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MS 데이터 시각화 솔루션 '파워 비아이' 사용 후기

BI 활용을 고민하는 당신을 위한 리뷰 ② 데이터 시각화 솔루션 파워 비아이(Power BI) 주요 기능 사용 후기 몇 분 안에 데이터를 통찰력 있는 정보로 변환하는 파워 BI 여러분은 데이터를 어떻게 활용하고 계시나요? 혹시 엑셀을 사용하고 계시나요? 최근 들어 데이터 분석 방법으로 시각화에 대한 관심이 커지면서 엑셀보다 고도화된 시각적 분석 기능을 제공하는 '파워 BI (Power BI)'에 관심을 갖는 사람이 많아진 것 같습니다.   마이크로소프트(Microsoft)에서 만든 파워 BI는 ‘모든 데이터를 원하는 방법으로 어디서나 액세스하고, 한눈에 볼 수 있는' 데이터 활용 도구입니다. 쉽게 말해 엑셀보다 데이터 설계와 시각적 분석 환경에 특화된 소프트웨어라고 볼 수 있습니다. 기업에서 주로 도입해서 사용하고 있지만, 사용성이 쉬워서 데이터 활용이 필요한 분야에서 개인,...

게임 전시회

[가보니] 게임을 닮은 넥슨 전시회

로그인으로 시작해서 로그아웃으로 끝난다. 넥슨이 마련한 온라인 게임 25주년 기념 전시회는 게임을 닮았다. 일방향적 전시가 아닌 체험에 방점을 찍고 게임을 플레이하듯 전시를 즐길 수 있도록 구성했다. 관람객들을 처음 반기는 건 키오스크 로그인 화면이다. 로그인 후 ID 밴드를 발급받아 전시장 곳곳에 설치된 ‘체크포인트’에 찍으면서 온라인 게임을 형상화한 20점의 전시 작품을 체험할 수 있다. 증강현실(AR) 기술을 결합한 NPC 시선 체험, 욕설 탐지 기능을 시각화한 작품 등을 감상할 수 있다. 넥슨의 사회공헌 재단인 ‘넥슨재단’은 대한민국 온라인 게임 25주년을 맞아 7월18일부터 9월1일까지 서울 종로구 아트선재센터에서 기획 전시 ‘게임을 게임하다 /invite you_’를 진행한다. 이에 앞서 넥슨은 17일 기자간담회를 열고 이번 전시회의 기획 의도에 대해 발표하고,...

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BI하면 떠오르는 데이터 시각화 솔루션 '태블로' 주요 기능 사용후기

BI 활용을 고민하는 당신을 위한 리뷰 ① 데이터 시각화 솔루션 태블로(tableau) 주요 기능 사용 후기 방대한 양의 데이터를 시각화 차트로 표현하면, 어렵게 보이는 데이터에서 쉽게 데이터 인사이트를 찾을 수 있습니다. 누구나 쉽게 할 수 있는 데이터 활용 방법으로서 데이터 시각화에 대한 사람들의 관심은 점차 증가하고 있습니다. 국내에서도 데이터 시각화 분야의 관련 책이 연이어 출간되고 있고, 데이터 시각화를 배우려는 사람이 증가함에 따라서 교육이나 스터디도 많아지고 있습니다. 데이터 시각화를 바로 할 수 있는 방법은 없을까? 어떻게 할 수 있을까? 나도 한 번 데이터 시각화를 해봐야겠다고 마음먹고 찾아본 사람이라면, ‘어떻게 할 수 있을까?’란 궁금증을 갖게 되고, 이는 곧 데이터 시각화 솔루션을 선택하는 문제로 이어집니다....

