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<p>분석 리포터는 데이터 기반의 의사결정을 하고자 하는 기업의 필수 도구입니다. 데이터 중심의 세상에서 대량의 복잡한 데이터를 분석하고 해석하는 것은 성공적인 비즈니스의 핵심입니다. 분석 리포트는 전반적인 데이터 개요, 주요 트렌드, 패턴 그리고 솔루션을 제시합니다. 리포트는 비즈니스 기회, 성과의 모니터링를 통해 데이터를 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다.&nbsp;</p><p><br>이번 시간에는 분석 리포트의 개념, 중요성 및 예시를 제공하고 더 나아가 효과적인 작성 방법을 제시하고자 합니다.</p><h2>1. 분석 리포트의 의미</h2><p><br>분석 리포트는 기업의 정성·정량 데이터를 수집하여 업무의 방식 및 프로세스에 대해 검토하고 평가하는 업무 리포트로서, 실질적 증거를 분석하여 데이터에 기반한 업무 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 분석 리포트는 과거의 데이터와 통계데이터를 바탕으로 하고 있지만, 특정 이슈에 관한 예측에도 사용됩니다.</p><p><br>또한 각 업계에 대한 현행 데이터의 분석에서 그치는 것이 아니라, 다방면으로 활용할 수 도 있습니다. 가령, 병원에서는 데이터 분석을 기반으로 특정 조치를 취하여 평균 대기 시간을 단축하는 방법을 찾아낼 수 있습니다. 마케팅 기업에서는 대량의 트래픽이 여러 출처에서 유입된다는 것을 발견한 뒤 예산을 재편 할 수 도 있습니다. 이 리포트의 활용도는 광범위하기 때문에, 업계 마다 작성 방식이 다르고, 솔루션 역시 다양합니다.&nbsp;</p><p><br>우리는 흔히 엑셀 혹은 파워 포인트 등 소프트 웨어로 분석 리포트를 작성합니다. 하지만, 데이터를 수집하고 이를 시각화 하는데 있어서 때때로 어려움을 겪습니다. 가장 통상적인 분석 리포트 작성에 있어 대량의 최신 데이터를 업데이트 하고 이를 재작성 하는 것은 매우 번거로운 일입니다. 또 엑셀을 사용하여 시각적 그래픽을 구현하는 데는 적지 않은 시간이 소요됩니다. 이런 작업에 투입되는 에너지 소모를 줄이기 위해 전문적인 데이터 분석 프로그램 BI를 사용할 것을 권장합니다. 파인비를 활용하면 간단한 방법으로 복잡한 분석 보고 및 대시보드를 작성할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/10459837190404750423_e561a89735.jpg" alt="FineBI的分析报告"></figure><h2>2. 분석 리포트의 중요성</h2><p><br>분석 리포트는 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 핵심요소로, 조직을 스마트하게 변화시키고 더 나아가 경쟁 상대를 압도할 수 있게 해줄 것 입니다. 분석 리포트를 기반으로 더 현명한 의사 결정을 내리고 적절히 대응하여, 시의적절하게 업무를 조정할 수 있게 합니다.</p><h3>가치있는 솔루션 제시</h3><p><br>분석 리포트는 기업 경영에 의미있는 솔루션을 제공합니다. 정성·정량 데이터를 분석하여, 명확하게 프로세스를 파악하고 개선이 필요한 분야를 찾아내어, 효율성 및 생산성을 높이기 위한 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 기업은 분석 리포트를 바탕으로 잠재 리스크와 기회를 찾고, 성장을 위한 결정을 내릴 수 있습니다.</p><h3>데이터 중심의 의사결정</h3><p><br>기업은 분석 리포트를 바탕으로 직관에 의존하는 것이 아닌 데이터 중심의 의사결정을 내릴 수 있습니다. &nbsp;분석 리포트는 과학적인 의사결정을 위한 정보를 제공합니다. 이는 가설이 아닌 사실을 기반으로 한 판단으로, 더 많은 성공의 결과들을 가져다 줍니다. 분석 리포트는 의사결정의 판단 기준으로서, 기업의 성공 기회를 높이고, 빠르게 원하는 목표에 달성할 수 있게 합니다.</p><h3>성과 모니터링 강화</h3><p><br>기업 운영에 관한 실시간 데이터를 제공하여 성과에 대한 모니터링을 강화할 수 있습니다. 기업은 핵심 지표를 추적하고 목표 달성 정도를 확인할 수 있으며 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 이 과정에서 기업들은 잠재적 문제들을 조기에 발견해 더 큰 문제로 번지지 않도록 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 또한, 일정 기간 동안 모니터링을 한 성과를 바탕으로, 다양한 패턴을 파악하여 성장을 가속화 할 수 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.</p><h3>소통과 협업의 개선</h3><p><br>분석 리포트를 통해 조직 내부의 의사소통과 협업을 향상시킬 수 있습니다. 이해 관계자들에게 데이터 접근 권한을 부여하여 투명하고 협조적인 조직 문화를 조성할 수 있습니다. 