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다양한 가능성 고려하기

데이터 시각화는 많은 비즈니스 인텔리전스 툴의 일부로서 고급 분석의 핵심입니다. 이는 오늘날 생성된 모든 정보나 데이터를 사람들이 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 시각화를 사용하면 정보가 원형 차트, 그래프, 다른 유형의 시각적 표시와 같은 그래픽 형태로 표시됩니다.

데이터 시각화에 대해 알아야 할 사항

"사진 한 장이 천 마디의 가치가 있다"는 말이 있습니다. 오늘날 빅 데이터 시대를 영위하는 기업들은 다양한 데이터 유형과 온프레미스 및 클라우드 기반 소스에서 유입되는 엄청난 양의 정보를 처리하느라 시달리고 있는데, 이 속담에 딱 들어맞는 상황입니다.

정보를 가려내어 중요한 것과 그렇지 않은 것을 파악하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 시각적 개체를 통해 분석을 훨씬 쉽고 빠르게 수행할 수 있고, 중요한 사항을 한눈에 파악할 수 있습니다. 또한 대부분의 사람들은 텍스트보다 시각적 개체에 훨씬 더 잘 반응합니다. 뇌로 전송되는 정보 중 90%는 시각적 개체이고 뇌는 텍스트의 60,000배 속도로 시각적 개체를 처리합니다1. 이러한 점이 데이터 시각화를 사용하여 정보를 분석하고 전달해야 하는 확실한 근거가 됩니다.

시각 분석이 중요한 이유

우수한 데이터 시각화는 데이터를 분석하고 해당 데이터를 기반으로 결정을 내리는 데 필수적입니다. 데이터 시각화를 통해 사람들은 패턴과 관계를 쉽고 빠르게 보고 이해하며 원시 번호의 테이블이나 스프레드시트만으로 파악하기 힘든 새로운 추세를 포착할 수 있습니다. 그리고 대부분의 경우 도표를 해석하는 데 전문적인 교육이 필요하지 않아 누구나 이해할 수 있습니다.

잘 설계된 그래픽은 정보를 제공할 뿐만 아니라 강력한 프레젠테이션 효과를 통해 정보의 영향력을 강화함으로써 테이블이나 스프레드시트로는 불가능한 사용자의 관심을 유도할 수 있습니다.

데이터 시각화 원리

대다수 데이터 시각화 툴은 관계형 데이터베이스와 같은 데이터 소스와 연결할 수 있습니다. 온프레미스 또는 클라우드에 저장 가능한 이 데이터는 검색되어 분석에 사용됩니다. 그런 다음 사용자는 다양한 옵션에서 데이터를 표시하는 최선의 방법을 선택할 수 있습니다. 일부 툴은 제공되는 데이터 유형에 따라 표시 추천을 자동으로 제공합니다.

완벽한 시각화 툴 선택

그래픽은 항상 데이터의 유형과 목적을 고려해야 합니다. 정보 중에는 다른 유형보다 그래픽 유형에 더 적합한 경우도 있습니다. 예를 들어, 원형 차트보다는 막대 그래프가 적합한 경우가 있습니다. 그러나 대다수 툴과 마찬가지로 사용자는 선 그래프와 막대 차트 같은 공통 차트에서부터 일정, 지도, 플롯, 히스토그램, 맞춤형 디자인에 이르기까지 다양한 시각 분석 옵션을 선택할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스를 위한 다양한 데이터 시각화 사용

데이터 시각화는 새로운 개념이 아닙니다. 라스코 동굴 벽화는 수천 년 전의 사냥 방식을 보여주는 데이터 시각화의 한 형태로 볼 수 있습니다.

라스코 동굴 벽화 이미지

첨단 기술 덕분에 새로운 시각적 옵션이 적용되었습니다. 하지만 최신 데이터 시각화에도 스토리텔링이 포함되어 있습니다.

비즈니스 인텔리전스의 경우, 주요 지표에서 기업의 성과를 추적하는 이야기일 수도 있습니다. 이 회사를 경쟁사와 어떻게 비교할 수 있을까요? 지표를 토대로 이메일이나 제품 마케팅 캠페인을 진행하는 방식으로 비교해볼 수 있습니다. 캠페인이 목표를 달성하는 방향으로 진행되고 있을까요? 또는 데이터 소스의 현재 상황을 보여주고 있는 것일 수도 있습니다.

