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[데이터 시각화] 0. 데이터 시각화 툴, 대시보드, BI 개념 본문
키워드 : 데이터 시각화 툴, 대시보드, BI
0. 데이터 시각화 툴이란?
데이터 시각화 툴은 데이터를 보는 방법을 바꿀 뿐만 아니라, 빠르고 효과적인 의사결정을 내리는 데도 결정적인 역할을 한다.
0.1. 대시보드란?
(참고 : 대시보드란 무엇인가? - 정의, 목적 및 사례 자료, 매일 IT IN, (2021.12.01.), https://brunch.co.kr/@1015059620/60)
특정 목표나 비지니스 프로세스와 관련된 핵심 성과 지표(KPI)를 지능적으로 볼 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스의 일종. 데이터 시각화의 형태를 갖춘 일종의 '보고서'.
1) 핵심 목적
- 성과지표 측정의 시각적 전시
- 시간 졀약 - 효율성 또는 비효율성 측정
- 모든 시스템을 한눈에 볼 수 있게 하기
- 데이터 특이치 및 상관 관계의 빠른 식별
- 동향 파악
- 비지니스 인텔리전스를 기반으로 더 많은 정보 의사 결정
2) 대시보드 템플릿
(1) KPI 대시보드
실제로 핵심 성과 지표(KPI)는 조직의 성공 여부 또는 프로젝트, 프로그램, 제품을 평가하는 성과 측정의 한 유형임.
따라서 KPI 대시보드가 대화형 그래픽 형태로 특정 전략적 목표에 대한 계량 가능한 측정과 함께 주요 성과 지표를 보여준다고 주장할 수 있음.
두 가지 주요 기능
- 비즈니스 운영 및 목표 확인
- 숨겨진 데이터를 탐색하여 실행 가능한 통찰력 확보
(2) 프로젝트 관리 대시보드
특정 프로젝트에 관한 주요 성과 지표를 보여주는 데이터 도구
프로젝트 진행에 대한 주요 지표와 프로젝트 작업 현황, 예산, 프로젝트에 대한 실시간 통찰력을 제공함.
두 가지 핵심점
- 프로세스의 실시간 추적
- 팀 모니터링
(3) 마케팅 대시보드
주요 마케팅 지표를 추적하고 특정 마케팅 목표를 달성하기 위한 관련 정보의 시각적 표시
이를 통해 기업은 데이터를 강력한 동기 부여자로 전환할 수 있음. 읽기 쉽고 시각적으로 호소력 있는 견해가 과학적이고 예술적으로 구현됨.
두 가지 주요 특징
- 마케팅 성과 심층 측정
- 적절한 코스 추정
0.2. BI(Business Intelligence)란?
기업에서 데이터를 수집, 정리, 분석하고 활용하여 효율적인 의사결정을 할 수 있는 방법에 대해 연구하는 학문이다.
기업의 비전을 달성하기 위하여 비즈니스의 전략을 효율적이고 효과적으로 지원하여 각 조직의 구성원(종업원, 중간 관리자, 의사결정자 등)에게 적시에 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 정보체계라고 정의하기도 한다.(출처 : 위키백과)
비즈니스 인텔리전스(BI)에는 조직이 좀 더 데이터 기반의 의사 결정을 하도록 지원하는 비즈니스 분석, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 데이터 도구, 인프라, 모범 사례가 모두 포함된다. 실제로는, 조직의 데이터에 대한 종합적인 뷰를 갖고 그 데이터를 사용하여 변화를 주도하고 비효율성을 제거하고, 시장이나 공급 변화에 신속하게 대응하고 있다면 최신 비즈니스 인텔리전스를 이미 갖춘 것이다. (출처 : 비즈니스 인텔리전스란 무엇일까요: BI의 개념과 중요성을 알려주는 가이드, tableau, https://www.tableau.com/ko-kr/learn/articles/business-intelligence)
1) 비즈니스 인텔리전스의 예
비즈니스 인텔리전스는 특정한 '무엇'이라기보다는 비즈니스 운영 또는 활동에서 얻은 데이터를 수집, 저장, 분석하여 성과를 최적화하는 프로세스와 방법을 망라하는 포괄적인 용어이다. 이러한 모든 것이 합쳐져 비즈니스에 대한 종합적인 뷰를 생성하여 사람들이 실행 가능하며 더 나은 결정을 할 수 있도록 도와준다. 지난 몇 년간 비즈니스 인텔리전스는 성능 향상을 위해 더 많은 프로세스와 작업을 포함하는 방향으로 진화해 왔다. 다음 사항이 이러한 프로세스에 포함된다.
