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Tableau : Leader of Agile BI

Introduction material

Mar, 2015

목 차

I. 기존 BI Platform의 한계

II. 차세대 BI Practice으로의 진화 : Agile BI

III. 최적의 Agile BI 솔루션 ‘Tableau’

IV. Agile BI 전문 Partner ‘PLAN-iT Partners’

대체적으로 안정적이고 견고한 Data control 및 시스템 운영에 중점을 두었음

기존 BI 솔루션 Architecture

데이터소스로 부터 추출, 변환 적재 프로세스 조회에 최적화된 형태로 데이터를 재구성, 중복 허용

개별 데이터소스에서 추출한 데이터를 적재 데이터 조회, 공유 기능 제공, 협의의 BI 툴

1

2

3

4

ERP

CRM

SCM

e-Commerce

기타 기간 계

그 외

외부 데이터

ETL

Metadata repository / MDM

Operational Data store

Data Warehouse

Data Mart

Data Mart

BI Tools

Info Delivery

Reports Dashboards

Info. Portal

Internal/ External

Enterprise Data Warehouse

1 2

3 4

Data source BI Analytics User Access

기존 BI 산출물은 길고 복잡한 개발 절차를 거쳐야 했음

기존 BI Platform의 한계 : 민첩한 대응 불가

데이터 제공이 늦음

처리계와 D+1.5일의 갭 존재 처리계 담당 실무자는 처리계 내의 정형보고서를 주로 활용

Dashboard 화면 수정 곤란

Dashboard 변경 요청 시, 여러 곳의 로직을 점검 하고 수정해야 함

데이터 제공 깊이가 낮음

일정 수준 이상의 데이터만 제공 상세 분석이 어려움

복잡한 쿼리로 인한 성능/유지보수 이슈

별도의 쿼리 Logic을 추가함에 따라 성능 이슈 존재 및 수정 곤란

[기존 BI Architecture 사례]

기존 BI 개발 환경 :

복잡한 처리 절차

DW 논리 데이터

모델 설계

물리적 DW 데이터 모델

구축

ETL 개발 및 DW 로드

초기 보고서 작성

보고서 데이터 확인

ETL/DW 논리모델 수정

보고서 수정

현업 주도 새 보고서

확인

IT와 사업 부서 간 성향의 괴리

사용자-작업자 불일치로 인해 분석 결과물의 품질이 저하될 여지가 높음

기존 BI Platform의 한계 : 산출물 완성도 저하

1) Achieving greater agility with business intelligence, 2013, TDWI

BI 사용자와 작업자의 불일치

BI 시스템 구성/변경 담당자 1)

26%

26%

27%

28%

37%

57%

Other BI user

Biz executives

Power user

BI director

IT app managers

IT mgmt.

사업 부서 IT 부서

융통성 & 민첩함

운영 Risk 관리

업무 요구 사항 시스템 표준

(수시) Interactive

요구 사항 일괄 취합

분석 & Discovery

기 정의된 분석 중심

일반 인력들의 BI 솔루션 이용이 쉽지 않아,

전문 IT 인력이 BI 보고서 작성 및 기능 구현을 전담하는 경향

요구 사항을 어떻게 구현하는지 모르는 사용자

& 개발, 관리 용이성 우선하는 개발자

품질 저하

Risk

복잡한 데이터 준비 작업을 위해 높은 구축 비용이 발생함

기존 BI Platform의 한계 : 높은 비용 발생

복잡한 데이터 준비, 전처리 작업 Infra 복잡도 증가

전문 개발 인력 투입

* Enterprise BI Platform, 2010 Oct, Forrester report

단위 작업 및 개별 환경에 맞는 별도 Infra 도입 필요

전체 Infra 복잡도 증가 및 관련 작업을 위한 소요 시간 증가

준비 작업의 복잡도 및 특수성이 높은 만큼, 해당 작업 수행을 위한 전문 인력 투입 필요

실제 Insight를 만들기 이전, 데이터/Report 준비 작업이 전체 구축 작업의 약 80%에 달함

과도한 준비 작업은 실제 Value를 만드는 작업에 대한 수행 역량 저하 초래

높은 구축 비용 발생

이로 인해 기존 BI Platform은 저조한 이용률과 만족도를 보이고 있음

기존 BI Platform에 대한 저조한 평가

1) Forrester research & TDWI research, 2009-2012

“새로운 분석 보고서를 보려면 최소 3일을 기다려야 함“

“88%의 사용자가 엑셀을 통해 광범위하게 데이터 가공“

“기 정의된 분석 레벨을 벗어나는 분석 작업을 할 수 없음“

“66%의 사용자가 기존 BI tool이 사용하기 어렵다고 느낌“

기존 BI 환경에 대한 사용자 반응 1)