이는 각 부서의 협력을 효과적으로 이끌어 내어 효율적이고 성공적인 성과를 낼 수 있도록 합니다.</p><h2>3. 분석 리포트 예시</h2><p><br>분석 리포트의 예시를 참고하여 업무 효율을 높이는 데 활용하시길 바랍니다. 파인비는 여러분들의 영감을 자극하고 가치있는 솔루션을 제공해드립니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>마케팅 실적 분석 리포트</h3><p><br>마케팅 실적 리포트는 지역별 판매 실적을 평가하는 중요한 자료입니다. 해당 리포트에서는 지역별 데이터를 막대 그래프로 시각화 하였고, 도시별 판매 계획 완료 상황을 막대 그래프로 정리하였습니다. 관리자는 이를 바탕으로 매출에 유리한 지역을 신속하게 확정할 수 있습니다. &nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/QQ_20230425172658_c56d49ac59.png" alt="QQ截图20230425172658.png"></figure><h3>매출 실적 분석 리포트&nbsp;</h3><p><br>일반적으로 경영자의 주요 관심사는 회사의 매출 실적입니다. 매출 실적 리포트는 분산된 데이터를 취합하여, 도시별 판매 실적에 대한 종합적인 결론을 제시합니다. 또한 데이터를 다각도로 분석하여 모든 영업 사원들의 실적 및 업무 진행 상황을 심층적으로 분석해줍니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/QQ_20230425171158_21b63c1b98.png" alt="QQ截图20230425171158.png"></figure><h3>재무상황 분석 리포트</h3><p><br>기업의 재무 상황은 경영에 상당한 영향을 미칩니다. 아래는 재무상황분석 리포트의 사례입니다. CFO는 해당 리포트를 바탕으로 재무 파트와 비재무 파트의 지표들을 분석하여 종합적인 평가를 내립니다. 매출, 영업이익, 자산, 부채비율 등 재무 지표들은 회사의 경영 상황을 반영하고, 비재무 지표는(고객 만족도, 직원 수 등) 사업의 전반적인 상황을 간접적으로 보여줍니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Profit_Analysis_page_0001_9e1e298741.jpg" alt="Profit_Analysis_page-0001.jpg"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h2>4. 효과적인 분석 리포트 작성법</h2><p><br>위의 내용을 통해 분석 리포트의 개념과 그 중요성을 알아보았습니다. 이제 효과적인 분석 리포트를 작성법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 파인비와 같은 BI 툴을 사용하여 다음과 같은 단계를 진행할 수 있습니다.</p><h3>1) 분석 리포트의 목적 및 목표 대상 명확화 &nbsp;</h3><p><br>리포트 작성 전, 리포트의 목적을 명확하게 이해하는 것은 매우 중요합니다. 명확한 목표가 없다면 이 모든 노력은 수포로 돌아갈 수 있기 때문입니다. 즉, 리포트는 목표 지향적이어야 합니다. 리포트는 어떤 대상을 선정하는지가 매우 중요합니다. 대상에 따라 다른 각도로 문제를 분석해야 하기 때문에 분석 리포트를 작성함에 있어 목표 대상과 기대치를 반드시 고려해야 합니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Expectations_for_Report_in_different_levels_882afb26b2.png" alt="对不同报告的期望levels_副本.png"></figure><h3>2) 핵심성과지표(KPI) 달성에 방점을 둔 정보 수집</h3><p><br>분석 리포트는 의사 결정자에게 매우 중요한 정보를 제공합니다. 모든 데이터를 수집하여 분석을 하기 보다는, KPI 달성에 방점을 두고 대량의 데이터를 분석해야 합니다. 많은 분석 리포트가 참고용 예시로 제공되기 때문에, 유용한 KPI를 찾는 것은 어렵지 않습니다.&nbsp;<br>아래 재무 리포트는 분석 리포트에서 가장 보편적으로 사용 되는 사례입니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/QQ_20230426104934_c17c057bc8.png" alt="QQ截图20230426104934.png"></figure><h3>3) 직관적 데이터 제시 및 효율적 요소 배치 &nbsp;</h3><p><br>데이터 수집을 완료한 뒤, 조직적이고 일관성있는 방식으로 데이터를 제시해야 합니다. 수집된 데이터가 신중하게 선정되었다 할지라도, 정량적인 데이터는 효과적이고 신뢰할 수 있는 결과를 제시하기에 여전히 많은 양 입니다. 리포트에 너무 많은 양의 통계 데이터가 담긴다면 효과는 미미할 것이고 효율성도 떨어질 것입니다.&nbsp;</p><p><br>이를 해결하기 위해, 파인비와 같은 프로페셔널 프로그램을 활용하여 데이터를 시각화 하는 것은 필수적입니다.