[ATC] 25/02/11

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조직 상황에 맞는 BI 툴 고르기 | 요즘IT

 

주제

조직 상황에 맞는 BI 툴 고르기

 

요약 및 주요 포인트

* 결론

조직의 상황에 맞는 BI툴을 선택해 데이터 드리븐 문화를 조성하고 팀간 커뮤니케이션을 활성화하여 비용 효율성 달성할 수 있음

- 데이터 기반 의사결정이 다양한 직군에서 활용됨에 따른 BI 툴의 필요성 대두

- 조직의 데이터 문화, 팀구성원, 비용측면 고려하여 조직에 적합한 BI툴 선댁해야함

- BI툴 선택시 고려사항

데이터 드리븐 문화 조성: 초기 단계(컨설팅, 교육 필요) & 거버넌스 구축 단계(유쵸 툴 사용 가능)

조직 및 팀 구성원: 데이터 핸들링에 익숙한 팀과 그렇지 않은 팀에 맞는 툴 선택하기

비용: 무료 오픈소스툴(리대시, 슈퍼셋, 제플린)과 유쵸 툴(태블로 Power BI, Looker Studio) 중 선택

 

핵심개념

용어정리

• PO(Product Owner): 제품 개발의 방향과 우선순위를 결정하는 사람
• 데이터 드리븐(Data-Driven): 데이터 기반으로 의사결정을 내리는 접근방식
• 데이터 거버넌스(Data Governance): 데이터 관리정책과 절차를 정의하고 실행하는 체계
• 데이터 웨어하우스(Data Warehouse): 데이터를 통합저장하고 분석에 활용하는 대규모 저장소
• 테이터 마트(Data Mart): 특정 사용자 그룹의 요구에 맞춘 데이터 제공을 위한 소규모 저장소
• Power BI: Microsoft의 데이터 시각화 및 분석도구
• Zeppelin: Apache의 웹 기반 데이터 분석 및 시각화 노트북 도구
• Looker Studio: 구글 데이터 스튜디오. 데이터 시각화 및 대시보드 생성도구
• Redash: SQL 쿼리 실행 및 데이터 시각화를 위한 오픈 소스도구
• Superset: Apache의 데이터 탐색, 시각화를 위한 오픈 소스 플랫폼
• Plotly dash: 파이썬 기반 데이터 시각화, 웹 구축이 가능한 오픈 소스 프레임 워크

기타(공통 인사이트, 의미있었던 의견, 실무 적용사례)

* 개인 인사이트

다양한 직군에서 시각화 툴을 사용하는 건 알고 있었지만 이렇게 다양한 툴에 대해서는 알지 못했다. 많은 툴 중 조직에 적절한 BI툴을 이용해 업무의 효율성을 높이고 최종적으로는 비용적인 효과를 도출하는것이 중요하다. 의사결정에 도움을 주기 위해 데이터 해석 능력을 키워야 겠다는 생각이 들었다.