“74%의 기업이 새 데이터 소스를 추가하는데 3주 이상 소요“

“55%의 사용자가 단순히 숫자를 추출하기 위한 정보 채널로서 사용 “

45%

19%

13%

23%

<6% 7-10% 11-19% >20%

당신의 기업 내 얼마나 많은 직원들이 BI를 이용합니까?2)

64% 기업들이 10% 미만의 직원만이 BI를 사용하고 있다고 응답

낮은 이용률

목 차

I. 기존 BI Platform의 한계

II. 차세대 BI Practice으로의 진화 : Agile BI

III. 최적의 Agile BI 솔루션 ‘Tableau’

IV. Agile BI 전문 Partner ‘PLAN-iT Partners’

Agile BI는 기존 BI의 한계를 극복할 수 있는 차세대 BI 수행/운영 체계임

대안으로서의 Agile BI

기존 BI의 문제점/근인

Agile BI

BI 서비스 사용자와 제작 부서의 불일치

소통 단절이 발생하는 협업 구조

조직 & 프로세스 :

개발 Role의 분리 & 실무 부서의 개발 참여

의사 결정자가 업무 환경의 변화에 대해 유연하게 대응할 수 있는

BI 체계1)

(프로세스, 업무/협업 방식, 개발 방법론, 툴/기술)

Agile BI Enablers

기반 기술/Infra :

이종 Data 접근 및 Analytics 구성이 용이한

BI 플랫폼

전문 기술이 필요한 개발 과정 (데이터 전처리 과정 포함)

복잡한 기술 구성으로 인한 높은 TCO 발생

1) Trends 2011 And Beyond: Business Intelligence, Forrester report, 2011

개발 방법론 :

Prototype 우선 & 순환적/점진적 확장

복잡하고 긴 개발 단계

분석 요구 사항이 변경될 개연성이 높으나, 수용도는 낮음

진화된 BI Tool을 활용해 분석 리포트 사용자가 직접 BI를 구성하는 체계임

Agile BI 핵심 Concept

기존 BI Work practice

Agile BI Work practice

Biz analyst DW

modeler ETL

developer BI

developer Quality

Assurance End User

Data control에서 Report 구성까지 독자적으로 작업이 가능한 Tool 제공

업무 이해도가 높은 실무 부서 내 BI 작업자가 직접 Analytics 구성 및 제공

단순 Viewer의 Feedback을 쉽고 편하게 반영

그 외 Data, IT 관리자들은 BI 작업자가 Analytics를 구현할 수 있도록 보조

사용 용이한 BI report 작성

쉽고 간편한 Data processing

원천 Data에 대한 접근성 확대

Power User의 BI 작업 참여

BI 결과물의 활용도 확대

BI platform with flexibility by accelerating the time it takes to deliver value with BI, including tech. options such as self-service BI and cloud-based BI 1)

1) Rick Sherman과 Bob Violino의 연구 결과 정리, WikiPedia

많은 수의 BI Vendor들이 Agility를 표방하며 솔루션을 제공하고 있으나…

Agile BI 솔루션 현황

솔루션마다 나름의 방식으로 Agility 구현 시도

Agility 구현 방식

In-Memory approach 예시

그 외 GUI 방식 Data 모델링, Widget 기반 BI report 구성 등 다양한 방식의 도입 시도

Approach 대표 Vendors

In-Memory OLAP IBM, Actuate

Columnar DB Tableau

Associative DB QlikView

In-Memory ROLAP MicroStrategy

In-Memory spreadsheet

Microsoft PowerPivot

1) Trends 2011 And Beyond: Business Intelligence, Forrester report, 2011

Agility를 표방하는 솔루션

Automated (자동화/효율화)

Unified (통합적인)

Pervasive (어디서나 누구에게나)

Agile BI 요구 역량1)

Limitless (제약 없는)