<span style="color:#FCB900;"><strong> 파인비는 기본, 고급 차트가 포함된 50여 종의 시각화 도구를 제공하고 있습니다. 동적 시각화 역시 적용할 수 있으며 필요에 따라 사용자화 할 수 있습니다. </strong></span>차트 유형을 적절하게 선택하는 것은 분석 리포트 작성에 매우 중요합니다. 예를 들어, 회계년도 별 매출 추이를 시각화 한다면 파이 그래프 보다 꺾은선 그래프가 훨씬 더 적합할 것입니다.</p><p><br>정보는 논리적이고 일관성 있게 전달되어야 합니다. 리포트에 그래프와 컴포넌트를 사용하는 것도 물론 중요하지만, 과할 경우 오히려 가독성을 떨어뜨릴 수 있기 때문에 논리적으로 적절하게 배치시켜야 합니다. 파인비는 여러 참고 가능한 예시들을 제공합니다. &nbsp;</p><h3>4) 대화식 기능 활용 및 분석 리포트 미리보기</h3><p><br>인터렉티브 기능은 분석 리포트의 매력도를 높혀주고 실용성도 강화해 줍니다.&nbsp;</p><p><br>첫째, 드릴 다운, 링크 연결, 파라미터 조회 등 대화식 컴포넌트를 통해 리포트 효과를 해치지 않는 선에서 상호 연동되는 시각화 효과를 표시할 수 있습니다.&nbsp;</p><p><br>둘째, 사용자는 대화식 분석을 통해 다양한 장점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 매출 감소 원인을 파악하고자 하는 영업 관리자는 드릴 다운을 통해 특정 상품에 대한 상세 판매 실적을 확인할 수 있습니다. 대화식 분석을 통해 사용자들은 리포트 데이터를 더 잘 파악할 수 있습니다.&nbsp;</p><p><br>정기적으로 미리보기를 한다면, 분석 리포트의 모든 대화식 분석, 동적 시각화, 그래픽이 정상적으로 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다. 문제가 발견되는 즉시 수정이 가능하기 때문에 리포트가 발표되는 시점에 맞춰 최적의 방식으로 구현할 수 있습니다.</p><h3>5) 분석 리포트의 &nbsp;접근 권한 구분 기능</h3><p><br>성공적으로 분석 리포트를 완성한 뒤, 아직 중요한 몇 가지 단계가 남아있습니다. 최신 BI는 모든 사용자가 리포트에 접근할 수 있도록 허용하고 있으나, 특정 그룹에 제한을 설정해야 할 필요도 있습니다. <span style="color:#FCB900;"><strong>파인비에는 접근 권한을 구분하는 기능이 있습니다. 부서, 직위, 직무 그리고 사용자명에 따라 접근 권한을 구분하여 설정할 수 있습니다. </strong></span>이로써, 권한이 부여된 직원만이 해당 리포트에 접근할 수 있어 데이터 보안에 용이합니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/QQ_20230426105457_aa7be9f2e6.png" alt="QQ截图20230426105457.png"></figure><h3>6)모바일 사용자를 위한 사용자 지정 분석 리포트</h3><p><br>분석 리포트 접근성을 높이기 위해선, 모바일 최적화 작업이 반드시 진행되어야 합니다. PC 사용이 여의치 않은 경우, 모바일 장치를 통해 시간과 장소의 제약없이 리포트에 접근할 수 있습니다. 파인비는 모바일에서도 호환될 수 있기 때문에 자투리 시간을 활용해 언제 어디에서나 업무를 볼 수 있습니다. 이는 유연한 업무를 가능하게 하고 사무 공간의 물리적 제한을 벗어나게 해줍니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/QQ_20230426105754_b039e273f6.png" alt="QQ截图20230426105754.png"></figure><h3>7) 피드백 취합 및 분석 리포트의 개선</h3><p><br>분석 BI툴 설계를 완료한 후에도 지속성을 높이기 위해선 반드시 이해 관계자들의 피드백을 취합해야 합니다. 초기 설계 및 모델의 정확도를 높이는 것도 중요하지만, 지속성을 확보하는 것도 매우 중요합니다. 분석 보고의 미흡한 점을 개선하기 위해서는 스터디 그룹 혹은 포럼를 구성하거나, 내부 사용자 혹은 외부 이해 관계자들에게 온라인 피드백을 요청해야 합니다. 이는 데이터의 조회수를 유지시켜줄 뿐 아니라, 어느 업계 혹은 어느 부서에 소속되어 있든 여러분들의 대시보드는 독자들에게 최적의 기능을 발휘할 수 있도록 해줄 것 입니다.</p><h3>8) 데이터 자동 업데이트</h3><p><br>효과적인 분석 리포트 작성을 위한 마지막 단계에 도달했습니다. 관련성을 유지하기 위해서는 리포트(디자인 및 데이터 포함)를 정기적으로 업데이트 해야 합니다. 특정 분석 리포트의 경우, 상시적인 작성이 필요하다는 것을 잘 알고 계실 것입니다. 월간 판매 실적 혹은 분기별 재무 분석이 대표적인 케이스 입니다. 다만, 데이터가 하루가 다르게 급변하는 상황에서, 리포트를 작성할 때 마다 반복적인 작업을 하는 것은 매우 번거롭습니다.</p><p><br>BI분석 툴을 통해 모든 변경사항이 반영된 리포트 자동 업데이트가 가능합니다.