Tableau Next Help

2025년 10월 14일 기준으로 Data Cloud의 브랜드가 Data 360으로 변경되었습니다. 전환하는 과정에서 응용 프로그램 및 설명서에서 Data Cloud를 언급한 내용이 나타날 수도 있습니다. 이름만 새롭게 변경될 뿐, 기능과 내용은 변경되지 않습니다.

Tableau Next와 Tableau(링크가 새 창에서 열림)는 더욱 강력한 통합을 구축하기 위해 지속적으로 노력하고 있으며, 데이터 위치에 관계없이 원하는 곳에서 분석을 수행할 수 있는 기능이 계속 추가되고 있습니다. 이는 Tableau 및 Data Cloud의 용어와 철학이 다루는 내용이 더 많아지기 시작했다는 것을 의미합니다. 한 에코시스템에 익숙한 사용자는 다른 에코시스템이 혼란스럽거나 낯설다고 생각할 수 있지만 결국 모든 것은 데이터입니다.

이 항목은 사용자가 어떤 시스템에 익숙하거나 어떤 시스템에서 작업하고 있는지에 관계없이 방향을 잡는 데 도움을 주기 위한 것입니다.

참고: Data 360의 이전 명칭은 'Data Cloud'였습니다.

필수 데이터 용어 및 개념

데이터를 설명하는 단어는 많습니다. 가장 일반적인 의미에서 데이터 집합은 작업 중인 데이터의 모음입니다.

• 데이터베이스는 Amazon Redshift, Firebird, Google 스프레드시트 또는 Oracle과 같이 실제로 데이터를 담고 있는 기술 플랫폼입니다.
• 데이터는 데이터의 테이블로 저장되는 경우가 많습니다. 데이터베이스에는 여러 테이블 또는 뷰가 있을 수 있습니다. Excel 또는 Google 스프레드시트에서 각 시트 탭은 하나의 테이블입니다. csv 파일에서는 전체 파일이 테이블입니다.
• 필요한 데이터가 여러 테이블에 분산되어 있는 경우 데이터 모델로 연결해야 합니다. 데이터 모델은 테이블이 서로 연결되는 방식을 추상적으로 표현한 것입니다.

Salesforce의 데이터

Data 360에서 데이터는 다양한 개념으로 분류됩니다.

Tableau 사용자를 위한 Salesforce 데이터 개체 관련 부연 설명

데이터 스트림은 연결 정보입니다.

DLO는 데이터 스트림의 원시 데이터 덤프입니다. 각 DLO는 단일 테이블입니다.

DMO는 Tableau에서 직접 유추하지 않습니다. DMO는 여러 DLO(데이터베이스의 '뷰'와 유사)에서 매핑될 수 있으며, 각 DMO는 단일 테이블입니다.

계산이 다른 것과 마찬가지로 데이터 원본의 필드에 불과한 Tableau에서 CIO는 유추되지 않습니다.

Tableau의 데이터

Tableau 데이터 원본(링크가 새 창에서 열림)은 데이터베이스 연결 정보, 데이터 모델, 데이터에 액세스하거나 새로 고치는 방법(액세스 자격 증명 등)에 대한 정보, 의미 체계 정보, 그리고 가능한 경우 데이터 자체로 구성됩니다. 데이터 원본을 만들고 편집하기 위한 두 가지 기본 UI 요소는 데이터 원본 탭과 데이터 패널입니다.

데이터 원본 탭: 데이터 원본 탭은 기초 데이터베이스 또는 파일에 대한 데이터 연결을 설정하고 관계, 조인 및 유니온(링크가 새 창에서 열림)을 사용하여 하나 이상의 데이터베이스 테이블을 단일 데이터 원본으로 결합하여 데이터 모델을 작성하는 위치입니다. 데이터가 원래 데이터베이스에 남아 있으면 이는 라이브 연결을 뜻합니다. 데이터 복사본을 Tableau 자체에 추출로 가져와 필요한 경우 새로 고칠 수도 있습니다.

