작성일자 : 2024-01-10
Ver 0.1.1
참고 사이트 : 데이터 기반 조직의 핵심 기능
0. Tableau Blueprint
대시보드를 만드는 방법은 무궁무진하며, 대시보드 개발자로서 정말 다양하고 어려운 요건들을 접해왔고, 앞으로도 접할 것이다.
지금까지 대시보드 개발 및 프로젝트를 해오면서 느낀점은 물론 대시보드를 만드는데 필요한Tableau Desktop을 잘 다루는 것과 SQL과 모델링 등 하드 스킬적인 부분도 있지만, 좀 더 조직적이고, 거시적인 관점에서 거버넌스와 같은 내용 역시 필요함을 많이 느꼈다.
아무래도 다수의 사용자가 존재하는 조직에서 프로젝트를 하니 대시보드 한개만을 바라보는 미시적인 관점보다 더더욱이 이러한 관점과 지식이 필요했다.
이를 위해 Tableau Blueprint라는 것이 있다. Blueprint는 우리말로 '청사진'이다. 어떠한 자세한 계획을 일컫는 은유적인 표현이다.
Tableau Blueprint는 BI 툴 중 하나인 Tableau를 통해 데이터 기반 조직으로 나아갈 수 있도록 도와주는 가이드이다.
Tableau Blueprint 내용에 대해서 정독하고 나름대로 정리해보면서 거시적인 관점에서의 Tableau를 이해하여 개발자적인 역량뿐만 아니라 컨설턴트적인 역량을 향상시킨다면 나에게 여러모로 도움이 될 것이라 생각한다.
글 자체는 Tableu Help에 있는 내용이지만, 포스팅을 통해 컨텐츠를 정독을 해보고 내 나름대로의 생각들을 추가로 정리해볼 수 있는 기회를 삼도록 해야겠다.
[Tableau] Tableau Blueprint 개요
작성일자 : 2024-01-09 Ver 0.1.1 참고 : Tableau Blueprint 개요 1. Intro 이 글의 작성일 기준으로 Tableau 개발자로서 대시보드 개발을 한지 2년 6개월차이다. 물론 대시보드를 만드는 방법은 무궁무진하며, 정
junius96.com
1. Intro
모든 데이터 기반 조직의 중심에는 세 가지 핵심 기능인 민첩성, 숙달 및 커뮤니티가 있다.
이 세 가지 기능은 조직의 의도, 변화 관리 및 신뢰를 통해 지원된다.
거버넌스에 대한 일관된 접근 방식은 데이터 및 콘텐츠 보안, 액세스 및 프로세스와 관련된 가드레일을 설정하여, 조직의 모든 부서, 팀 및 개인이 신뢰할 수 있는 안전한 분석 환경을 구축한다. 거버넌스는 모든 성공적인 셀프 서비스 분석 이니셔티브의 중심이며, 조직이 데이터 및 분석 사용을 시작하고, 성장하며, 발전하는 데 도움이 된다.
이러한 노력을 확장하는 것은 데이터 및 분석을 통해 기업이 추구하는 혁신의 목표에 미치는 영향을 측정하고 입증하는 것을 의미한다. 이는 반복 배포, 거버넌스 실행, 분석 기술의 향상 및 커뮤니티 성장에 대한 점증적인 영향을 가장 잘 포착하는 메트릭을 이해하는 것을 의미한다. 적합한 메트릭, 특히 행동 변화를 측정하는 메트릭은 조직마다 다를 것이며, 분석 관행이 변함에 따라 정기적으로 평가되어야 한다.
2. 민첩성 (Agility)
배포는 민첩하게, 현재 기술 요건에 맞는 다양한 선택권과 유연성을 제공할 뿐 아니라, 미래의 필요에 따라 조정할 수 있어야 한다. Tableau Server를 온프레미스 또는 퍼블릭 클라우드에 배포하려면 되풀이되고 반복 가능한 프로세스를 운영해야 한다. 이러한 프로세스는 안전하고 안정적이며 신뢰할 수 있는 서버 플랫폼의 기본 아키텍처를 확립하는 것에서 시작한다. 분석이 업무에 필수적인 요소가 됨에 따라, 사전 대응적 모니터링을 통한 민첩한 배포를 통해 충분한 가용성, 용량 및 여유 공간을 유지함과 동시에 리소스 논쟁을 최소화할 수 있다.