<strong> </strong><span style="color:#FCB900;"><strong>파인비의 데이터 모니터링 기능은 데이터베이스에 변화가 생길 때마다 리포트의 데이터를 즉시 업데이트 해주기 때문에 특히 유용합니다. 따라서, 독자들은 항상 최신 데이터에 접근 할 수 있고 이는 현명한 의사결정에 도움이 됩니다.</strong></span></p><h2>5. 지금 바로 파인비에서 당신의 분석 리포트를 &nbsp;작성해 보세요</h2><p><br>의미있는 분석 리포트를 간편하고 빠르게 작성하고 싶다면 집중식 대시보드를 활용하기를 권장합니다. 파인비는 사용자를 위한 대시보드 기반의 리포트 툴을 제공하며, 이는 하나의 화면에서 동적 시각화로 구현할 수 있습니다. 파인비를 활용하면 리포트 작성을 위한 과도한 업무에 시달릴 필요가 없습니다. 간편하게 로우 데이터만 입력하면 됩니다.&nbsp;</p><p><br>집중식 대시보드는 복잡한 데이터를 매우 간편하게 처리할 수 있는 장점을 갖고 있습니다. 대시보드에 기반한 리포트는 자동 업데이트가 가능해 업무 실수를 줄여주고 시간을 절약해 줍니다.&nbsp;</p><p><br>파인비를 무료로 다운로드 하여 분석 리포트를 작성해 보시기 바랍니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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효과적인 분석 리포트 작성을 위한 종합 지침서

<p>데이터 시각화 대시보드는 현대 조직에서 중요한 역할을 하여 수익 증대와 정보에 입각한 의사 결정을 촉진합니다. 연구에 따르면, 데이터 시각화 대시보드를 사용하는 기업은 28% 더 신속하게 정보를 효율적으로 접근할 가능성이 높습니다. 또한, 48%의 비즈니스 인텔리전스 사용자들은 IT 도움 없이 독립적으로 필요한 데이터를 찾을 수 있습니다. 이 블로그는 데이터 시각화 대시보드의 중요성을 탐구하고, 이해와 전략적 계획을 향상시키기 위한 효과적인 시각 보고서를 만드는 방법에 대한 통찰을 제공합니다.</p><p>&nbsp;</p><p>&nbsp;</p><p>이 게시물의 모든 데이터 시각화 대시보드 예시는 보고서 및 대시보드 도구인 FineReport를 사용하여 생성되었습니다. FineReport를 통해 더 많은 데이터 시각화 가능성을 열어보려면 아래 버튼을 클릭하여 무료로 FineReport를 체험해보세요!</p><p>&nbsp;</p><p>데이터 시각화 대시보드는 현대 조직에서 중요한 역할을 하며, 수익 증대와 정보에 기반한 의사 결정을 촉진합니다. 연구에 따르면, 데이터 시각화 대시보드를 사용하는 기업은 시기 적절한 정보를 효율적으로 접근할 가능성이 28% 더 높습니다. 또한, 비즈니스 인텔리전스 사용자의 48%는 IT 지원 없이도 필요한 데이터를 독립적으로 찾을 수 있습니다. 이 블로그에서는 데이터 시각화 대시보드의 중요성에 대해 논하고, 이해와 전략적 계획을 향상시키기 위한 효과적인 시각 보고서를 만드는 방법에 대한 통찰을 제공합니다.</p><p>이 게시물의 모든 데이터 시각화 대시보드 예시는 보고서 및 대시보드 도구인 FineReport를 사용하여 생성되었습니다. FineReport를 통해 더 많은 데이터 시각화 가능성을 열어보려면 아래 버튼을 클릭하여 무료로 FineReport를 체험해보세요!</p><h2>데이터 시각화 대시보드 이해하기</h2><h3>데이터 시각화 대시보드의 정의와 목적</h3><p>데이터 시각화 대시보드는 복잡한 데이터를 시각적으로 매력적인 보고서로 변환하여 의사 결정자가 빠르게 귀중한 통찰을 얻을 수 있도록 하는 강력한 도구입니다. 숫자와 차트를 결합하여 이러한 대시보드는 다양한 채널의 주요 성과 지표(KPI)에 대한 높은 수준의 개요를 제공합니다. 예를 들어, 소매 판매 성과 분석에서는 시각화 도구가 복잡한 판매 데이터를 동적이고 인터랙티브한 대시보드로 변환합니다. 이를 통해 의사 결정자는 성과가 높은 지역을 식별하고, 제품별 성과를 모니터링하며, 가격 및 프로모션 전략을 미세 조정할 수 있습니다.</p><h4>데이터 시각화 대시보드란 무엇인가?</h4><p>데이터 시각화 대시보드는 필수적인 메트릭을 이해하기 쉬운 형식으로 표시하는 중앙 집중식 플랫폼 역할을 합니다. 사용자는 실시간 데이터를 기반으로 진행 상황을 추적하고, 트렌드를 식별하며, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 금융 기관은 복잡한 금융 데이터를 실행 가능한 통찰로 변환하여 실시간으로 금융 운영을 가시화함으로써 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 촉진합니다.</p><h4>데이터 시각화 대시보드를 사용하는 이유</h4><p>데이터 시각화 대시보드를 사용하는 주요 목적은 데이터 기반 통찰을 통해 의사 결정 과정을 개선하는 것입니다. 복잡한 정보를 명확하고 간결하게 시각화함으로써 조직은 운영을 간소화하고, 성장 기회를 식별하며, 효과적으로 위험을 완화할 수 있습니다. 재무 의사 결정 지원 강화의 맥락에서 시각화 도구는 전략적 재무 의사 결정을 위한 실시간 통찰을 제공하는 중요한 역할을 합니다.