목차
Salesforce Live Korea 2023 행사
이번 5/23에 세일즈포스에서 규모가 꽤 큰 컨퍼런스가 진행되었다. 태블로 세션들을 들어보고자 참가하게 되었는데, 작년 Tableau DataFest 이후 반 년에 열린 큰 태블로 행사여서 기대도 되었고, 회사를 잠시 벗어나 나름 재미있는 시간을 보낼 수 있었다 
. 2022 Tableau DataFest 후기는 아래의 포스트 참고하기!
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이번에는 특별 이벤트로 세일즈포스 키노트 이후에 잠시 가수 테이의 미니 콘서트가 있었는데 추억의 히트곡 ‘사랑은… 향기를 남기고’를 비롯해 4곡 정도를 선보였다.
1층 현장에는 자리가 없어 직관은 못하고 2층에서 화면으로 보아서 넘 아쉬웠는데, 분명 좋지 못한 음향 상황이었을 것 같은데도 역시 ‘테이는… 굉장한 라이브를 남기고’ 떠났더랬다.
카슴 아파숴허~ 목이 메여숴허
태블로 놀이터
태블로 세션이 진행되는 3층 로비공간에는 태블로 시각화 사례들이 전시되어 있었다. 저번 행사와 마찬가지로 꽤나 창의적인 비주얼의 대시보드도, 업무에 참고해볼만한 실용적인 대시보드들도 볼 수 있었다.
다양한 데이터 시각화 사례 펼쳐서 보기
이런 재미있는 부스도. 시간을 되돌릴 수 있다면…..? ㅋㅋ
참가한 태블로 세션의 주요 내용을 아래와 같이 정리해보았는데, 6월 중 세션 영상이 오픈될 예정이라고 하니 영상 링크도 다시 업데이트 해야겠다.
Keynote: A New Day for Data
위장영 엔터프라이즈 사업본부장, 김연진 솔루션엔지니어 팀장
태블로
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“A New Day for Data” 라스베가스 행사의 키노트 내용을 전달
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태블로의 커뮤니티: Data Fam
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Data is at the Heart of Customer 360 (Salesforce Service)
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C360은 기업이 고객과 연결될 수 있도록 돕는다. 태블로는 거기서 중요한 역할.
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태블로는 분기마다 major 업그레이드 (기능 추가)
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태블로 교육: 교육 서비스를 진행 중. 초중급 수준. 고객사 방문 교육도.
A new day for data
1.
Data Trusted by all 데이터 플랫폼: 데이터 저장, 보관
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Data Cloud for Tableau
2.
Innovative for the future: 분석을 위한 새로운 기능
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Analytics: 새로운 마크타입 출시 - Sankey, 원형
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public에서 6월까지 한시적 제공 중. 피드백 받고 향후 정식 출시 예정
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Embedded
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Security & Governance
3.
Data Augmented by AI: Tableau GPT 출시
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새로운 분석 경험 제공할 것으로 기대
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로드맵
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메트릭 단계: Tableau Pulse 출시 예정 (23 가을 파일럿 예정)
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메트릭 모니터링, 감지, 문제 분석까지 주요 지표를 관리하는데 AI 활용
Tableau Pulse 예시 화면
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Insights Service, Proactive Q&A 단계: 개발 중 (24 봄 파일럿 예정)
◦
계산식을 만들때 태블로 GPT에게 방법을 물어볼 수 있음
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예: “json에서 이메일 주소 뽑는 방법을 알려줄래? 계산식으로 바로 쓸수있게”
→ 답을 바로 적용하면 계산식에 활용 가능
◦
서버 화면에 검색: 질문을 던지면 데이터에서 차트를 만들어 제시해줌 → 활용 가능
◦
데이터 가이드: 궁금할만한 질문을 미리 뽑아준다. 클릭하면 관련 시각화까지 만들어줌
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태블로를 잘 쓰는 개인 비서가 생긴다고 할 수 있음
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미래의 모습 맛보기
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디스플레이 분석: like 마이너리티 리포트
태블로에서는 꾸준히 새로운 기능을 추가하고 업데이트 중
특히 Tableau GPT 기능이 출시되면 비DA도 쉽게 스스로 필요한 데이터를 분석하는 Self service analytics, Self BI 가 활성화되는 데 도움이 많이 될 것으로 보임 (”태블로 잘하는 개인 비서”)
올리브영 사례: 데이터 기반 Self Service Analytics 문화 정착기
Self Service Analytics 중요성
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데이터 분석/활용 역량 = 비즈니스 핵심 역량
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데이터 분석 활용이 곧 올리브영의 업무 수행 과정
데이터 분석/활용은 누가 하는가?