- 데이터 마이닝: 데이터베이스, 통계, 기계 학습을 사용하여 대규모 데이터 집합에서 추세 발견.
- 보고: 이해 관계자가 결론을 도출하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터 분석을 공유.
- 성과 메트릭 및 벤치마킹: 목표 대비 실적을 추적하기 위해, 대개 사용자 지정된 대시보드를 사용하여, 현재 실적 데이터와 과거 데이터를 비교.
- 설명적 분석: 예비 데이터 분석을 사용하여 어떤 일이 발생했는지 발견.
- 쿼리: 데이터에 특정 질문을 제기하면 BI가 데이터 집합에서 답을 가져옴.
- 통계 분석: 설명적 분석에서 결과를 얻고, 통계를 사용하여 그 데이터를 더 심도 있게 탐색(예: 어떻게 이런 추세가 발생했는지와 그 원인).
- 데이터 시각화: 더 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록, 데이터 분석을 차트, 그래프, 히스토그램 같은 시각적 표현으로 변경.
- 시각적 분석: 시각적 스토리텔링을 통해 데이터를 탐색하여 즉시 인사이트를 전달하고 분석 흐름을 유지함.
- 데이터 준비: 다양한 데이터 원본을 컴파일하고 차원과 측정값을 선정하여, 데이터 분석에 사용할 수 있도록 준비.
2) 비즈니스 인텔리전스가 중요한 이유?
비즈니스 인텔리전스는 해당 비즈니스의 맥락에서 현재 데이터와 과거 데이터를 보여줌으로써 기업이 더 정확한 의사 결정을 내리도록 돕는다. 분석가는 BI를 활용하여 실적 및 경쟁자 벤치마크를 제공할 수 있어서, 조직의 더 원활하고 효율적인 운영을 지원할 수 있다. 또한 분석가는 시장 추세를 더 쉽게 포착하여 매출 또는 수익을 높일 수 있습니다. 올바른 데이터는 효과적으로 사용된다면, 규정 준수부터 채용에 이르기까지 모든 영역에 도움이 된다. 다음은 기업이 더 현명한, 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 비즈니스 인텔리전스를 어떻게 사용할 수 있는지 보여주는 몇 가지 예이다.
- 수익 증가 방법 파악
- 고객 행동 분석
- 경쟁자와 데이터 비교
- 실적 추적
- 운영 최적화
- 성공 예측
- 시장 추세 파악
- 사안 또는 문제 발견
3) 비즈니스 인텔리전스 작동 방식
비즈니스와 조직에는 질문과 목표가 있다. 그 질문에 답하고 목표를 기준으로 실적을 추적하기 위해, 비즈니스와 조직에서는 필요한 데이터를 수집하고 분석하며, 목표에 도달하기 위해 취해야 할 조치를 결정한다.
기술적 측면에서 보면, 비즈니스 활동으로부터 원시 데이터가 수집된다. 데이터는 처리된 후 데이터 웨어하우스에 저장된다. 데이터가 저장되고 나면, 사용자는 이 데이터에 액세스하여 비즈니스 질문에 대한 답을 구할 수 있는 분석 프로세스를 시작할 수 있다.
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