강의 학습법
태블로 대시보드
- 태블로를 통해 멋진 시각화 대시보드를 만들 수 있음
- 태블로 퍼블릭
- 업로드 되어 있는 전세계 유저들의 대시보드 확인

- 단순한 KPI 대시보드뿐만 아니라 이미지나 아트를 사용해 꾸밀 수 있음
- 다운로드 받아서 탬플릿으로 사용 가능
강의 구성
이론
- 태블로 기본 구성과 기능
- 그래프 시각화
- 태블로 계산식
- 좋은 대시보드를 만들기 위한 설계와 디자인
- 태블로 실무 활용법
실습
- 연습 문제
- 계산식 만들기
- 그래프 시각화
- 지표 선정
- 대시보드 스케치 등
- 최종 실습 문제
참고 문서
태블로 공식 유튜브
→ 웨비나, 세미나 영상 확인해보기
태블로 공식 문서 사이트
→ 모르는 문법, 심화 내용 확인
BI 알아보기
- BI에 대한 기본적인 내용들 알아보기
- 최근 BI는 각 회사별 데이터 분석가 채용 공고에 자주 등장하는 키워드
- 대시보드 및 시각화 역량은 데이터 분석가, PM, 마케터의 기본 역량!
BI란 무엇일까?
비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)
- 조직이 좀 더 데이터 기반의 의사 결정을 빠르게 할수 있도록 서포트하는 비즈니스 분석, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 데이터 도구
- BI 도구를 활용해서 SQL, Python 언어보다 드래그 앤 드랍으로 손쉽게 데이터를 분석하고 시각화할 수 있음
태블로 BI 예시
실무 BI 프로세스
- 대시보드에 어떤 지표를 추가하면 좋을지 다른 팀과 sync를 맞추는 미팅을 많이 진행
- 대시보드를 만들때 지표 선정을 위한 고민을 많이 함
- 지표 선정 고민이 가장 중요!
- 어떤 지표를 보고 의사 결정을 할 것인가?
- 각 팀과 align 되는 부분이 있어야 함
→ 해당 부분 조율하는 데 시간이 많이 필요
- 데이터가 잘못 적재 되었을 경우, 데이터 엔지니어와 커뮤니케이션
데이터 분석가의 하루 일과
데이터 분석가는 회사에서 어떤 하루를 보낼까요?
- 대시보드 업무만 생각해 보면:
- 출근 후
- 업무 리스트 체크
- 대시보드에 데이터 잘 들어왔는지 체크
- 오전 업무 시간
- 데일리 스크럼 미팅 진행
- 대시보드 지표 변화 체크 및 원인 파악
- 오후 업무 시간
- 대시보드 구축 프로젝트 미팅
- 데이터 분석 리포트 리뷰
실무 문제 정의
현업 어디에서나 쏟아지는 데이터의 늪…
회사에서 분석가가 처리해야할 Ad-hoc 업무 발생…
- Ad hoc task(Ad-hoc 업무)
- 정규 프로젝트 계획서에 포함되지 않은, 즉 예기치 않게 발생한 임시 작업
- 이러한 작업은 종종 예상치 못한 상황이나 요구로 인해 발생하며, 기존의 작업 스케줄이나 자원 할당에 영향을 줄 수 있음
- 한 번 쓰고 버려지는 adhoc 업무가 많음
- 쌓여 있는 excel에서 그래프 그리기
(BI 알아보기>예시>현실 부분)
- SQL로 긴 쿼리 추출
- 현업에서 데이터 분석가는 다양한 팀들의 의사결정을 서포트하는 역할
- 경영진은 어떤 지표를, 마케팅팀은 어떤 지표를 보고 싶을까요?
→ 전사 지표를 취합한 하나의 대시보드를 참고하여 의사 결정을 하길 원함!
- 보통 모든 팀의 지표를 취합해 전사 대시보드 하나를 만드는 회사가 많음
🙋♀️ 마케팅팀: 상품 쿠폰 프로모션 결과 분석 대시보드가 궁금해요.
