이랜서, AI '씨름' 동작 분석 알고리즘 과기정통부 NIA 우수과제 선정
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오늘날 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 기업들에게 데이터를 활용하는 능력은 중요한 요소가 되었습니다. 고객 선호도와 시장 동향부터 운영 성과 및 재무 지표에 이르기까지 기업에는 인사이트를 얻고 전략적 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 효율적으로 다루어야 하는데요.
데이터를 사용하고 소통하는 일에 어려움을 해결하기 위해 많은 기업들은 인텔리전스(BI) 솔루션을 사용합니다. BI 솔루션은 데이터와 의사 결정자 사이의 가교 역할을 하고 데이터를 액션을 도출할 수 있는 지식으로 전환하는데 필요한 기능을 제공하기 때문인데요.
데이터를 기반한 소통과 활용이 중요한 시대, 데이터 활용을 위한 대표 BI 솔루션 ‘Tableau’를 사용했을 때 어떤 이점을 얻을 수 있는지 대해 대한민국 No.1 IT 인재 매칭 플랫폼 이랜서에서 자세하게 알려드리겠습니다.
(이미지 출처: Tableau 홈페이지)
Tableau는 시각적 분석 플랫폼으로 빠르고 간편한 시각화를 지원하면서 데이터 분석도 가능한 솔루션입니다. 데이터를 연결하는 것부터 공유하는 것까지 모든 과정을 지원하는 엔드 투 엔드 플랫폼으로 볼 수도 있습니다.
“사람들이 데이터를 보고 이해할 수 있도록 지원합니다”라는 사명을 가지고 있을 만큼 어떤 유형의 사용자라도 데이터를 쉽게 탐색하고 인사이트를 얻을 수 있는 강력하고 유연한 솔루션으로 Gartner 보고서에서 2023년 분석 및 BI 플랫폼 부문 10년 연속 리더로 선정될만큼 뛰어난 성능을 자랑하고 있습니다.
(Tableau가 BI 플랫폼 중 리더 위치에 있음을 나타내는 가트너 리포트 / 이미지 출처: 가트너 홈페이지)
Tableau의 주요 기능은 시각화와 데이터 분석으로 특히 시각화 영역에서 명령어를 입력하는 방식이 아닌 직관적인 인터페이스를 통해 데이터를 화면에 끌어 놓기만 해도 시각적으로 표현해주는 VizQL 기술을 채용하고 있어 사용자가 특별한 기술을 보유하고 있지 않더라도 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.
또한, 기초 통계에 대한 계산과 고급 통계는 물론이고 사용자가 원하는 형태로 직접 계산하거나 파이썬, R 같은 통계 프로그램과의 연결도 지원하는데요. 덕분에 조직이 데이터를 기반으로 생각하고 활동할 수 있는 동력을 제공해주며 데이터 및 분석 결과를 기반으로 생각하고 행동할 수 있게 되어, 공통된 목표를 가지고 업무 프로세스를 구성할 수 있습니다.
이외에도 Tableau는 여러 특징들을 가지고 있는데요. Tableau가 가진 특징들이 사용하는 기업에 어떤 긍정적인 영향을 주는지 살펴보겠습니다.
기업에서 보고서를 작성하고 데이터를 분석하는데 가장 많이 사용되는 툴은 ‘엑셀’과 ‘파워포인트’입니다. 하지만 데이터의 양이 증가하면서 수백만 건에 달하는 데이터를 처리하기는 어려워졌고 여러 곳으로 퍼져 있는 데이터를 모으기 위해서는 일일이 수작업을 할 수밖에 없습니다. 이럴 때 ‘Tableua’를 사용하면 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
(데이터를 Tableau에 연결할 수 있도록 지원하는 파일과 서버 항목)
Tableau는 파일이나 서버와 연결할 수 있는 기능을 제공하는데요. 파일은 엑셀과 텍스트(csv)는 물론이고 pdf 파일에서 데이터를 추출할 수 있는 연결도 제공합니다. 서버는 흔히 사용되는 SQL과 Google 스프레드시트, BigQuery 등 다양한 원본 소스에서 데이터를 가져올 수 있죠.
(연결된 데이터를 확인 및 편집할 수 있는 인터페이스)
이렇게 다양한 소스를 통해 데이터를 불러오면 데이터 원본에서 간단하게 데이터를 확인할 수 있습니다. 일종의 빠른 탐색이나 임시 분석이 필요하다면 바로 작업을 시작할 수 있고 더불어 데이터를 정렬하고 새로운 열을 추가하는 등 여러가지 편집을 시도해 볼 수 있습니다.
데이터 시각화는 차트, 그래프, 맵 등의 시각적 요소를 사용하면 데이터에서 추세, 이상값 및 패턴을 빠르게 찾고 새로운 인사이트를 얻도록 도와줍니다. 일반적으로 보고를 위해 사용되는 파워포인트도 여러가지 정보를 표현하기에 좋은 툴이지만 데이터를 표현하기에는 기능적인 한계가 많은데요. 그럴 때 Tableau를 사용하면 차트의 종류는 물론 색상과 패턴 등 표현 방식을 사용자가 원하는 대로 자유롭게 선택하고 표현할 수 있습니다.
(Tableau의 드래그 앤 드롭 동작 방식 / 이미지 출처: Tableau 홈페이지)
Tableau는 단순한 시각화 방법을 제공합니다. 필드를 직접 드래그 앤 드롭 방식으로 추가하면서 내가 데이터를 추가할 때 어떤 방식으로 작동하는지 눈으로 확인할 수 있습니다.
