데이터 시각화 살펴보기
비즈니스 모델에는 상당한 양의 정보가 포함될 수 있습니다. 이와 같은 모델을 생성하는 목적은 모델에 포함된 정보를 설명하고, 질문을 하고, 비즈니스를 추진하는 데 도움이 되는 답변을 얻을 수 있도록 지원하는 것입니다.
이 단원에서는 모델의 정보를 분석하고 이해하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기술에 관해 설명합니다.
보고란?
보고는 데이터를 정보 요약으로 구성하여 조직의 여러 영역이 어떻게 수행하고 있는지를 모니터링하는 프로세스입니다. 보고 기능을 통해 회사는 온라인 비즈니스를 모니터링하고 데이터가 예상 범위를 벗어나는 경우를 알 수 있습니다. 좋은 보고는 최종 사용자의 비즈니스에 대한 질문을 발생시켜야 합니다. 보고는 무엇이 발생했는지를 보여주지만 분석은 왜 발생했는지와 어떤 조치를 취할 수 있는지에 중점을 둡니다.
비즈니스 인텔리전스란?
‘BI(비즈니스 인텔리전스)’라는 용어는 비즈니스 정보의 수집, 통합, 분석 및 프레젠테이션을 위한 기술, 애플리케이션 및 실행을 의미합니다. 비즈니스 인텔리전스의 목적은 더 나은 의사 결정을 지원하는 것입니다.
비즈니스 인텔리전스 시스템은 비즈니스 운영에 대한 과거, 현재 및 예측 뷰를 제공합니다. 대부분은 데이터 웨어하우스로 수집된 데이터를 사용하는 경우가 많으며 라이브 작동 데이터로 작업하는 경우도 가끔 있습니다. 소프트웨어 요소는 보고, 대화형 “세분화” 피벗 테이블 분석, 시각화 및 통계 데이터 마이닝을 지원합니다. 애플리케이션은 비즈니스 성과 관리를 포함하는 목적을 위해 영업, 생산, 재무 및 기타 많은 비즈니스 데이터 원본을 다룹니다. 비교를 위해 동일한 업계의 다른 회사에 대한 정보를 수집하는 경우가 많습니다. 동일한 업계의 다른 회사와 비교하는 이 프로세스를 ‘벤치마킹’이라고 합니다.
데이터 시각화란?
데이터 시각화는 정보 및 데이터를 그래픽으로 표현한 것입니다. 데이터 시각화 도구는 차트, 그래프 및 맵과 같은 시각적 요소를 사용하여 데이터의 추세, 이상값 및 패턴을 파악하고 이해할 수 있는 액세스 가능한 방법을 제공합니다. Azure를 사용하는 경우 가장 인기 있는 데이터 시각화 도구는 Power BI입니다.
Power BI를 사용하면 여러 다른 데이터 원본에 연결하여 데이터 모델에 결합할 수 있습니다. 데이터 모델을 사용하면 시각적 개체를 빌드할 수 있으며 보고서로 공유할 수 있는 시각적 개체의 컬렉션을 조직 내 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.
데이터를 제시하는 시각화 옵션 탐색
데이터 시각화를 사용하면 데이터 자체를 확인하는 대신 데이터의 의미에 집중할 수 있습니다. 적절한 데이터 시각화를 통해 추세, 변칙 및 잠재적인 문제를 빠르게 파악할 수 있습니다. 시각화의 가장 일반적인 형태는 다음과 같습니다.
‘가로 막대형 및 세로 막대형 차트’: 가로 막대형 및 세로 막대형 차트를 사용하면 다양한 범주에서 변수 세트가 변하는 방식을 볼 수 있습니다. 예를 들어 아래에 있는 첫 번째 차트는 가상의 소매점 쌍에 대한 매출이 매장 간에 어떻게 다른지를 보여줍니다.
이 차트에서는 월별 매출이 어떻게 다른지를 보여 줍니다.
‘꺽은선형 차트’: 꺾은선형 차트는 일반적으로 시간 경과에 따른 전체 값의 전체적인 모양을 강조합니다.
‘행렬’: 행렬 시각적 개체는 데이터를 요약하는 테이블 형식 구조입니다. 종종 보고서 디자이너는 보고서 및 대시보드에 행렬을 포함하여 사용자가 행렬에서 하나 이상의 요소(행, 열, 셀)를 선택하여 보고서에서 다른 시각적 개체를 교차 강조 표시할 수 있도록 합니다.
‘주요 영향 요인’: 주요 영향 요인 차트는 선택한 결과 또는 값에 대한 주요 기여자를 표시합니다. 주요 영향 요인을 통해 주요 메트릭에 영향을 주는 요인을 이해하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 두 번째 주문하는 고객에게 영향을 주는 요인 또는 지난 6월 매출이 높은 이유 등입니다.
‘트리 맵’: 트리맵은 각 항목의 상대 값을 나타내는 크기와 색이 지정된 사각형으로 구성된 차트입니다. 이 차트는 사각형이 주 사각형 내에 중첩되는 계층 구조 형식일 수 있습니다.
‘분산형’: 분산형 차트는 두 숫자 값 간의 관계를 보여 줍니다. ‘거품형 차트’는 데이터 요소를 거품으로 바꾸며 거품 크기가 추가적인 세 번째 데이터 차원을 나타내는 분산형 차트입니다.
점 그림 차트는 거품형 차트 및 분산형 차트와 비슷하지만 X축을 따라 숫자 또는 범주 데이터를 그릴 수 있습니다.
‘등치 지역도’: 지리 데이터가 있으면 등치 지역도를 사용하여 특정 값이 특정 지리 또는 지역을 기준으로 어떻게 다른지 표시합니다. 밝게(낮은 빈도/낮음)부터 어둡게(높은 빈도/높음)까지 다양한 음영으로 이러한 상대적 차이를 볼 수 있습니다.