어제, 오늘, 그리고 앞으로 일어날 모든 일들이 여기에 해당합니다. 가능성은 무궁무진합니다.

데이터 시각화 툴에서 살펴봐야 할 사항

데이터 시각화를 통해 내용을 전달하면서 복잡한 문제를 명확하게 전달할 수 있습니다. 이상점이나 변칙을 포함하여 소음에서 중요한 정보를 식별하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

또한 증가하는 데이터의 양을 파악하는 데에도 유용할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트와 시각적으로 상호 작용하면 분석을 단순화하여 새로운 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다.

최적의 툴을 사용하면 데이터 시각화를 통해 이 모든 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 그렇다면 무엇을 살펴봐야 할까요? 여러 가지 요인을 고려해야 합니다.

두뇌를 사용한 데이터 시각화 툴

삶을 더욱 편리하게 해주는 솔루션의 필요성

그렇다면 내장형 머신러닝이 지원하는 강화된 분석이 포함된 스마트 데이터 시각화 툴을 살펴보십시오.

이러한 기능을 갖춘 툴은 데이터 준비에서부터 정보를 분석하고 전달하는 모든 단계에서 도움이 되는 강력한 기능을 제공해야 합니다. 지금까지 분석할 데이터 준비 작업은 수동 프로세스였고, 시간이 많이 걸리며, 어렵고 오류가 발생하기 쉬웠습니다.

하나 이상의 소스에서 정보를 수집하고 통합하여 데이터 준비를 자동화할 수 있는 툴을 고려해 보십시오. 이러한 툴은 프로세스를 가속하고 오류 가능성이 줄여 줍니다. 또한 이 툴은 보다 정확한 결과를 얻기 위해 검토에 포함할 새 데이터 세트를 추천하여 분석을 강화할 수 있어야 합니다.

쉽고 빠르게 질문하고 답변을 받아 필요한 항목을 검색하고 직접 데이터를 사용할 수 있도록 해주는 대화형 데이터 시각화 툴이 필요합니다. 인간의 언어로 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 해주는 자연어 인터페이스를 사용하면 이러한 목표를 달성할 수 있습니다. 인터페이스를 사용하여 요청이나 데이터 세트 파라미터를 수정할 수도 있습니다.

또한 프레젠테이션에 최적인 그래픽을 선택하거나 데이터 결과에 따라 자동으로 추천해 주는 툴이어야 합니다.

코딩 지식이나 첨단 기술 없이도 클릭 한 번으로 예측 분석 및 예측에 액세스하여 패턴을 알아내고 향후 결과와 추세를 예측할 수 있어야 합니다.

모바일 데이터 시각화 어플리케이션을 통해 제공되는 선제적이고 개인화된 분석을 생각해 보겠습니다. 이 기능은 머신러닝이 내장된 툴에서 사용할 수 있습니다.

사용자가 무엇을 언제 어디서 필요로 하는지 파악하는 개인화된 어시스턴트를 이용할 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 어시스턴트는 뉴욕에서 열리는 비즈니스 회의에 필요한 비즈니스 보고서와 그래픽이 무엇인지 알아낼 수 있습니다. 음성 기반 쿼리를 지원하기 위해 음성 메시지를 텍스트로 변환하고 이동 중에 새 데이터를 분석할 수 있으면 이를 알려줍니다.

정보를 분석하느라 책상 앞에 종일 앉아있을 필요가 없습니다. 휴대폰이나 태블릿을 이용해 어디서나 분석을 수행할 수 있습니다.

머신러닝을 이용하면 의사결정을 개선하기 위해 비즈니스 동인을 파악하고 데이터의 행동 양식을 파악하며 인사이트를 도출하는 과정을 자동화할 수 있습니다.

사용하기 쉬운 툴

분석과 프레젠테이션의 진행 속도를 늦춰 장애물이 되는 솔루션이 아닌, 원활한 진행을 지원하는 기능이 내장된 데이터 시각화 툴이 필요합니다.

