데이터 기반 의사결정에 유용한 BI 툴 알아보기
데이터를 직접 추출하거나 특정 담당자에게 부탁해서 데이터를 확인하고 있는가? 혹은 사내 대시보드를 통해 데이터를 확인하고 있을 수도 있겠다. 보다 원활한 데이터 기반 의사 결정을 위해선 필요할 때 데이터를 손쉽게 확인할 수 있는 시스템이 필요하다. R이나 파이썬 등 코딩작업 없이도 시각화를 통해 데이터 분석이 가능하고 필요한 데이터를 스스로 찾아볼 수 있는 형태로 업무 환경은 변화하고 있다. 데이터 기반 의사결정 시스템을 구축할 수 있는 BI툴에 대해 알아보자.
Tableau
Tableau는 BI 및 데이터 시각화 툴로서, 사용자들이 데이터를 시각화하고 이해하기 쉬운 형태로 표시할 수 있도록 돕는다. Tableau는 데스크톱, 온라인 및 서버 버전이 있으며, 데이터를 다양한 소스에서 추출하여 시각화할 수 있는 툴이다. 드래그 앤 드롭으로 모든 기능을 활용할 수 있을 정도로 간편한 UI를 가진다.
출처 : Tableau장점
직관적이고 효과적인 시각화 도구로, 복잡한 데이터를 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 도와준다.
상호작용성이 높아 사용자가 데이터를 자유롭게 탐색하고 발견적인 분석을 수행할 수 있다.
대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.
다양한 데이터 소스를 지원해 여러 소스에서 데이터를 가져와서 통합적으로 분석할 수 있도록 돕는다.
쉽게 사용할 수 있도록 UI가 간결하게 구성되어 있다.
태블로 커뮤니티에 다양한 사용자 지원 자료와 예제가 제공되어 있어 사용자가 학습하기 쉽다.
단점
기업용 데이터 시각화 도구로, 상대적으로 높은 가격대를 갖는다.
대용량 데이터를 처리하고 시각화하기 때문에 높은 컴퓨터 요구사항을 가진다.
데이터 가공 기능이 제한적이다. 복잡한 데이터 가공을 수행하려면 다른 도구를 사용해야 할 수도 있다.
Looker Studio (구 구글 데이터 스튜디오)
Looker Studio는 시각화 및 보고서 작성 기능을 제공하는 웹 애플리케이션이다. 샘플 대시보드를 제작하는데 제약이 없으며, 하나의 차트를 그려내는데도 몇 분 걸리지 않는다. 단순 차트뿐 아니라 컴포넌트에 수식을 넣어 복잡한 산식이나 조건도 표현할 수 있다. 차트 위젯을 통해 데이터를 시각적으로 보여주는 것을 도우며 여러 사람과 협업에도 유용할 수 있다.
필자 블로그의 구글 애널리틱스 소스를 시각화한 모습장점
다양한 데이터 소스와의 연동이 가능해 사용자는 다양한 데이터를 한 곳에서 쉽게 분석할 수 있다.
직관적인 시각화 기능으로 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있다.
높은 상호작용성을 제공해 데이터를 쉽게 탐색하고 분석할 수 있다.
유연한 UI를 제공하여 사용자가 원하는 대로 보고서를 만들 수 있다.
업계 표준 보안을 준수하여 사용자 데이터를 안전하게 보호한다.
단점:
비싼 가격으로 대규모 기업이나 대규모 데이터를 처리하는 사용자들에게 적합한 제품이다.
학습 곡선이 높다. 다른 BI 도구와 달리 사용자들이 시간과 노력을 투자하여 제품을 숙달해야 한다.
데이터 정제 기능 부족 등 다른 BI 도구와 달리 몇 가지 제한된 기능이 있다.
Microsoft Power BI
마이크로소프트사에서 개발한 BI 툴로 데이터 시각화, 분석, 보고서 작성 등 다양한 기능을 제공한다. 마이크로소프트가 제공하는 클라우드 기반 플랫폼인 Azure를 기반으로 작동한다. 무료 버전에서도 대부분의 기능을 사용할 수 있으며, Excel과의 연동성이 뛰어나므로 Excel에 익숙한 사용자들도 쉽게 사용할 수 있다.
출처 : Microsoft Power BI장점
다양한 데이터 소스와의 연동이 가능해 다양한 데이터를 한 곳에서 쉽게 분석할 수 있다.
직관적이고 간편한 시각화 기능을 제공해 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있다.
인공지능 기술을 활용하여 자동화된 분석, 예측, 추천 등의 기능을 제공한다.
실시간 데이터 처리를 지원하여 실시간으로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있다.
유연한 UI를 제공하여 사용자가 원하는 대로 보고서를 만들 수 있다.
클라우드 기반으로 작동하기 때문에 언제 어디서나 접근이 가능하며 데이터 보안도 유지된다.
단점
비싼 가격 때문에 소규모 기업이나 개인 사용자들은 사용하기 어려울 수 있다.
대용량이나 복잡한 데이터 처리에는 제한적일 수 있다.
다른 BI툴과 마찬가지로 학습 곡선이 높다. 시간과 노력을 투자하여 제품을 숙달해야 한다.
데스크톱 애플리케이션을 기반으로 작동하기 때문에 모바일에서의 사용이 어려울 수 있다.
Superset
Superset은 데이터 시각화, 대시보드 및 데이터 탐색을 위한 다양한 기능과 기능적인 다양성, 상호작용성, 대화형 데이터 탐색, 데이터 추출 등을 제공한다. Python 기반으로 개발되었으며, SQL 기반의 다양한 데이터 소스를 지원한다. 다양한 데이터 소스와 연결할 수 있는 확장성과 유연성을 가지고 있으며 사용자 친화적인 UI/UX를 갖추고 있어 데이터를 쉽게 시각화하고 분석할 수 있다.
출처 : Superset장점
Apache Superset은 MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Amazon Redshift, Apache Hive, Apache Druid, Google BigQuery 등 다양한 데이터 소스를 지원하므로 다양한 데이터 소스를 연동한 사용이 가능하다.
다양한 차트 유형을 제공해 사용자의 요구에 따라 적합한 차트를 선택하여 데이터를 시각화할 수 있다.
대화형 차트 및 대시보드를 만들 수 있어 데이터를 탐색하고 원하는 정보를 추출할 수 있다.
사용자 인증 및 권한 부여 기능을 제공하여 데이터 보안을 유지할 수 있다.
대규모 데이터를 처리할 수 있다.
오픈소스로 제공되므로 비용 문제를 해결할 수 있다.
단점
설치 및 설정이 복잡하다. 초기 설정이 잘못될 경우 문제가 발생할 수 있다.
처음 사용할 때 이해하기 어려울 수 있다.
대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 높은 컴퓨터 요구사항을 가진다.
대시보드 내부 차트 변경 또는 추가 등 대시보드를 변경하는 것이 어려울 수 있다.
참고 자료 : 챗GPT 외 2건