</p><h4>데이터 시각화 대시보드의 유형</h4><p>데이터 시각화 대시보드는 특정 요구에 맞춘 다양한 유형이 있습니다. 지리적 대시보드는 데이터를 지도에 표시하여 원시 데이터만으로는 명확하지 않은 패턴을 발견할 수 있게 합니다. 반면, 성과 대시보드는 운영 효율성과 목표 달성에 관련된 주요 메트릭을 추적하는 데 중점을 둡니다.</p><h2>데이터 시각화 대시보드의 주요 요소</h2><h3>데이터 시각화 대시보드의 시각적 구성 요소</h3><p>데이터 시각화 대시보드를 만들 때, 데이터 통찰을 효과적으로 전달할 수 있는 시각적 구성 요소에 주의를 기울이는 것이 중요합니다. 차트와 그래프는 데이터 내 트렌드, 비교, 분포를 제시하는 데 중요한 역할을 합니다. 막대 차트, 선 그래프, 원형 차트를 사용하여 의사 결정자는 성과 메트릭을 빠르게 파악하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. 또한, 지도와 표는 데이터를 지리적으로 나타내거나 상세한 정보를 체계적으로 표시하여 독특한 관점을 제공합니다.</p><p>사용자 경험을 향상시키고 더 나은 의사 결정을 촉진하기 위해, 드릴다운 기능이나 마우스 오버 세부 정보와 같은 인터랙티브 요소를 포함시키면 표시된 데이터에 추가적인 맥락을 제공할 수 있습니다. 인터랙티브 차트와 지도를 사용하면 사용자가 특정 데이터 포인트를 더 깊이 탐색하여 트렌드와 패턴에 대한 이해를 높일 수 있습니다.</p><h3>데이터 시각화 대시보드의 데이터 소스 및 통합</h3><p>영향력 있는 데이터 시각화 대시보드의 기초는 다양한 데이터 소스와 원활하게 연결할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 데이터 소스에 연결하는 것은 실시간 업데이트와 정확한 정보 표현을 보장하는 중요한 단계입니다. 내부 데이터베이스, 클라우드 스토리지 솔루션, 타사 API에서 데이터를 가져오는 등, 안전한 연결을 설정하는 것은 데이터 무결성을 유지하는 데 필수적입니다.</p><p>정기적인 데이터 새로 고침 및 업데이트는 대시보드를 최신 상태로 유지하고 관련성을 유지하는 데 필수적입니다. 예약된 간격으로 데이터를 자동으로 새로 고치는 프로세스는 의사 결정자가 수동 개입 없이 가장 최근의 통찰에 접근할 수 있도록 보장합니다. 데이터 업데이트의 불규칙성이나 지연에 대한 알림을 설정하면 조직은 잠재적인 문제를 사전에 해결하고 대시보드의 신뢰성을 유지할 수 있습니다.</p><p>다양한 데이터 소스를 통합할 때 강력한 보안 조치를 포함시키는 것은 무단 접근이나 침해로부터 민감한 정보를 보호하는 데 중요합니다. 암호화 프로토콜, 다중 요소 인증, 역할 기반 접근 제어는 잠재적 보안 위협으로부터 대시보드를 강화하는 데 도움을 줍니다.</p><p>다양한 데이터 소스와의 원활한 연결을 우선시하고 자동 새로 고침 메커니즘을 구현함으로써, 조직은 데이터 시각화 대시보드가 동적이고 정확하며 정보에 기반한 의사 결정 과정을 촉진하는 도구로 남을 수 있도록 할 수 있습니다.</p><h2>데이터 시각화 대시보드를 만드는 도구</h2><h3>데이터 시각화 대시보드의 인기 있는 도구</h3><p><strong>FineReport</strong> FineReport는 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 기능으로 인해 데이터 시각화에 있어 매우 인기 있는 도구로 돋보입니다. FineReport를 사용하면 다양한 데이터 소스에 쉽게 연결할 수 있어 복잡한 정보를 효과적으로 전달하는 다양한 차트와 지도를 만들 수 있습니다.</p><ul><li>여러 소스의 데이터 통합, 데이터 사일로 해결</li><li>최소 학습 곡선을 가진 엑셀과 유사한 디자인</li><li>데이터 입력, 매개변수 쿼리 및 분석 기능</li><li>다양한 요구를 충족하는 다양한 보고서 모드 제공</li><li>PC, 모바일, LED 비디오 월을 지원하는 멀티 터미널 데이터 프레젠테이션</li></ul><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/project_dashboard_created_by_Fine_Report_ea396437a7.jpg" alt="project-dashboard-created-by-FineReport.jpg"></p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://www.fanruan.com/en/request?action=trial&amp;prod=bi&amp;country=kr" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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</div></div><p><strong>Google 차트</strong> Google 차트는 온라인 임베딩에 적합한 인터랙티브 차트를 만드는 데 특화된 다재다능하고 무료인 데이터 시각화 도구로 등장합니다. 