최신 BI 플랫폼은 빠른 속도로 성장하는 경우가 많기 때문에, 증가하는 데이터 및 분석 사용에 대응하려면 다른 엔터프라이즈 기술 플랫폼보다 서버 사용률 및 사용자 참여를 더 자주 평가해야 하며, 토폴로지를 변경해야 할 수도 있다. 또는 완전히 호스팅되는 SaaS 분석 솔루션인 Tableau Cloud를 선택할 수 있다. 이 경우, Tableau가 플랫폼을 확장하고 유지 관리한다. 이외에도, Salesforce 클라우드 옵션의 일부로 제공되는 완전히 호스팅되는 SaaS 솔루션인 CRM Analytics가 있다.
이 작업 흐름은 배포, 모니터링 및 유지 관리에 중점을 둔다. 이 세 가지는 일반적으로 IT가 주도하는 업무로서 더 폭넓은 비즈니스 전략과 요구 사항에 대해 이해하는 것이 아주 중요하다.
- 배포— Tableau Server(온프레미스 또는 퍼블릭 클라우드)와 Tableau Cloud(완전하게 호스팅되는 SaaS) 모두 기존에 투자한 기술을 활용하며, IT 인프라에 통합되어 사용자에게 최신 셀프 서비스 분석 플랫폼을 제공한다. Tableau Server의 경우 시스템 관리자가 Tableau Server 관리자와 함께 설치하고 구성한다. Tableau Cloud의 경우 선정된 IT 역할 담당자와 협력하여 통합한다. Desktop 관리자는 라이선스가 부여된 Tableau Desktop 및 Tableau Prep Builder 사용자에게 클라이언트 응용 프로그램을 배포한다. CRM Analytics의 경우, 일반적으로 Salesforce 관리자가 배포를 주도합니다. 모바일 사용 사례의 경우, Tableau Mobile을 조직의 휴대기기 관리 솔루션에 게시할 수 있다.
-> 내가 경험했던 프로젝트의 고객사들은 모두 Tableau Sever를 사용했다. Cloud가 아닌 Sever를 선택한 자세한 이유에 대해서는 내가 알수는 없었지만, 내가 나름대로 추측한 이유는 '보안'때문이라고 생각한다. Cloud의 보안이 약하다라는 생각보다는 상대적으로 Server의 보안이 더 강하기 때문이다. 그렇기에 Tableau Server의 경우 상대적으로 관리해야할 내용들이 더 많긴 하다. 물리적인 서버 사양과 서버 모니터링도 꾸준히 해야한다. 시기가 되면 업그레이드 및 마이그레이션도 필요하다. 정답은 없는 사항이고, 경제적인 측면, 보안적인 측면, 유용성적인 측면 등 종합적으로 분석하고 판단하여 잘 사용한다면 그것이 바로 좋은 관리일 것이라 생각한다. 단,컨설턴트로서 확실하게 이 둘에 대한 차이를 알고 있어야 하며, 상황에 맞게 고객들에게 컨설팅해줄 수 있는 능력은 필수이다.
- 모니터링— 데이터는 대규모 분석을 수행함에 있어 중요한 요소이다. Tableau Server를 배포 및 운영하고 사용자 커뮤니티의 비즈니스 요구 사항 및 성과 기대치를 충족하려면, 지속적인 사전 하드웨어 및 응용 프로그램 모니터링이 필요하다. 모니터링 없이 '설치하고 잊어버리기' 식의 마음가짐은 부적절한 리소스와 결합되기 쉬우며, 그 결과 참여도가 높은 사용자의 워크로드를 지원하지 못하게 된다. 관리자는 점점 커지는 비즈니스 요구 사항에 맞춰 플랫폼의 성능 및 안정성을 보장하기 위해 함께 노력해야 한다. Tableau Cloud의 경우, 데이터 새로 고침, 사이트 크기 및 라이선스와 관련된 작업 상태를 파악하는 것이 중요하다. 마찬가지로, CRM Analytics의 경우 데이터 관리자에서 데이터 작업과 모델 관리자에서 예측을 모니터링해 데이터 새로 고침과 모델의 정확도를 유지하고 모든 잠재적 알림과 경고를 보는 것이 매우 중요하다.
