시각화 툴과 종류 알아보기

들어가며

오늘은 시각화 툴에 대해 학습했다. 

시각화 툴 그리고 대시보드, BI 툴은 모두 같은 말로, 주로 KPI등 데이터 기반으로 계산/분석/표시해주는 툴을 의미한다.

 

이전에 시각화 툴로는 Tableau 만 이름을 듣고 아는 정도 였는데,

Looker, Superset 등 다양한 시각화 툴들의 각각의 특징을 알아볼 수 있었다. 

 

이 다음엔 AWS Redshift의 데이터를 가져와서 Superset으로 시각화해보는 실습을 정리할 예정이다. 

본론으로 들어가 시각화 툴과 종류를 알아보자.

 

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시각화 툴과 종류

1. 시각화 툴이란?

(시각화 = 대시보드 = BI) 툴

KPI 지표 등 데이터 기반으로 계산/분석/표시해주는 툴

• 이는 Data-driven Decision, Data-Informed Decision 가능하게 함
• Citizen-Data Analyst가 쉽게 분석할 수 있도록 함
• 데이터웨어하우스에서 주로 ELT를 가지고 작업된 것을 가지고 시각화함
• EDA(Exploratory Data Analysis)에 맞춰진 것들도 있음

 

2. 툴 종류는 ?

Excel, Google Spreadsheet (가장많이 씀)

Python (R) (EDA에 적합)

Looker

Tableau

Power BI

Apache Superset

Mode Analytics, ReDash

Google Studio

AWS Quicksight

 

3. 툴 종류별로 알아보기

(1)  Looker 

Google Looker

2012년 시작했고 구글이 2019년 6월에 인수하여 지금은 구글 클라우드의 일부이다.

• self-service 가장 편함
• 한 번 대시보드 만들어놓으면 수정하기 편함

 

(2)  Tableau

https://www.tableau.com/ko-kr/products/desktop

2002년 시작했고 세일즈포스가 2019년 6월 인수함

• 오래되어 다양한 제품군 보유. 일부 무료임
• 극히 전문 인력만 Tableau를 만들 수 있음 (Looker에 비해 다소어려움). 그러나 강력한 대시보드를 작성 가능함

 

(3) ReDash

https://redash.io/

오픈소스로 시작했고, 2020년에 Databrick이 인수함

• Superset과 상당히 흡사
  • Superset은 사용자 권한 기능이 강력하며 Role 기반으로 대시보드 권한 설정 가능함
• SQL 쿼리 에디터를 제공하지만 사용자 권한 관련 기능은 부족함

 

(4) Mode Analytics

https://mode.com/

2013년에 창업됨

• 조금 더 기술적인 사람에게 적합한 대시보드임
• SQL, R, Python 기반으로 데이터 분석 가능함
• KPI대시보다는 EDA 툴에 가까움

 

(5) Superset

https://superset.apache.org/

Airbnb에서 시각된 오픈소스로, Airflow를 만든 Maxim이 같이 시작한 오픈소스

• 깃허브 (https://github.com/apache/superset) 있음
• 상용화 서비스 시작됨
  • Maxim이 직접 창업했으며 https://preset.io 가서 계정 생성 후 실습 가능함

 

4. 어떤 시각화 툴을 선택하는 것이 좋은가?

최근 Looker/Tableau가 많이 사용되는 추세이다

• 둘 다 처음 배우는데 시간이 필요함
• Tableau는 가격이 더 싸고 무료버전 존재하여 공부용으로 좋음

중요한 포인트는 셀프서비스 대시보드를 만드는 것이다.

즉, 비전문인력이 다루기 쉬운 형태가 좋다.

그 점에선 Looker가 좋지만 가격이 상당히 비싸다.

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시각화 툴 5개를 중점적으로 알아봤다.

최근 트랜드에 따르면 Looker와 Tableau가 Top2 인것으로 보이며, 실제로도 실리콘벨리 주요 회사들은 이를 사용중이라고 한다. 

 

 

다음장에서는 오픈소스인 Superset에 대해 더 자세히 알아보고, docker로 다운로드 및 실습한 내용을 포스팅하겠다.