" 또는 "추세선을 만들어야 합니까?"라는 질문보다는 "이 대시보드를 통해 무엇을 알고 싶으십니까?" 또는 "어떤 질문에 답하고 싶으십니까?"와 같은 개방형 질문을 하십시오.
• 예제를 활용하십시오. 기존 대시보드를 보여주고 어떻게 하면 더 좋아질 수 있는지 질문하십시오.

데이터 가져오기

사용자의 질문은 데이터를 기반으로 답을 얻을 수 있는 것이지만, 과연 그들이 올바른 데이터 원본을 찾아서 활용하는 방법을 알고 있을까요? 다양한 정형, 반정형 및 원시 데이터 원본에서 조직의 여러 부서에 존재하는 고립된 데이터에 이르기까지, 올바른 데이터를 가져올 수 있는 위치를 아는 것이 데이터 기반 조직이 되는 과정에서 가장 큰 장애물 중 하나입니다.

발견 프로세스 중에, Tableau Blueprint 플래너의 Tableau 데이터 및 분석 설문 조사에서 주요 데이터 원본과 각 부서 또는 팀 내에서 데이터가 배포 및 소비되는 방식을 식별했습니다. Tableau Blueprint 플래너의 Tableau 사용 사례 및 데이터 원본 탭에 문서화된 특정 데이터 원본을 사용하고, 어떤 원본이 가장 많은 대상에게 가장 큰 영향을 줄지를 우선순위로 하여, Tableau Server 또는 Tableau Cloud에 게시된 데이터 원본을 만들어야 합니다.

콘텐츠 제작자는 초기 사용 사례 외에도, 새로운 비즈니스 질문에 답하기 위해 데이터를 가져오는 방법을 알아야 합니다. 데이터 및 분석 설문조사를 활용하는 것은 새로운 사용 사례를 발견하고 필요한 데이터가 이미 Tableau Server 및 Tableau Cloud에 존재하는지 여부를 평가하는 반복 가능한 방법입니다. 이미 게시된 데이터 원본으로 사용할 수 있는 경우, 콘텐츠 제작자는 이를 연결하여 분석을 시작할 수 있습니다. 게시된 데이터 원본이 존재하지 않는 경우, 작성자는 완벽히 운영할 수 있는 데이터 집합으로 진행하기를 기다리기보다는, 데이터 관리자와 협업하여 샘플 데이터 파일이라도 그들이 보유한 데이터로 작업하고 사용할 수 있는 데이터로 프로토타입을 만들어야 합니다. 전체 데이터 집합을 사용할 수 있게 되면, 운영할 수 있는 데이터 집합이 샘플을 대체합니다.

시각적 매핑 선택

콘텐츠 제작자는 데이터를 가져온 후에 뷰에 측정값과 차원을 추가하여 데이터를 탐색하기 시작할 것이며, Tableau는 사용자에게 가장 효과적인 비주얼리제이션을 제공합니다. 콘텐츠를 작성하는 동안에는 언제든지 비주얼리제이션 유형을 변경할 수 있습니다. 작성자는 데이터를 탐색하고 사전에 세심한 주의를 기울여 시각적으로 인코딩하면, 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있게 됩니다.

분석 유형에 적합한 시각적 매핑 유형을 선택하는 것은 인사이트를 도출하고 행동을 유도하는 데 중요합니다. 다음은 콘텐츠 제작자와 소비자가 알아야 할 시각적 매핑의 다섯 가지 주요 유형입니다.

• 막대로 표현되는 비교
• 맵으로 표현되는 공간
• 라인으로 표현되는 시간
• 분산형 차트로 표현되는 두 측정값 비교
• 텍스트 테이블로 표현되는 정확한 숫자

데이터 보기

Tableau 비주얼리제이션은 종종 예기치 않은 관계, 이상값 및 추세를 표시합니다. 놀라운 발견은 사고 과정을 자극하여, 심층 분석 또는 다른 탐색 경로로 이어지게 됩니다. Tableau의 상호 작용 모델은 점진적 변화라는 개념에 기반합니다. 동작(예: 필터)을 수행할 때마다, Tableau는 즉시 새로운 결과를 보여줍니다.