데이터 기업

'탐색적 데이터 시각화'를 통한 문제해결 접근법 ①제주도 대중교통 사례 분석

지난 정부의 미래준비위원회가 만든 ‘10년 후 대한민국, 미래 일자리의 길을 찾다’ 보고서에서 언급된 4차 산업혁명 시대에 필요한 인재의 핵심 역량 TOP3 중 가장 첫 번째로 언급된 것은  ‘창의성 기반의 문제해결력’이라고 합니다. 그 뒤로 꼽힌 역량은 기계와의 공생능력, 소통능력 등이었습니다. 결국 인간이 기계와 차별화되면서도 기계를 활용해 보다 많은 가치를 창출하기 위해서는 인간만의 '창의적인 문제해결 역량'이 필수적이라는 것이지요. 물론 이 조사 결과 외에도 각국의 기업 대상 설문조사에서도 다양한 방법을 사용해 업무를 수행하는 이른바 ‘문제 해결 스킬’이 점차 중요하게 대두되고 있습니다. 말마따나 국내에서도 이에 대한 관심도는 꾸준히 증가하고 있고, 이러한 흐름은 자연스럽게 비즈니스 분야의 인재 트렌드로도 이어져 오늘날 '문제해결 역량'은 기업의 인재 양성 및 발굴분야에서도 주요하게 꼽는 핵심역량지표 중 하나가 되었다고 볼 수 있습니다. · · · · · 개인과 조직의 창의적 문제해결 방법, 탐색적 데이터 시각화를 통한 문제검증부터! 그렇다면 창의적 문제해결은 어떤...

데이터 기업

데이터 시각화로 비즈니스 문제 해결하기

프랑스의 국민영웅이자 백년전쟁의 영웅, 잔 다르크. 조금 허무맹랑해보이긴 하지만 프랑스 동부 지역에서 농부의 딸로 태어나 어느날 문득 나라를 구하라는 하나님의 계시를 받고 전쟁에 참여한 것으로 알려져 있습니다. 이유야 어찌됐건 당시 잉글랜드와 프랑스 사이에 벌어진 백년전쟁에서 번번히 패하던 프랑스는 잔 다르크의 영웅적인 활약으로 드라마 같은 역전승리를 이끌어내고, 대부분의 전투에서 승승장구할 수 있었습니다. 다른 시대, 다른 주제이긴 하지만 이 잔 다르크의 이야기를 바탕으로, 오늘날 시장경제와 비즈니스 기업들에 대해 다시 살펴보면 어떨까요 ? 오늘날 비즈니스 조직들 역시 시장이라는 무한경쟁의 전쟁터에서 너도나도 기업혁신을 외치지만 번번히 실패하는 경우가 허다합니다. 누구나 애플, 에어비앤비, 우버와 같은 혁신적인 제품과 서비스로 시장의 승리를 거머쥐고 싶어하나 실상은 쉽지 않습니다. 이토록 기업혁신이 어려운 이유는 잔 다르크 같은 인재가...

DAISY

사람들이 궁금해하는 시각화, 나의 궁금증은 아닐까?

"데이터 활용이 중요하다던데, 어떻게 하면 좋을까? "나도 데이터를 활용할 수 있을까?" 데이터, 데이터 하는 시대! 다양한 영역에서 데이터를 활용하고 있다는 소식을 어렵지 않게 들을 수 있습니다. 또 데이터를 기반으로 만들어졌다는 제품과 서비스를 우리가 사용하는 모습 역시 낯설지 않죠! 데이터와 우리가 점차 가까워지고 있음을 느끼게 됩니다. 이런 배경 가운데 많은 기업과 기관, 그리고 현업에서 실무를 하는 사람들이 데이터 활용에 관심을 갖는 것은 너무나 당연한 일이라고 할 수 있습니다! 그동안 데이터 시각화를 중심으로 데이터 활용 분야에서 다양한 경험을 해온 저희로서는 시각화에 대한 많은 사람의 궁금증을 들어왔습니다! 시각화가 무엇인지 호기심 가득한 눈으로 찾아오시는 분들, 나도 시각화를 배워보고 싶다며 문을 두드려주셨던 분들, 우리 기업에...

기업 대시보드

차트만 모아놓는다고 다 같은 시각화 대시보드가 아니다!

