대시보드 시각화 툴

 

대시보드 시각화 툴 리뷰

 

시각화 툴이란?

대시보드 혹은 BI(Business Intelligence) 툴이라고도 불리며, KPI(Key Performance Indicator) 및 주요 데이터 포인트를 계산, 분석, 시각화하여 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 도구입니다. 이를 통해 다음과 같은 두 가지 의사결정 방식이 가능해집니다:

• 데이터 기반 의사결정 (Data-Driven Decision): 데이터에 근거하여 의사결정을 내리는 방식
• 데이터 참고 결정 (Data-Informed Decision): 데이터 외에도 경험과 직관을 반영하는 방식

시각화 툴은 단순히 데이터를 보여주는 역할뿐만 아니라, 비전문가도 데이터를 쉽게 분석하고 활용할 수 있도록 지원하는 것이 핵심 기능입니다.

 

엑셀(Excel) & 구글 스프레드시트(Google Spreadsheet)

• 가장 널리 사용되는 시각화 도구
• 간단한 차트 및 피벗 테이블을 활용한 분석 가능
• 데이터 양이 많아질수록 속도가 느려지고 한계가 있음

 

출처: https://wikidocs.net/book/5011

Python

• 데이터 분석 및 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)에 적합
• matplotlib, seaborn, plotly 등의 라이브러리를 사용하여 다양한 시각화 가능
• 개발자가 아닌 일반 사용자가 접근하기 어려움

 

출처: https://cloud.google.com/looker/docs/finding-content?hl=ko

Looker (Google Cloud)

• 2012년 설립, 2019년 구글 클라우드가 인수 ($2.6B)
• LookML이라는 자체 언어로 데이터 모델링 가능
• 내부 사용자뿐만 아니라 외부 고객용 대시보드도 제작 가능
• 강력한 기능을 제공하지만 고가의 라이선스 정책을 갖고 있음

 

출처: https://www.tableau.com/ko-kr/products/server

Tableau (Salesforce)

• 2002년 설립, 2019년 세일즈포스가 인수 ($15.7B)
• 강력한 시각화 기능을 제공하며, 직관적인 대시보드 제작 가능
• Looker보다 가격이 저렴하고 무료 버전(Tableau Public) 제공
• 학습 곡선이 있지만, 습득하면 매우 강력한 툴

 

출처: https://superset.apache.org/

Apache Superset (오픈소스)

• Airbnb에서 개발한 오픈소스 BI 도구
• SQL 기반 대시보드 생성 가능
• 기업에서 활용하려면 추가적인 커스터마이징이 필요

 

출처: https://github.com/getredash/redash

ReDash (Databricks 인수)

• 오픈소스로 시작하여 Databricks가 인수
• 강력한 SQL 쿼리 편집 기능 제공
• Superset과 유사하지만 사용자 권한 관리 기능이 부족

 

출처: https://mode.com/visual-explorer

Mode Analytics

• 2013년 설립, SQL, R, Python을 활용한 데이터 분석 가능
• KPI 대시보드보다는 EDA(탐색적 데이터 분석)에 최적화
• 테크니컬한 사용자(데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어)를 타겟으로 함

 

출처: https://www.lovesdata.com/blog/data-studio-helps-marketers

Google Data Studio (Looker Studio)

• 구글에서 제공하는 무료 대시보드 도구
• 구글 애널리틱스, 빅쿼리, 구글 스프레드시트 등과 쉽게 연동 가능
• 단순한 대시보드 구성에는 적합하지만, 복잡한 분석에는 한계가 있음

 

출처: https://aws.amazon.com/ko/quicksight

AWS QuickSight

• AWS에서 제공하는 BI 도구
• 클라우드 기반으로 대규모 데이터 분석이 가능
• 기본적인 시각화 기능은 제공하지만 Tableau 및 Looker보다 상대적으로 약함

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어떤 시각화 툴을 선택할 것인가?

Tableau vs Looker

• Tableau는 가격이 비교적 저렴하고 무료 버전도 존재하여 학습이 용이함
• Looker는 기업용 BI 시스템 구축에 강력한 기능을 제공하지만, 가격이 비쌈

셀프서비스 대시보드(Self-Service Dashboard)

• 데이터 팀이 매번 분석 요청을 수행하는 것은 비효율적이므로, 비전문가도 직접 활용할 수 있는 셀프서비스 대시보드 구축이 중요
• 셀프서비스 대시보드의 목표: 60~70%의 데이터를 비전문가가 직접 분석 가능하도록 만드는 것
• Looker는 셀프서비스 기능이 강력하지만 비용이 높은 것이 단점

데이터 민주화 (Data Democratization) & 데이터 거버넌스 (Data Governance)

• 데이터가 특정 부서만이 아니라 전사적으로 쉽게 접근 가능해야 함
• 그러나 품질 관리 및 보안 문제도 고려해야 하므로, 거버넌스 체계가 필요