사용 편의성을 고려하십시오. 예를 들어 포인트 앤 클릭 또는 드래그 앤 드롭 기능뿐만 아니라 자동으로 시각화된 데이터를 보거나 하나의 그래픽을 강조 표시하고 다른 그래픽에서 관련 정보를 자동으로 볼 수 있는 기능을 사용할 수 있게 되면 이 모든 작업을 수동으로 진행하지 않아도 됩니다. 정보를 쉽고 빠르게 추가하거나 편집(예: 배치를 변경하여 새로운 인사이트를 표시)할 수 있는 툴이 필요합니다.

셀프 서비스 툴

과거에는 IT 팀이 비즈니스 분석을 담당하는 경우가 많았습니다. 오늘날에는 많은 회사에서 영업 및 마케팅 관리자 또는 기술 지식이 없는 일반 사용자가 이 작업을 이어받았습니다. 그러나 툴을 사용하기 어렵거나 SQL에 대한 심층 지식이 필요하거나 데이터 준비에 폭넓은 스크립팅이 필요한 경우 IT 팀은 아직도 이 프로세스에 관여하여 밀려드는 지원 요청을 처리하기도 합니다.

IT 팀에서 답변을 주고받는 데 시간을 허비하는 이유는 무엇일까요? 셀프 서비스용 데이터 시각화 툴을 선택하십시오. 단계별 탐색 및 내장형 기능이 지원되는 대화형 환경을 갖추고 있어 사용자 지정이 필요하지 않습니다.

특히 분석에 문외한인 사용자가 특정 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 분석 기능에 인공지능(AI) 및 머신러닝이 포함된 셀프 서비스 툴을 추천합니다.

그 결과, 영업 및 마케팅 관리자에서부터 비즈니스 분석가에 이르기까지 최종 사용자가 자체 IT 팀의 개입을 최소화하면서 비즈니스 분석을 처리할 수 있습니다.

연결된 툴

데이터 시각화 툴에는 다양한 소스에서 가져온 데이터를 로드하고 통합할 수 있도록 사전 구축된 연결 설정이 있어야 합니다. 그러면 데이터 세트를 쉽게 혼합하고 실제로 중요한 사항을 빠르게 결정할 수 있습니다. 또한 전사적으로 액세스 가능하고 언제 어디서나 동료와 공유할 수 있도록 설계되어야 합니다.

많은 기업이 다음과 같은 다양한 툴을 지원하는 분석 에코시스템을 사용하고 있습니다. 프로덕션 보고용 툴, 관리 보고용 툴, 검색용 툴 등을 따로 사용하면 비용이 많이 들고 다양한 기술이 필요하며 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 그렇다면 더 나은 솔루션은 무엇일까요? 모든 비즈니스 분석 작업을 처리할 수 있도록 플랫폼을 연결해 주는 데이터 시각화 툴을 선택하십시오.

유연한 툴

개중에는 모든 것을 직접 처리하고 싶은 프로젝트도 있습니다. 다른 프로젝트에서는 약간 혹은 많은 자동화 기능이 유용할 수 있습니다. 따라서 인간과 기계를 서로 쉽게 전환할 수 있는 유연성을 제공하는 데이터 시각화 툴을 사용하십시오.

필요한 옵션

기술 환경 측면에서도 유연성이 핵심 요소가 될 수도 있습니다. 어떤 유형의 솔루션이 필요하세요? 클라우드? 데스크톱? 온프레미스? 모바일? 솔루션 조합? 오늘날은? 미래는 어떨까요?

툴 중에는 사용자의 선택권을 제한하여 데스크톱 버전만 제공하고 데이터 시각화 기능만 제공하는 경우도 있습니다. 또 다른 툴은 환경과 비즈니스 요구사항이 변화하면서 현재와 미래의 지원을 보장하기 위해 포괄적인 비즈니스 인텔리전스 플랫폼에 통합된 다양한 솔루션을 제공하기도 합니다.

이 모든 가능성 고려하기

데이터 시각화 툴이 비즈니스 인텔리전스와 조직에 미치는 영향을 생각해 보십시오. 귀사를 위한 툴이 준비되어 있습니다.