(차트 프리셋과 다양한 표현을 할 수 있는 마크 영역 / 이미지 출처: Tableau 홈페이지)
원하는 차트 유형이 있다면 변수만 선택해 만들 수 있는 프리셋을 제공하고 색상이나 사이즈 등 디자인의 인지적인 부분을 개선할 수 있는 세부 정보를 추가할 수 있는 기능을 제공하는 등 사용자가 데이터를 빠르게 확인하고 활용할 수 있도록 다양한 인터페이스를 지원합니다.
(클릭을 통한 Tableau의 상호작용 방식 / 이미지 출처: Tableau 홈페이지)
또한 단순한 시각화에서 그치지 않고 대시보드를 클릭하거나 항목을 선택하는 등 상호 작용을 통해 동적인 대화형 대시보드를 구현할 수 있습니다. 대화형 대시보드는 다양한 사용자 또는 부서의 특정 요구 사항을 간단한 조작을 통해 빠르게 표현할 수 있습니다.
이를 통해 사용자는 데이터를 시각화하는 다양한 경험을 얻게되어 데이터 활용 능력을 증진시킬 수 있게되죠. 또한 맞춤화된 대시보드는 개인의 역할과 가장 관련성이 높은 지표에 초점이 맞춰져 데이터를 활용하고 데이터 기반으로 의사결정을 하는데 도움을 줍니다.
기업이 변화하는 비즈니스에 맞춰 특정 분야에 전문화된 팀 구조로 환경을 구성하게 되면 협업이 증가하고 조직 내 부서간 교류가 많아집니다. 스타트업의 경우 사일로 형태의 조직을 운영하기도 하며 이런 운영 과정에서 다양한 형태의 정보의 공유가 발생하게되는데요.
(Tableau 사이트에서 지원하는 뷰 공유와 코멘트/ 이미지 출처: Tableau 홈페이지)
특히 데이터 분석 결과는 빈번하게 교류가 일어나면서 시간에 따라 계속 변화하기 때문에 관리하기가 까다롭습니다. 이렇게 변동성이 심한 상황에서 Tableau를 사용하면 데이터 시각화를 통해 가시적인 정보를 실시간으로 공유할 수 있기 때문에 부서간 협업이 효율적으로 이루어지게 도움을 줍니다.
결국 Tableau를 사용하면 데이터를 바탕으로 한 집단적 결정을 빠르게 내리고 행동을 취할 수 있게되어, 빠르게 변화하는 시장에 효율적으로 대응하고 기업이 경쟁우위를 점할 수 있도록 도와주는데요.
현장에서 Tableau를 사용한 기업은 실제로 어떤 효과를 누렸을까요? 백문이 불여일견 Tableau를 사용해 긍정적인 효과를 얻은 실제 사례를 보여드리겠습니다. 바로 국내 1위, 글로벌 6위에 꼽히는 타이어 제조업체 ‘한국 타이어’의 사례 입니다.
한국타이어는 Tableau에 전사적인 데이터 웨어하우스를 연결해 8~9TB에 달하는 데이터를 표준화하고 보고, 부서간 협업, 성과측정 등의 업무를 개선하고 있습니다.
* 실제 한국 타이어에서 사용한 대시보드 이미지(공개되면 안 되는 정보가 있어 텍스트를 흐릿하게 가렸습니다.)
과거 Tableau를 사용하기 전에는 데이터 분석과 리포트 개발에 대한 아이디어를 각 부서에 공유하고 실제로 사용하기까지 많은 시간이 소요되었는데요. Tableau를 도입한 이후에는 전 부서의 현업 직원이 표준화된 데이터를 분석할 수 있는 ‘셀프서비스 분석’ 환경을 구축하게 되었고, 이를 통해 1개의 리포트를 개발하는 데 걸리는 시간을 약 한 달에서 한 주로 75%만큼 단축시켰습니다.
또한, 서로 다른 부서의 현업 직원은 데이터에 대한 공통된 이해를 바탕으로 업무에 맞춰 데이터를 범용적으로 활용할 수 있게 되어, 전사적인 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 하는 스마트 팩토리 프로젝트를 통해 제조업 분야의 디지털 전환을 선도하고 있습니다.
Tableau를 현장에 도입하기 위해선 Tableau에 높은 이해도를 갖춘 ‘Tableau 전문가’가 필요합니다. Tableau는 직관적인 인터페이스를 갖추고 있지만 모든 기능을 익히는 것은 데이터 시각화, 분석 도구를 처음 접하는 사람이 바로 사용하기에는 어려울 수 있고, 고도화 과정에서 대시보드의 성능을 최적화하거나 난이도 높은 데이터 분석을 구현하고 고급 기능을 활용하는 것은 쉽지 않은데요.
숙련된 전문가는 조직이 Tableau를 도입할 때 플랫폼의 기능을 완전히 활용하도록 보장할 수 있습니다. 효율적인 데이터 파이프라인을 설계하고, 반복 작업을 자동화하는데 익숙하기 때문에 불필요한 시간과 리소스를 절약할 수 있으며, 교육 세션과 멘토링을 통해 지식을 이전 받고 내부적으로 Tableau 전문 지식을 구축하는데 고도화된 데이터를 다루는데 도움을 받을 수 있습니다.
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