효과적인 데이터 시각화 대시보드를 만드는 방법 데이터 활용 역량, 데이터 리터러시가 요구되는 시대, 데이터 리터러시 역량을 기르고, 실질적인 데이터 활용을 위해 우리는 시각화에 집중할 필요가 있습니다. 지난 ‘실무에서 데이터를 활용하는 방법, 데이터 시각화 대시보드!’ 글에서 우리는 데이터 리터러시 역량을 키우기 위해 필요한 시각화에 대해 알아보고, ‘데이터 탐색 및 인사이트 도출을 위해서 데이터 시각화 대시보드가 유용하다’는 것을 알아보았습니다. 특히 실제 기업에서 데이터 시각화 대시보드를 활용하는 사례에 대해 언급하여 실질적인 시각화의 활용이나, 데이터 시각화 도입을 염두에 두고 있던 분들의 많은 관심을 받았습니다. 이어지는 이번 글에서는 같은 시각화 대시보드를 만들더라도, 더 나은 시각화 대시보드를 만들기 위해 미리 알아두어야 할 것들에 관해 이야기하고자 합니다....

DAISY

성별, 연령별, 지역별…데이터를 나누면 인사이트가 보인다

시각적 데이터 탐색 및 분석을 위한 데이터 집산(Data Aggregation) 이야기를 이어가 봅시다. 지난 글에서는 데이터 집산 개념과 수치형 변수를 활용한 데이터 집산에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 범주형 변수를 활용한 데이터 집산의 개념과 시각화 유형에 대해 자세히 알아보겠습니다. · · · 데이터를 보는 수십 개의 눈, 어떤 기준으로 볼 것인가 범주형 변수란 무엇일까요? 범주형 변수(dimension)란 개별 항목(category)으로 구분되는 데이터 값을 갖는 변수를 말합니다. 일반적으로 값은 텍스트, 날짜 형태를 띱니다. 간혹 숫자 형태의 값을 갖는 변수를 범주형 변수로 활용하기도 하는데, 이 경우 수학적으로 계산할 수 없다는 점에서 수치형 변수와 구별됩니다. 이를 범주형 변수의 종류로 설명할 수 있는데, 좀 더 세분화해 ① 텍스트 ②...

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숫자는 계산하라고 있는 것, 차트 만들기에서도 예외 없다

지난 글 ‘데이터 하나로 몇 개의 차트를 만들 수 있을까요?’에서 데이터 집산(Data Aggregation)의 개념을 알아보았습니다. 시각화에서 데이터 집산은 그 기준이 되는 변수의 유형에 따라 두 가지(수치형, 범주형)로 나뉘는데요. 이번에는 수치형 변수를 활용해 데이터 집산을 해보고, 시각화했을 때의 효과까지 자세히 알아봅니다. · · · · · 시각화 차트를 만드는 순간, 당신은 이미 데이터 집산을 했다 먼저 수치형 변수의 개념을 간단히 알아봅시다. 수치형 변수(measure, value)란 계산이 가능한 숫자 형태의 값을 가진 변수를 의미합니다. 시각화 차트는 수치형 변수와 범주형 변수(dimension, 항목(category)으로 구분되는 값)의 조합으로 만들어집니다. 이때 범주형 변수 항목별로 수치형 변수의 값이 합산(SUM)되는 것이 일반적입니다. 시각화 차트를 만드는 과정을 통해 자세히 알아보겠습니다. 먼저 시각화를 하기 위해 필요한 데이터인 로우(raw)...

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데이터 하나로 몇 개의 차트를 만들 수 있을까?

 데이터 하나로 만들어진 이 모든 차트 데이터 분석 결과 보고서나 자료를 보면, 많은 시각화 차트와 데이터 표가 포함된 경우가 많습니다. 이런 보고서를 보고 있노라면, ‘이 보고서에 정말 많은 종류의 데이터가 활용됐구나’, ‘이 모든 것을 다 이해하기는 힘들겠다’ 등의 생각이 듭니다. 데이터에 압도되는 듯한 느낌이 드는 것이죠. 그러나 꼭 그럴 필요는 없습니다. 사실 특정 조사 기관이 하나의 조사를 한다면, 해당 조사 결과 데이터는 하나로 정리되었을 것이기 때문입니다. 여기에서 데이터란 정제되지 않은 상태의 원본 데이터인 로우(raw) 데이터를 의미합니다. 이들이 보고서에 여러 개의 시각화 차트와 데이터 표를 넣은 이유는 데이터 분석 과정에서 발견한 여러 인사이트를 전달하기 위한 보조 자료로써 활용했기 때문입니다. 여기에서 우리는...