요구 사항을 성공적으로 충족시키는 솔루션은 거의 없는 상황임

경쟁 솔루션의 한계

과도한 Infra/라이선스 비용 대용량 데이터 처리의 한계

여전히 사용하기 어려운 Tool 통합적인 기능 제공 부족

시중 솔루션에 대한 반응

다수 In-memory 솔루션의 경우, 요구 성능 구현을 위해 추가적인 메모리 용량 확보 필요, 이에 따른 추가 비용 발생

Enterprise 급 전통 BI 대비 비용 경쟁력이 떨어지는 솔루션

1) BI leadership forum, 2013

Visualization 중심의 솔루션 경우, Data 처리 역량 부족 & 추가적인 ETL/DW 확보 필요

역으로 Data processing 기능이 있으나, 풍부한 Visualization 역량이 부족한 솔루션

In-memory MOLAP/ROLAP 솔루션의 경우, 물리적인 메모리 크기에 따라 Data size 제한

대용량 데이터에 대해 기대 수준에 맞는 연산 성능을 충족시키는 솔루션 부재

Current Challenges of Self-service BI 1)

42%

73%

Tool 관련 사용자 혼란 발생

생각보다 많은 훈련이 필요함

많은 수의 사용자들이 Tool을 활용해 Data 및 Report 작업하는데 어려움을 호소함

목 차

I. 기존 BI Platform의 한계

II. 차세대 BI Practice으로의 진화 : Agile BI

III. 최적의 Agile BI 솔루션 ‘Tableau’

IV. Agile BI 전문 Partner ‘PLAN-iT Partners’

최고의 BI 솔루션으로 평가 받는 Tableau는 Self-service BI를 지원하기 위한 강력한 기능을 탑재하고 있음

Tableau 소개

Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms

Tableau에 대한 시장의 평가

빠르고 사용이 쉬운 인터페이스를 지원하므로 화면 개발보다 데이터 자체에 대한 집중 가능

Tableau의 특징

출처와 형식의 제한 없이 데이터를 결합하고 라이브 데이터베이스 연결과 추출 내용을 데이터 엔진으로 가져오는 것 중에 선택할 수 있음

웹 뿐만 아니라 Apple과 Android 기반 모바일 기기를 모두 지원

사용자가 직접 작성 및 배포할 수 있음

2015

2014

경쟁 솔루션 대비 탁월한 개발 용이성 및 생산성을 보유하고 있음

Tableau 소개 – 쉽고 편리한 UI

2. 선택한 필드에 따라 최적의 View를 제공

3. [자동 표시] 에서 원하는 차트를 선택 시, 자동으로 차트 및 구성 변경 적용

1. 분석하고자 하는 필드 DRAG & DROP

1) Survey Analysis: Customers Rate Their BI Platform Functionality, Gartner survey 응답자 1,551개 기업/개인 대상 평가 결과 (2014)

• 실 사용자 대상 사용 편의성(Y) 측면과 상품 기능 역량(X) 측면에서 주요 상용 솔루션 비교

• 사용 편의성 측면에서 가장 우수한 사용자 만족도 보유

실제 사용자들의 Ease of Use 평가 결과 1)

• Web browser를 활용, 구성된 데이터 모델에 대한 기본적 분석 View 구성

Tableau Desktop 사용자 (모델링 작업 & UI 작업)

Tableau Server 사용자 (간단한 UI 작업)