데이터 패널: 데이터 패널은 필드명, 멤버 별칭, 계층, 그룹, 집합, 계산, 기본 집계 및 색상, 필드 설명 등의 의미 체계 정보가 캡처되는 위치입니다.

데이터 원본: 데이터 원본 탭과 데이터 패널에서 수정한 내용이 합쳐져 데이터 원본이 구성됩니다. 데이터 원본은 게시된 자산 또는 파일이거나, 데이터 원본이 만들어진 통합 문서 내에 포함될 수 있습니다.

• PDS(게시된 데이터 원본)는 Tableau Cloud 또는 Tableau Server의 독립 실행형 자산입니다.
• 로컬에는 Tableau 데이터 원본의 파일 기반 버전도 있을 수 있습니다.
  • .tds는 데이터 이외의 정보(연결 및 의미 체계만)를 포함하는 Tableau 데이터 원본의 파일 확장자입니다.
  • .tdsx는 데이터 자체뿐만 아니라 데이터 이외의 정보를 포함하는 패키지된 Tableau 데이터 원본의 파일 확장자입니다.
  • .hyper는 데이터 복사본(데이터 자체)을 포함하는 추출(이전에 .tde)의 파일 확장자입니다.

참고: 게시된 데이터 원본은 Tableau에서 의미 체계 계층 또는 의미 체계 모델에 가장 근접한 데이터 원본입니다.

Salesforce 사용자를 위한 Tableau 데이터 관련 부연 설명

Tableau는 로컬 및 클라우드 기반의 다양한 데이터베이스 및 기술에서 가져온 데이터로 작업합니다. 데이터는 Salesforce 클라우드에서 특정 데이터 개체를 포함하여 제공되는 것이 아니기 때문에 데이터 모델링 및 형식화 방식에 상당한 유연성이 존재하며 템플릿화된 데이터 형식이라는 실제 개념이 존재하지 않습니다.

표준화 및 의미 체계 모델은 대부분 PDS(게시된 데이터 원본)로 캡처됩니다.

데이터 의미 체계의 필수 요소

• 데이터 - 원시적인 사실(숫자, 관측치 및 측정값)입니다.
• 정보 - 해당 데이터에 대한 해석이거나 데이터를 처리하고 이해하는 데서 오는 지식입니다.
• 의미 체계 - 기초 데이터와 그 데이터에서 나오는 정보 사이의 징검다리 역할을 합니다.

이 용어는 의미론과 구문론이라는 언어학적 개념에서 유래했습니다. 구문은 어떤 말을 하는 방식이고 의미론은 그 의미가 무엇인지입니다. 의미론은 그것이 의미하는 것이라는 개념은 데이터의 맥락으로서의 의미 체계에도 적용됩니다. 의미 체계에는 데이터 모델에서 테이블이 결합되는 방식, 데이터의 필드 또는 열에 대한 정보 및 서로 상호 작용하는 방식, 기본 집계와 같은 추가 정보, 원시 데이터에 대해 수행되는 계산 등이 포함됩니다.

데이터 집합에 필요한 모든 정보가 포함되어 있어도 의미를 파악하는 방법을 알 수 없다면 아무 소용이 없습니다(링크가 새 창에서 열림). 유용한 의미 체계가 필요합니다.

비즈니스 활용 사례는 의미 체계의 세부 사항과 분리할 수 없습니다. 의미 체계는 데이터 또는 데이터의 비즈니스 컨텍스트에 대한 설명입니다. 의미 체계는 데이터 모델링, 필드 메타데이터 및 설명, 기본 집계, 계층, 그룹 및 집합, 계산 등의 범주로 분류할 수 있습니다.

몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.