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스스로 데이터를 재료로 탐색하고, 인사이트를 도출하는 과정은 어렵고 긴 여정
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스스로 가능한 사람은 일부. 대부분은 어디에서부터 어떻게 접근할지를 몰라 어려움을 느낌
Self Service Analytics 환경 만들기
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목표: 1) 스스로(self) 2) 탐색하고(explore) 3) 실험하기(experiment) 4) 반복적으로(iterate)
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Step: 태블로 도입 활용 > 데이터 소통/공유 공간 > 찾아가는 데이터 서비스 > 데이터 이해/활용 역량 강화
Step 1. Tableau 도입/활용
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데이터 분석/활용의 재료인 Dataset 제공, Self Service Analytics 유도
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개인별 데이터 활용 역량 및 방식의 차이는 있으나 지속해서 성장 중
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self 데이터 분석/활용, self report 제작/공유
Step 2. 데이터 소통/공유 공간
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데이터 확보 리트타임 ↓, 데이터 활용 편리성 ↑, 데이터 업무 효율성 ↑ 위해
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분석 포털 구축 → 데이터 커뮤니티, 데이터 요청/제공 채널, 데이터 접근환경, 데이터 검색
Step 3. 찾아가는 데이터 서비스
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접근하기 편한 채널을 통해 찾아가는 데이터 서비스로 데이터 활용, 확산 유도
◦
메일, 슬랙 등의 채널로 데이터의 확산이 활발히 일어나고 있음
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누구나 쉽게 데이터를 비즈니스에 활용하기 위해 타 시스템내 임베디드
Step 4. 데이터 이해/활용 역량 강화
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올리브영 데이터 이해 기반한 데이터 활용, 시각화, 대시보드 교육 지속 실시
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교육 과정: 태블로 진행 교육 과정 활용 예습, 올리브영 데이터 활용한 사내 강사 진행 교육, 개인 과제 제출
Self Service Analytics 문화
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데이터를 모으는 것보다 잘 활용하는 것이 중요
토스 사례: Tableau와 함께 하는 토스팀의 Data Driven 문화
박용호 분석챕터 리드
What is data-driven?
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데이터 기반으로 의사결정 및 전략 수립
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더 발전된 개념들도 있지만, 핵심은 의사결정의 한 축으로 데이터가 고려되는지 여부
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흔한 문제적 상황
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정해진 결론에 데이터를 맞춤
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“리텐션이 최근 하락한 것이 push를 덜 보내서 인것 같다”는 가설을 기반으로 데이터를 요청하고 (이미 정해놓은) 결론에 데이터 결과를 끼워 맞춤
◦
BI Tool을 구매하였으나 활용하지 않음
▪
“대시보드 만들었습니다. 갱신되는 내용은 앞으로 여기에서 확인해주시면 됩니다.”