동적 데이터를 활용하여 Google 차트는 HTML5 보고서 및 SVG 기술을 사용하여 브라우저 호환성을 보장하며 추가 플러그인이 필요하지 않습니다. 지원되는 데이터 소스에는 Google 스프레드시트, Google Fusion Tables, Salesforce 및 다양한 SQL 데이터베이스가 포함됩니다.</p><ul><li>강력한 차트 생성 기능을 제공하는 무료 도구</li><li>온라인 통합에 최적화된 인터랙티브 차트</li><li>실시간 통찰을 위한 동적 데이터 소스와의 호환성</li></ul><p><strong>Grafana</strong> 오픈 소스 대시보드 소프트웨어인 Grafana는 사용자가 특정 요구에 맞춘 동적 대시보드와 시각화를 개발할 수 있게 합니다. 혼합 데이터 소스 지원, 맞춤형 알림 기능, 광범위한 플러그인 라이브러리 덕분에 Grafana는 시장에서 가장 강력한 시각화 도구 중 하나로 자리 잡았습니다.</p><ul><li>대시보드 생성의 유연성을 허용하는 오픈 소스 플랫폼</li><li>맞춤형 옵션을 향상시키는 광범위한 플러그인 생태계</li><li>실시간 모니터링 기능을 갖춘 동적 대시보드</li></ul><h3><strong>Appsmith 사용</strong>&nbsp;</h3><p><strong>Appsmith 특징&nbsp;</strong></p><p>Appsmith는 소프트웨어 엔지니어를 위한 플랫폼으로, 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 데이터 시각화 대시보드의 구축 및 배포 과정을 간소화합니다. 사전 구축된 위젯과 템플릿을 제공하여 Appsmith는 대시보드 생성 과정을 단순화하면서도 고유한 요구 사항을 효율적으로 충족시키기 위한 충분한 맞춤화 옵션을 제공합니다.</p><ul><li>대시보드 개발을 신속하게 하는 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스</li><li>디자인 과정을 신속하게 하는 사전 구축된 위젯과 템플릿</li><li>다양한 프로젝트에 맞춘 맞춤화 기능 제공</li></ul><h3>Appsmith를 활용한 데이터 시각화 대시보드 구축</h3><p>Appsmith를 사용하여 데이터 시각화 대시보드를 구축할 때, 사용자는 포괄적인 기능을 활용하여 시각적으로 매력적인 보고서를 효과적으로 전달할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합하고 인터랙티브 대시보드 요소를 통합함으로써 Appsmith는 의사 결정 과정을 강화하는 동적 대시보드 개발을 가능하게 합니다.</p><ul><li>여러 데이터 소스에 쉽게 연결하기</li><li>드래그 앤 드롭 기능을 활용하여 위젯 배치를 간편하게 처리하기</li><li>특정 시각화 요구에 맞춰 대시보드 레이아웃을 맞춤화하기</li><li>드릴다운 기능과 같은 인터랙티브 요소 통합하여 사용자 참여도 향상시키기</li></ul><h2>데이터 시각화 대시보드 구축을 위한 최상의 실천법</h2><h3>데이터 시각화 대시보드에 적합한 시각 선택</h3><p>데이터 시각화 대시보드를 디자인할 때, 사용자에게 효과적으로 통찰력을 전달하기 위해 적절한 시각을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터와 시각화 요소를 조화롭게 맞추어 정보가 사용자에게 명확하게 전달되도록 하여 이해를 높이고 통찰력 있는 의사 결정 과정을 촉진할 수 있습니다. 데이터 내에서 트렌드, 비교, 분포를 가장 잘 나타내는 차트를 선택함으로써 의사 결정자는 패턴을 신속히 파악하고 실행 가능한 결론을 도출할 수 있습니다.</p><p>과도한 복잡성을 피하기 위해 시각화를 간단하게 유지하는 것이 중요합니다. 명확성과 관련성에 집중함으로써 대시보드는 사용자 친화적이고 매력적인 형태로 변환됩니다. 차트에 지나친 요소를 추가하면 혼란을 초래할 수 있고 데이터 해석을 방해할 수 있습니다. 시각화를 단순화함으로써 이해를 증진시키고 이야기 전개 과정을 간소화함으로써 사용자는 핵심 통찰력을 빠르게 파악할 수 있습니다.</p><h3>데이터 시각화 대시보드의 명확성과 이해도 보장</h3><p>데이터 시각화 대시보드를 구축할 때, 명확성과 이해도는 통찰력을 효과적으로 전달하는 데 매우 중요합니다. 불필요한 혼란 요소를 제거하고 중요한 데이터 포인트를 강조함으로써 가독성과 사용자 참여를 증대시킬 수 있습니다. 정보를 명확하고 간결하게 제시함으로써 의사 결정자는 방해 없이 가치 있는 통찰력을 신속하게 추출할 수 있습니다.</p><p>대시보드의 다양한 시각 구성 요소 사이에서 일관된 보고서 디자인을 유지하는 것이 중요합니다. 색상 구성, 글꼴, 레이아웃 구조의 일관성을 유지함으로써 사용자는 대시보드를 원활하게 탐색할 수 있습니다. 일관성은 공통된 사용자 경험을 촉진하며, 인지 부하를 줄이고 효율적인 데이터 분석을 촉진합니다.</p><p>요약하면, 데이터 시각화 대시보드 구축은 복잡한 데이터를 시각적으로 매력적인 보고서로 변환하여 의사 결정 과정을 지원하는 것을 목표로 합니다. 