🙋🏿♀️ 프로덕트팀: 이번 실험 대시보드 결과 모니터링할 대시보드가 필요해요!
🙋🏽♀️ 경영진: 전사 경영진 의사결정에 참고할만한 KPI 대시보드가 필요합니다.
- 실무에서 데이터 분석가에게 들어오는 요청 업무들
- 주간, 월간, 분기별 KPI 대시보드 만들어주세요!
- 데일리 KPI 지표들을 직관적으로 시각화해서 볼 수 있을까요?
- 엑셀 시트에 있는 대시보드를 하나의 BI 대시보드로 자동화 요청 드립니다.
- 이번 UI 테스트 실험 A/B 테스트 결과를 모니터링 하고 싶습니다.
BI Workflow
Self-Service 시대
데이터 인프라
- 데이터 레이크 → 데이터 웨어하우스 → 데이터 마트 → BI 툴
- 데이터 레이크
- 모든 Raw data(정형 데이터, 로그 데이터, 테이블 등) 저장할 수 있는 스토리지
- 데이터 웨어하우스(DW)
- 데이터를 장기적인 보존용으로 통합, 정제, 분석하여 정리한 저장소
(예) AWS Redshift, Snowflake, Google Bigquery
- 데이터 마트(DM)
- 부서별, 목적별 분석용으로 만든 데이터 웨어하우스의 데이터 일부분

① 데이터 분석가에게 리포트 요청
② SQL 쿼리 짜기
③ 쿼리를 데이터 웨어하우스(또는 유관 부서 데이터 마트)에 자동화를 시킴
④ BI 툴로 리포트가 자동화되는 시스템 구축
⑤ viewer인 Business user(또는 경영진, PO, PM 등)가 보고 의사 결정
- BI를 위한 데이터 마트 설계 및 구축 담당
- 데이터 엔지니어/백엔드 엔지니어
- Analytics Engineer/BI 엔지니어
- BI 대시보드 구축 담당
- 데이터 분석가/BI 분석가
- SQL 혹은 EXCEL과 비슷한 태블로 문법으로 계산식 및 함수를 활용해서 대시보드 시각화
- BI 대시보드 뷰어
- 경영진/Product Owner/Product Manger
왜 Tableau인가?
많고 많은 BI 툴 중 왜 Tableau를 배워야 할까요?
- IT 기업, 대기업, 스타트업 등 다양한 기업들이 Tableau를 도입해서 데이터기반 의사결정에 활용하고 있음
특징
장점
- Excel, CSV, 스프레드시트 등 다양한 형식의 파일을 대시보드로 만들어서 쉽게 공유할 수 있어요.
- 손쉬운 Drag & Drop으로 인터랙티브한 대시보드와 그래프를 시각화할 수 있어요.
- 회사마다 쓰이는 BI툴은 각기 다르지만 최근 많은 회사들이 태블로를 BI툴로 활용하고 있어요.
- 무료로 활발한 글로벌 커뮤니티와 템플릿, 강의들을 참고할 수 있어요.
단점
- 데이터의 용량이 크거나 개발된 대시보드의 양이 많아지면 대시보드 로딩 속도가 느려져요.
- 다른 BI 툴과 비교해서 가격이 비싸다는 단점이 있어요.
다양한 BI 툴 소개
현업에서는 Tableau 뿐만 아니라 회사마다 다양한 BI 툴을 사용할 수 있어요.
각 회사별 데이터 아키텍처, 인프라, 비용에 따라 사용하는 주요 BI 툴이 다릅니다.
→ 현재 회사에서 BI 툴에 투자할 수 있는 비용이 어느 정도인지에 따라서도 달라짐!
BI 툴
프로덕트 대시보드 툴
Python 라이브러리 활용 대시보드
실무에서는 Pyhton을 활용해서 모델 모니터링 또는 실험 모니터링을 위한 프로토 타입 또는 대시보드를 만들어요.