점진적 변화가 중요한 이유는 무엇일까요? 가능한 비주얼리제이션의 넓은 공간을 직관적으로 탐색하여 올바른 비주얼리제이션을 찾을 수 있기 때문입니다. 이를 통해 탐색 작업에 집중할 수 있으며, 여기에서 질문은 답뿐만 아니라 더 많은 질문으로 이어집니다. 또한, 자신이 원하는 속도로 시각적 분석을 배울 수 있습니다. 정보를 보는 방법을 배우면서 천천히 점진적으로 데이터를 정교하게 표현할 수 있습니다. Tableau의 인터페이스는 질문을 답으로 점진적으로 정제하는 프로세스에 기반합니다. 분석가뿐만 아니라 모든 Tableau 사용자는 데이터에서 의미 있는 정보를 도출하고, 데이터를 의사 결정의 기반으로 삼을 수 있습니다.

인사이트 개발

이전에는 데이터 분석과 데이터 시각화가 분리된 작업이었습니다. 분석가는 데이터 원본에서 답을 찾기 위해 쿼리를 실행하고 계산을 작성한 다음, 정해진 차트나 그래프로 결과를 내보냈습니다. 그러나 데이터 쿼리 프로세스를 시각적으로 만들면 더 다양하고 의미 있는 방식으로 데이터를 탐색할 수 있습니다. 시각적 분석을 사용하면 좀 더 조사해야 하는 상황으로 자연스럽게 진행되므로, 분석을 작성하고 이를 통해 동시에 학습할 수도 있습니다.

데이터에 대한 비판적 사고는 인사이트를 찾고, 인사이트를 최적화된 참여 방식으로 전달하는 것입니다. 시각적 분석에서는 계속해서 '왜'라고 묻기 때문에, 작성자든 소비자든 데이터에 대해 직관적으로 묻고 답하게 됩니다.

데이터에 대한 비판적 사고는 콘텐츠 제작자(종종 분석가, 개발자 또는 데이터 과학자)와 정보 소비자 모두의 의사 결정 프로세스에 중요한 요소입니다. 두 그룹 모두 인사이트를 개발할 때 스스로 다음과 같은 질문을 해야 합니다.

• 어떤 질문을 해야 하는가?
• 그리고 답을 얻을 때 나는 그것을 신뢰하는가?
• 내 데이터가 유용한지 질문할 능력이 있는가? 정확하다면 어떻게 되는가?
• 모든 사실을 활용하고 있는가? 내가 가진 편견을 확인하려고 노력하는가?

활용(공유)

발견 내용을 공유하면 동작, 결과 및 솔루션으로 이어집니다. 사실, 공유되지 않는 발견은 쓸모가 없습니다. Tableau Server 또는 Tableau Cloud를 통해 다양한 유형의 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

• Tableau Prep 흐름: Prep 흐름을 Tableau Server 또는 Tableau Cloud에 게시하고 필요할 때 Prep Conductor로 실행되도록 예약할 수 있습니다.
• 게시된 데이터 원본: 다른 사람이 새 통합 문서를 작성하는 데 사용할 수 있는 데이터 원본을 게시할 수 있습니다. 데이터 원본은 데이터베이스에 대한 직접(또는 라이브) 연결 또는 일정에 따라 새로 고칠 수 있는 추출을 포함할 수 있습니다. 자세한 내용은 게시된 데이터 원본을 위한 최상의 방법 및 Tableau 데이터 서버로 관리되는 데이터 액세스 구현을 참조하십시오.
• 통합 문서: 통합 문서에는 사용자의 뷰, 대시보드 및 스토리와 데이터 연결이 포함됩니다. 배경 이미지 및 사용자 지정 지오코딩과 같은 로컬 리소스가 서버 또는 다른 Tableau 사용자가 액세스할 수 없는 위치에 있는 경우, 이러한 로컬 리소스를 포함할 수 있습니다.

대시보드 체크리스트는 게시된 콘텐츠가 목적을 충족하고 의도된 비즈니스 질문에 답할 수 있는지 확인하는 유용한 리소스입니다. 데이터 관리자는 내장된 데이터 원본이 잠재적인 게시 및 인증 후보로서 정확한지 보장하고 검토하는 역할도 수행해야 합니다. 콘텐츠 유효성 검사는 데이터 및 계산 정확성 외에도, 사이트 관리자 또는 프로젝트 리더 사이트 역할에 따른 브랜드, 레이아웃, 서식 지정, 성능, 필터, 대시보드 동작 및 사용 범위를 넘는 행동에 대한 검토도 포함해야 합니다. 콘텐츠 유효성 검사, 승격 및 인증에 대한 자세한 내용은 Tableau 거버넌스를 참조하십시오.