적절한 시각화 요소를 활용하고 디자인의 명확성을 유지함으로써 조직은 이해 관계자에게 효과적으로 통찰력을 전달할 수 있습니다. 대시보드 도구의 미래 발전은 사용자 경험을 향상시키고 더 고급화된 맞춤화 옵션을 제공하는 방향입니다. 데이터 시각화 대시보드 도구 선택과 구현에 있어 이러한 지침을 따르면 데이터 분석과 시각화의 최상의 실천법을 결합하여 기업이 변화하는 데이터 요구를 효과적으로 충족할 수 있습니다. 이러한 측면을 고려할 때, FineReport는 여러분의 최선의 선택이 될 수 있습니다.</p><p><a href="https://www.finereport.com/kr/activation/"><img src="https://media.finebi.com/strapi/FR_5a9aa0afaa.png" alt="韩文版FR.png"></a></p><p>&nbsp;</p><p>&nbsp;</p><p>아래 배너를 클릭하여 FineReport를 무료로 사용해보고 기업의 데이터를 생산성으로 변환하세요!</p>

효과적인 데이터 시각화와 FineReport의 활용법

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<p><strong>데이터 시각화</strong>는 시각 정보를 신속하고 효율적으로 처리하는 우리 뇌의 능력을 활용하여 현대 비즈니스에서 중요한 역할을 합니다<span style="color:hsl(30,75%,60%);">. 파이썬 데이터 시각화를 활용하는 기업은 결정을 신속히 내릴 확률이 다섯 배 더 높으며, 이를 실행에 옮기는 확률은 경쟁 기업의 세 배입니다.</span> 이는 데이터 시각화의 중요성을 강조하는 것으로, 뇌로 전송되는 데이터의 90%를 구성합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong> 도구의 능력을 활용하면 기업은 더 빠른 의사 결정과 향상된 운영 민첩성을 향상시킬 수 있습니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/python_data_visualization_banner_e284d39f8f.jpg" alt="python-data-visualization-banner.jpg"></p><h2><strong>파이썬 데이터 시각화의 혜택</strong></h2><p><br><strong>파이썬 데이터 시각화</strong>는 의사 결정 프로세스를 개선하는 것이 비즈니스 성공의 중요한 요소입니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 통해 조직은 데이터에서 가치 있는 통찰을 얻어 신속하고 효과적으로 결정을 내릴 수 있습니다.</p><h3><strong>파이썬 데이터 시각화가 의사 결정을 강화합니다</strong></h3><p><br><strong>파이썬 데이터 시각화 </strong>도구를 사용하여 의사 결정자들에게 가능성의 세계를 열어줍니다. 시각적 표현을 통해 복잡한 데이터 집합이 소화 가능하고 실행 가능해집니다. 원시 데이터를 의미 있는 통찰로 변환하는 능력은 오늘날 경쟁적인 경험에서 앞선 기업들에게 금융적인 변화입니다.</p><p><strong>파이썬 데이터 시각화가 데이터 기반의 통찰을 제공합니다</strong></p><p>데이터 집합 내의 숨겨진 패턴과 트렌드를 드러내는 것이 <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>의 진정한 빛나는 부분입니다. 시각적 정보 분석을 통해 기업은 상관 관계, 이상값 및 눈에 띄는 기회를 찾을 수 있습니다. 이는 상징적인 증거를 기반으로 한 근거 있는 결정을 통한 더 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다.</p><p><strong>파이썬 데이터 시각화가 분석 속도를 빠르게 만듭니다</strong></p><p><br>빠른 결정은 빠른 비즈니스 환경에서 필수적입니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 통해 데이터를 분석하고 해석하는 시간이 상당히 줄어듭니다. 시각적 표현은 복잡한 정보의 신속한 이해를 가능하게 하여 이해관계자들이 중요한 통찰을 신속히 사용할 수 있습니다.</p><h3><strong>파이썬 데이터 시각화에 의한 개선된 의사 소통</strong></h3><p><br>명확한 의사 소통은 협업을 촉진하고 조직 정렬을 촉진하는 데 중요합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>는 장벽을 넘어 세워진 범용 언어 역할을 하여 팀이 아이디어와 통찰을 원활하게 공유할 수 있도록 합니다.</p><p><strong>파이썬 데이터 시각화가 데이터 프레젠테이션을 보다 명확하게 만듭니다</strong></p><p><br>시각적으로 매력적인 방법으로 데이터를 제시하면 모든 수준의 팀원들 간의 이해가 증대됩니다. 매출 숫자를 쇼케이스하거나 시장 트렌드를 강조하는 경우,<strong> 파이썬 데이터 시각화</strong>는 복잡한 개념을 소화하기 쉬운 시각적 표현으로 단순화합니다.