데이터를 추출하고 가공하기 위한 직관적이고 풍부한 기능을 제공함

Tableau 소개 – 제약 없는 소스 데이터 연결

다이어그램을 이용한 손쉬운 쿼리 작성

기존에 사용하던 SQL 입력 가능

DBMS Native Connector 제공으로 간단한 연결이 가능함

지도상의 Drilling이나 Polygon, 이동 경로 표현 등은 Tableau만의 강점임

Tableau 소개 – 강력한 Visualization

국내에서도 다양한 산업 내 많은 기업들이 Tableau를 선택하고 있음

Tableau 소개 – Reference

목 차

I. 기존 BI Platform의 한계

II. 차세대 BI Practice으로의 진화 : Agile BI

III. 최적의 Agile BI 솔루션 ‘Tableau’

IV. Agile BI 전문 Partner ‘PLAN-iT Partners’

플랜잇은 BI system 구축과 Consulting 서비스를 모두 보유한 업체임

플랜잇의 주력 사업 분야

다양한 BI Tool을 활용한 시스템 구축 경험 10년 이상 축적

SAP, QlikView, Tableau, BIRST 등 최신 솔루션 경험 다수

BI System 서비스

IT Solution 서비스

Consulting 서비스

실질적인 고객 가치를 창출하는

Total BI Service 기업

강력한 자체 솔루션 개발 역량과 경험 보유

Big Data 분석 엔진, Cloud 기반 연말정산 등 상용 서비스 구현

기업 IT 부서의 성과 극대화를 위한 전략적 접근 제안

국내외 전략 컨설팅사 인력을 보유하여 고객사 문제해결 지원

다양한 플랫폼 기반 및 대형 Site 중심의 관련 Reference를 보유하고 있음

플랜잇의 주요 Reference

사업 명 사업내용 참여기간 발주 처 구축 솔루션

Clinical DW 구축 의료 정보의 연구 목적 제공 및 Clinical Index에 대한 DW 및 보고서 구축

2015.01 ~ 현재 국내 선도 병원 In-house

웹로그 분석 CRM 데이터와 웹로그를 분석하여 마케팅 활동에 활용하기 위한 BI 구축

2014.12 ~ 현재 국내 선도 자동차 보험 Tableau + Splunk

B2B 실적 모니터링 기업사업부문 Funnel 분석을 위한 BI 및 Dashboard 구축

2014.12 ~ 현재 국내 선도 통신사 Birst

자산운용 BI 자산 운용 현황 및 수익성 분석을 위한 통합적 BI 시스템

2014.12 ~ 현재 국내 선도 생명 보험사 SAP BW / BO

거래선 KPI 관리 리셀러와 AS Shop의 KPI 모니터링 시스템 구축

2014.11 ~ 2015.01 Global 자동차 제조사 Birst

수익성 분석 전사 PL, 채널별 PL 상세 분석을 위한 시스템 구축

2014.11 ~ 2014.12 Global 전자 제조사 SiSense

전사 EIS 전사 경영정보시스템 및 회의에 활용을 위한 회의체 시스템 구축

2014.06 ~ 2014.12 국내 선도 보험사 In-house

마케팅 DW 구축 시청 로그, 상품 구매 이력의 다차원 분석 DW 및 분석 보고서 구축

2014.08 ~ 2014.12 국내 선도 통신사 Birst

마케팅 BI 물류, 판매, 재고, 수익성 분석을 위한 DW 및 분석 보고서 구축

2014.04 ~ 2014.12 국내 선도 정유 SAP BW / BO

SCM BI 시스템 설계/구축 거래처 업무, 시장 현황, 수요 예측, 수익성 등 전사 통합적 BI 시스템

2013.08 ~ 2013.12 Global 전자 제조사 QlikView

자산운용 BI 자산 운용 현황 및 수익성 분석을 위한 통합적 BI 시스템

2013.03 ~ 2013.12 국내 선도 생명 보험사 MSTR

Big Data Analytics 기획 Mobile 단말 로그 분석을 위한 Analytics platform & service 기획

2013.05 ~ 2013.06 Global 전자 제조사 Splunk

플랜잇은 BI 관련 모든 주제 영역에 대해 서비스 구현이 가능함

플랜잇의 BI 서비스 제공 영역

BI System 서비스의 고객 제공 가치

“사업 운영에 유의미한 Data를 수집 - 관리하여, Top mgmt.부터 기업 내 분석가, 현장 직원에게 가치 있는 정보 분석 서비스를 제공해야 함

가치기반 중장기

사업계획

VBM 시스템

기준 전달

전략 전달

계획/ 실적 집계

Risk 산출

ERM 시스템

정보의 추출/변환/저장

경영계 Data Warehouse

모니터링 & 피드백

EIS

Dashboard

KPI 성과 및 Risk

연간 경영계획 수립

BPS 시스템

성과 관리

BSC 시스템 (사업, 조직별 KPI 관리)

목표 전달

경영계 Data Mart

BI 포탈

Do Plan See

Agile BI 운영/관리 체계 구축을 위한 가이드를 제공함

플랜잇의 Agile BI 관리 체계 구현

Agile BI 적용 영역 및 방식 정의

1

Governance 체계 수립

활성화 방안 수립

3

성공적인 Agile BI

도입

2

누가 어떤 방식으로 Agile BI 기반으로 개발하고 이용하는지에 대한 정의

정의된 개발 절차가 어떤 영역에서 적용되는지에 대한 정의

Agile BI Risk를 해소하기 위해 주요 관리 Point 정의

관리 Point 별로 관리 주체, 대상, 프로세스에 대한 개괄 정의

Agile BI 체계의 성공적 확산을 위한 활성화 방안 Ideation

도출된 방안 별로 추진 방안 수립