→ “매일 아침 10시에 업데이트 내용 정리해서 메일로 보내주세요”
◦
결국 모든 구성원의 데이터 이해도가 높아야 data-driven 문화가 가능
토스의 data-driven 문화
•
토스에서는 모든 팀원이 필요한 데이터와 대시보드를 확인할 수 있고, 이를 통한 의사결정 가능
•
어떤 직군/팀이든 모든 서비스/기능/부문의 데이터에 접근하고 활용해서 의사결정 가능
•
회사의 모든 데이터를 태블로 대시보드로 구현
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슬랙 알림으로 접근성 증가 (태블로는 망분리 환경에서 사용)
태블로 도입 배경
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Grafana vs. Tableau
Grafana | Tableau |
- 시계열 그래프만 가능
- 다양한 데이터 소스 적용 불가
- 쿼리를 통한 대시보드 생성 (DA 리소스 필요) | - 많은 형태의 데이터 표현 가능
- 다양한 데이터 소스 적용 가능
- 전사도입을 통해 모든 구성원이 대시보드 편집 가능 (쿼리를 못해도) |
◦
기존에 사용하던 Grafana의 기능적 부족함을 호소
◦
Tableau가 임직원의 니즈를 가장 잘 충족할 수 있는 솔루션으로 판단되어 POC 후 도입 결정
태블로 활용
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다양한 대시보드 생성하여 데이터 시각화를 의사결정에 활용
전사도입을 통한 Data literacy 향상
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데이터 분석가 : 데이터 마트 테이블을 활용하여 대시보드 생성
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기타 모든 직군: 편집 기능을 통해 drill-down 및 추가 view 직접 생성
슬랙과 연계하여 활용
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이상 데이터 모니터링 (알림)
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주기적 알림 → 지표 원인 파악 및 토론
전사 대시보드 예시
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태블로 첫 페이지를 기본 전사 대시보드로 세팅
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회사의 핵심 지표를 누구나 쉽게 태블로에서 확인 가능
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서비스 대시보드: AU, Retention, Funnel 등의 지표를 활용하여 의사결정
앞으로의 계획
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HR에 태블로 적용하여 인사이트 도출
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People Analytics를 위해 Tableau Cloud 도입결정
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채용, 총무 등 다양한 인사 데이터를 Tableau로 시각화
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데이터에 기반한 HR 의사결정에 기여
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사내/외 교육을 통한 파워유저 양성
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여전히 활용 역량에는 편차가 존재함
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Slack을 통한 자연스러운 사내 커뮤니티 형성
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우수사례, 질문, 주요 업데이트 등 공유 중
◦
사내/외 교육을 통해 비분석가 직군도 태블로 활용을 높일 수 있도록 유도
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태블로에서 제공하는 신병훈련소 등의 프로그램 적극 활용
토스에서는 태블로를 통해 모든 구성원이 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 환경을 구축하여
누구나 어렵지 않게 데이터를 보고 분석할 수 있도록해서 data-driven 문화를 만들고 있음
일타태블로
Why Tableau?
일반적인 데이터 분석 시스템의 문제
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실사용과 무관한 mart 구성
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구성된 mart 중심의 분석
비즈니스 기반의 데이터 분석
How to?
데이터 프렙 빌더
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여러 소스의 테이블을 쉽게 불러와서 누구나 쉽게 데이터 연동
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연도별 테이블의 유니언, 컬럼병합
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타 소스 데이터와 조인
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조인 방법 선택, 결과 요약 확인도 쉬움
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결과 데이터 확인, 정제
◦
컬럼별 stat 시각적 describe
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컬럼값의 그룹화도 쉬움 (eg. M, 남성 / F, 여성을 묶어서 그룹화 가능)
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출력 → hyper, csv, db에 테이블 형태로 저장 가능
대시보드
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필터로 사용 등 강력한 대시보드 interaction 기능
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서버 공유 → 댓글 등 커뮤니케이션 기능
베스트 프랙티스 예시
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태블로 퍼블릭:
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Visual Vocabulary by Andy Kriebel
•
◦
잘 만들어진 기업의 태블로 대시보드 예시를 사용하여 사용할 데이터로 갈아끼워 쉽게 퀄리티 높은 대시보드를 생성할 수 있음
◦
각 샘플의 설명 페이지를 참고
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주요 비즈니스 질문에 대한 답변 / KPI 모니터링 및 개선 가능 사항 / 필수 특성
조금 더 쉽게 좋은 대시보드를 만들 수 있게 해서 BI 접근성을 높여주는 것이 태블로의 목표