- 유지 관리— 정기적으로 유지 관리를 수행하면 Tableau 배포를 최상의 상태로 계속 실행할 수 있다. Tableau Server의 경우, 성능 조정, 로드 테스트, 용량 계획 및 업그레이드를 포함한 증가하는 분석 사용을 지원하도록 변화 관리 프로세스를 체계화할 수 있다. 데이터 모니터링은 많은 유지 관리 의사 결정의 원동력이 될 것이다. Tableau Server와 Tableau Cloud 모두, 클라이언트 및 모바일 소프트웨어 업그레이드를 계획할 수 있다. CRM Analytics의 경우 Salesforce 출시 일정에 맞춰 자동으로 업그레이드가 수행된다.
3. 숙달 (Proficiency)
사람들은 자신의 직무와 관련된 데이터를 능숙하게 분석하여 비즈니스를 추진하는 의사 결정을 내리려면 숙달된 기술을 개발해야 한다. 이는 데이터 활용 능력을 넘어, 직원이 본능이나 감정에 의해 의사 결정을 내리기보다는 적극적으로 데이터를 활용하는 것을 의미한다. 분석에 대한 투자와 데이터의 혁신적인 잠재력을 최대한 활용하면, 기술 수준 및 데이터 숙련도와 상관없이 데이터를 접하는 모든 사람이 데이터를 인사이트로 전환할 수 있게 된다.
이 작업 흐름은 사용자 교육, 수용 및 참여 측정, 모범 사례를 통한 조직 내 데이터 숙련도 향상에 중점을 둔다.
- 교육— 최신 분석을 회사 구조에 통합하려면, 사용자와 데이터의 관계를 평가함으로써 모든 사용자를 대상으로 확장 가능하고 지속적인 학습 계획을 세우는 것이 중요하다.
- 측정— 민첩한 배포를 수행하기 위한 모니터링의 요구 사항과 유사하며, Tableau 사이트 관리자는 측정을 통해 팀의 분석 사용을 관리하고 성장시키는 데 중요한, 누가 콘텐츠를 작성하고 소비하는지와 같은 사용자 행동을 이해할 수 있다.
- 분석 모범 사례— 사용자는 시각적 분석 주기와 작성, 공유, 분석, 협업을 위한 반복 가능한 프로세스를 활용하고, 이를 조직의 표준으로 확장할 수 있습니다.
4. 커뮤니티 (Community)
커뮤니티는 데이터를 사용하여 공유 및 협업하는 사내 사용자 네트워크를 형성한다. 여기에서 분석 및 발견한 인사이트에 대한 수용과 학습이 지속적으로 이루어진다. 커뮤니티 리더는 모든 대화의 중심에 데이터를 배치한다는 공통된 전제를 기반으로 활성화 리소스를 문서화하고, 회사 내부의 사용자를 연결하며, 그룹 멤버 사이에 열정을 불러일으키기 위해 노력한다. 또한, 내부 사용자 커뮤니티는 더 광범위한 글로벌 Tableau 커뮤니티와의 통합 및 지원을 통해 혜택을 얻을 수 있다.
이 작업 흐름은 커뮤니케이션, 참여 활동 및 지원을 통해 사용자를 성장시키고 분석을 전파하는 것에 중점을 둔다.
- 커뮤니케이션 — 내부 커뮤니케이션 및 사용자 활성화 리소스를 구축하면, 사용자가 학습하고 사용하도록 안내함으로써 수용을 장려하여 데이터 및 분석을 더 효율적으로 확장할 수 있다.
- 참여 — 참여 활동은 Tableau 사용에 대한 흥미를 유발하는 한편, 최신 분석에 대한 비전을 가속화하고 강화하며, 궁극적으로 조직의 혁신에 박차를 가한다. 참여 활동은 더 생산적이고 결과 중심적인 사람들을 위한 환경을 조성하고 육성하는 데 사용된다.
- 지원 — 사용자층이 증가함에 따라, 사용자층을 효율적이고 효과적으로 지원할 수 있는 적절한 프로세스를 마련하는 것이 중요하다.
이러한 세 가지 작업 흐름 내에서 각 주제에 대한 포괄적인 계획 및 접근 방식을 개발하면 총체적 접근 방식을 통해 회사 전체에서 데이터 및 분석의 수용을 가속할 수 있다.
