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수요일, 10월 27, 2021

데이터 시각화 솔루션 선택의 9가지 기준

“애널리틱스 기능을 갖춘 데이터 시각화 툴을 선택하는 방법 “

현존하는 많은 데이터 시각화 솔루션 중 대표적으로 마이크로소프트 파워 BI(Microsoft Power BI), 굿데이터(GoodDate), 루커(Looker), 태블로(Tableau), 클릭(Qlik), 시센스(Sisense)가 있습니다.

이렇게 많은 데이터 시각화 솔루션 중 어떠한 것을 선택해야 할까요?

정해진 답은 없지만 현재 사용 중인 툴이 있다면 그것으로부터 시작하되, 그렇지 않은 경우 몇 가지를 시도해보세요. 일단 툴을 선택했다면 일련의 프로토타입을 제작하면서 기능, 사용의 용이성, 운영 시 고려사항을 검증해야 합니다.

아래에서는 고려할 사항을 상세히 정리해 보았습니다.

  1. 차트, 대쉬보드 유형이 비즈니스 요구를 충족하는지?

데이터 시각화 툴은 차트 유형과 유연성의 기준으로 선택할 수 있습니다.

2. 다른 포맷과 통합하기 쉬운가?

플랫폼이 애널리틱스를 애플리케이션에 넣는 방식이 비즈니스 요구를 충족하는지, 이행하기 쉬운지 검토해야 합니다. 쉽게 통합하려면 HTML에 시각화를 투하할 수 있는 단순한 임베디드 코드가 필수이며, 추가적 유연성이 필요한 경우라면 API 역시 검토해야 합니다. 예를 들어, 매개변수를 애플리케이션으로부터 데이터 시각 표현물로 전달하고 싶다면 API에서 이를 지원해야 할 것입니다. 아울러, 애플리케이션에서 인증 정보를 요구하는 경우가 많기 때문에 플랫폼의 통합 시 단일 로그인 서비스와 원활하게 작용하는지 확인해야 합니다.

3. 레이아웃 다양성과 장비와의 호환성

Power BI 플랫폼의 경우, 데이터 시각화를 설계할 때 시각화는 전체 화면의 이점을 활용할 수 있습니다. 아울러 플랫폼의 툴을 이용해 모바일 디바이스 레이아웃을 즉각적으로 수정할 수 있습니다. 시각적 표현물을 넣을 때에는 애플리케이션 레이아웃에 얼마나 잘 들어맞고, 어떻게 상호작용하는지 확인해야 합니다.

4. 이용자의 권한을 설정

상이한 집단 및 이용자가 상이한 데이터 표현물로 접근하는 애플리케이션을 구축하는 경우라면 플랫폼이 저-수준 보안을 어떻게 지원하는지 검토하라. 이용자 로그인이 데이터 권한을 촉발할 수 있고, 접근 가능 데이터에 맞춰 시각적 표현물이 적절히 조절되는지 확인하라. 아울러 플랫폼에 관리자 수준 툴이 있어서 상이한 이용자로서 시각적 표현물을 조회하면서 권한 및 시각 데이터가 적절히 설정되어 있는지 확인할 수 있는지 조사하라.

5. 애플리케이션에 연결할 수 있을 만큼의 속도

시각화 플랫폼에서 시각 데이터에 접근할 때 이용자는 데이터의 양과 애널리틱스의 복잡성에 더 민감하기 때문에 속도 저하에 관대한 편입니다. 이와 대조적으로, 시각 데이터가 사용자경험의 미미한 부분에 불과한 애플리케이션을 이용한다면 속도 면에서 기대치가 이보다 높습니다. 아울러 시각화가 검색 엔진에 최적화된 대중적 웹 페이지에 이식되는 경우 속도를 검토하는 것이 결정적으로 중요합니다. 왜냐하면 시각 데이터에 의해 느려진다면 페이지 순위가 저하될 것이기 때문이죠.

6. 애플리케이션에서 ‘실시간 접근’의 비중

플랫폼에서 데이터 출처로의 실시간 접근을 지원하는지 아닌지, 또는 캐시된 데이터의 애널리틱스 실행이 적정한지 여부는 성능과 직결됩니다. 실시간 데이터 가용성, 성능, 비용(원가) 사이에는 흔히 절충이 존재하기 마련입니다. 실시간 업데이트로부터 정기 업데이트로 변경할 수 있는 제어수단이 있고, 아울러 성능을 검증하는 것은, 대형 데이터 세트에서 필수입니다.

7. 개발 기능은 유연하고 확장 가능한가?

일단 애플리케이션 개발 사이클에 시각화 프로세스가 투입되면 버전 제어를 실행하고, 개발을 관리하고, 테스트 및 제작 워크플로우를 전개하고, 실무를 테스트하고, 여하한 지속적 통합 툴과의 구성설정을 하는데 이상이 없어야 합니다.

8. 워크플로우와 상호운용성으로 플랫폼을 확대

일단 시각화를 접목했다면 비즈니스 요건에 부합하는지 검증해야 합니다. 일부 기능은 예컨대 정렬 순서 변경, 시각 데이터에 사용될 측정 단위의 선정, 표에 쓰일 컬럼(열) 종류의 선택, 차트 유형 사이의 전환 등 플랫폼의 기능입니다. 특히 이용자가 기저 데이터를 갱신할 수 있도록 하려는 경우라면 기능 확장이 필요할 것이며, 전체 플랫폼 기능과 미래 기술 동향을 주시해야 합니다. 일부 데이터 시각화 플랫폼은 개발자가 API를 이용해 시각 기능을 확대하는 것을 지원합니다.

9. 플랫폼의 비용이 합리적인지?

대다수 데이터 시각화 플랫폼은 선행 비용과 이용자당 요금이 있습니다. 시각화를 넣어 수천 명의 이용자에게 접근을 제공하려 한다면 애플리케이션의 원가와 사업 모델 사이의 정렬, 즉 사업성을 따져보아야 합니다. 이는 시각화가 고객 대면 애플리케이션에 임베디드될 때 특히 중요합니다. 데이터 시각화 플랫폼의 이용자당 요금이 원가의 상당 부분을 차지할 수 있기 때문입니다.

그러나 주된 고려 사항은 이해 관계자가 플랫폼 역량에 부합하는 사용자 경험과 설계를 정의할 능력이 있는지 확인해야 합니다. 이러한 플랫폼은 최고의 시각화 사례를 갖도록 설계되기 때문에 혜택이 되는 경우가 빈번하나 이해관계자가 특정 설계 및 기능 요건에 종속되어 있다면 데이터 시각화 플랫폼의 적용이 어려울 수 있습니다. 이런 상황에서는 시각화를 개발하기 위해 여러 데이터 시각화 라이브러리 중 하나를 검토해야 합니다.

더나은인재교육컨설팅
문의 : 02-545-3487
홈페이지 http://www.thehrd.kr/

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