• 데이터 모델링
  • 데이터 테이블이 서로 연결될 수 있는 방법입니다. 4개의 분기별 매출 테이블을 유니온해야 하는 경우나, 의사 테이블을 환자 테이블과 직접 관련짓거나, 아니면 둘 다 예약 테이블과 관련짓는 경우 등이 있을 수 있습니다.
• 필드 메타데이터(필드명, 데이터 유형, 멤버 별칭)
  • 이름은 거래처 또는 연락처의 이름입니까?
  • 할인이 할인 적용 여부를 나타내는 부울 필드인지, 할인 유형의 문자열 필드인지, 아니면 할인 금액의 불연속형 측정값입니까?
• 필드 설명
  • 예를 들어, 이 데이터 집합의 APR은 연간 평균자책점(Annual Percent Return)이 아니라 조정 투구 수(Adjusted Pitching Runs)이며, APR = L * IP - R / pf(P)로 계산됩니다. 여기서 L: 리그에서 투구한 이닝당 평균 득점 수, IP: 투구 이닝, R: 허용된 득점, pf(P): 선수의 홈 구장 P에 대한 구장 인수입니다.
• 기본 집계
  • 목록을 COUNT(모든 인스턴스 계산) 또는 COUNTD(고유 값만 계산)로 집계해야 합니까?
  • 측정값의 기본 집계는 SUM 또는 AVG여야 합니까?
• 계층, 집합, 그룹
  • 한 대학의 학과 모음에서 공학부는 자체 단과대학일 수 있고, 역사학과, 문학학과, 철학학과, 정치학과는 모두 인문대학을 구성할 수 있습니다.
• 계산
  • 데이터에 기본적으로 존재하지만 조작하거나 결합해야 하는 필드에서 파생된 필드입니다(예: 오래된 지원 사례를 표준 계정의 경우 10일 동안 열려 있지만 프리미엄 계정의 경우 2일만 열려 있는 사례로 정의하는 것).

Tableau 및 Tableau Semantics의 의미 체계

재사용 가능한 의미 체계 계층이 없으면 데이터 모델, 의미 체계 정의 및 계산된 필드가 반복해서 일회성이 되버려 비효율적이고 오류나 정렬이 잘못될 가능성이 있습니다.

Tableau의 의미 체계

의미 체계는 Tableau 사용자에게 새로운 개념이 아닙니다. 데이터 원본, 특히 PDS(게시된 데이터 원본)의 일부였을 뿐입니다. 게시된 데이터 원본에서 데이터의 의미 체계 정의를 제어할 수 있습니다.

시각적 분석의 주기(링크가 새 창에서 열림)에 대한 Tableau의 철학으로 인해, 의미 체계는 과거에 별개의 계층으로 추상화되지 않았습니다. 작성 환경은 데이터 모델(데이터 원본 탭) 및 의미 체계(데이터 패널)를 함께 개발하는 위치입니다.

Tableau Semantics

Tableau Semantics(링크가 새 창에서 열림)는 의미 체계를 분석과 구별되는 계층으로 분리하는 접근 방식을 취합니다. 그러면 의미 체계 모델을 한 번 구축한 후 다양한 분석 또는 제품에서 재사용할 수 있습니다. Tableau 시맨틱은 데이터 또는 분석과 구별되는 독립 실행형 시맨틱 레이어로 Data 360 및 Tableau Next 환경에 적합합니다. 의미 체계 계층의 단위는 의미 체계 모델입니다. 의미 체계 모델에는 데이터 모델과 데이터에 대한 의미 체계 정의가 모두 포함됩니다. Tableau Semantics에서 의미 체계 모델 작성기는 의미 체계 모델을 만들기 위한 UI입니다. 이러한 시맨틱 모델은 Data 360 또는 Tableau Next에서 작성할 수 있습니다.

상호 운용성

Tableau용 Tableau 시맨틱 커넥터를 사용하면 Tableau Next의 시맨틱 모델을 사용하여 Tableau에서 분석을 수행할 수 있습니다. 또는 PDS(게시된 데이터 원본)로부터 시맨틱 모델(링크가 새 창에서 열림)을 만들어, Tableau Next에서 Tableau의 데이터 원본을 사용하여 분석을 수행할 수 있습니다.