</p><p><strong>파이썬 데이터 시각화에 의한 이해 관계자 참여</strong></p><p><br>끌리는 시각적 표현을 통해 이해 관계자들을 약속하고 핵심 이니셔티브에 대한 지원을 유도합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 사용하여 전략적 계획이나 성과 지표를 제시함으로써 기업은 명확하고 확신에 가득 찬 공통 목표를 주변 팀에 모으고 집회시킬 수 있습니다.</p><h3><strong>파이썬 데이터 시각화가 경쟁 우위를 가져옵니다</strong></h3><p><br>오늘날의 동적인 시장에서는 경쟁 우위를 확보하는 것이 지속 가능한 성장을 위해 중요합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>는 시장 변화와 고객 선호도를 예측하고 이를 대비하는 데 필요한 도구를 기업에 제공함으로써 고객 선호도를 예측하고 이에 맞추어 제공물을 적절하게 조정할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.</p><p><strong>파이썬 데이터 시각화에 의한 시장 트렌드 분석</strong></p><p><br>시장 트렌드에 대한 주의를 기울이는 것이 정보를 기반으로 한 비즈니스 결정에 있어 중요합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 통해 기업은 업계 개발을 실시간으로 추적함으로써 신흥 기회나 위협을 기반으로 전략을 변경할 수 있습니다.</p><p><strong>파이썬 데이터 시각화를 통한 고객 행동 이해</strong></p><p><br>고객 행동을 이해하는 것은 성공적인 마케팅 캠페인과 제품 개발의 핵심 요소입니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 통해 기업은 소비자의 선호도와 구매 패턴에 대해 심층적으로 탐구할 수 있으며, 이러한 요구를 충족시키기 위해 제품을 맞춤화할 수 있습니다.</p><h2><strong>최고의 파이썬 데이터 시각화 라이브러리</strong></h2><p><br><strong>파이썬 데이터 시각화</strong>에 있어서 올바른 도구를 가진 것이 데이터를 기반으로 한 영향력 있는 시각적 표현을 만드는 데 중요합니다. 다양한 라이브러리 중에서도 Matplotlib, Seaborn 및 Plotly는 독특한 기능과 기능으로 눈에 띕니다.</p><h3><strong>Matplotlib</strong></h3><p><br>Matplotlib는 다양한 플로팅 옵션을 제공하는 다재다능하고 강력한 라이브러리로, 많은 데이터 과학자와 데이터 분석가에게 이동하는 선택입니다. 이 유연성을 통해 사용자는 간단한 막대 차트에서 복잡한 3D 시각화까지 다양한 유형의 플롯을 생성할 수 있습니다. Matplotlib의 주요 이점은 다음과 같습니다.</p><p><strong>다양성</strong><br>Matplotlib를 사용하면 사용자는 그래프의 모든 측면을 완전히 제어할 수 있으며, 색상, 글꼴 또는 플롯 크기를 조정해야 할 경우에도 Matplotlib는 특정 요구 사항을 충족시키기 위한 도구를 제공합니다.</p><p><strong>사용자 정의</strong><br>Matplotlib의 두드러진 기능 중 하나는 최소한의 노력으로 매우 사용자 정의된 플롯을 생성할 수 있는 능력입니다. 사용자는 주석, 범례 및 기타 요소를 쉽게 추가하여 그래프의 명확성과 시각적 매력을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 사용자 정의 수준은 시각화가 의도한 메시지를 효과적으로 전달하도록 보장합니다.</p><h3><strong>Seaborn</strong></h3><p><br>Seaborn은 통계 그래픽을 만드는 데 있어서 간단하고 우아함으로 유명한 다른 인기 있는 <strong>파이썬 데이터 시각화</strong> 라이브러리입니다. pandas DataFrame과 원활하게 작업할 수 있도록 설계된 Seaborn은 정보 플로팅의 과정을 간소화합니다. 다음은 왜 많은 데이터 전문가들이 Seaborn을 선호하는지에 대한 이유입니다.</p><p><strong>통계적 시각화</strong><br>Seaborn은 데이터 집합 내에서 패턴과 관계를 나타내는 통계적 플롯 생성에서 두각을 나타냅니다. Gantt 차트에서 상자 플롯까지 Seaborn은 다양한 시각화 옵션을 제공하여 사용자가 다양한 각도에서 데이터를 탐색할 수 있습니다.</p><p><strong>사용의 용이성</strong><br>Seaborn의 주요 이점 중 하나는 복잡한 플롯을 만드는 프로세스를 간소화하는 사용자 친화적 인 인터페이스입니다. 일반적인 시각화 작업을 위한 고수준 기능을 제공함으로써 Seaborn은 최소한의 코드로 전문적인 보기를 생성할 수 있도록 합니다.</p><h3><strong>Plotly</strong></h3><p><br>대화형 보고서 및 동적 시각화를 찾는 사람들에게 Plotly는 <strong>파이썬 데이터 시각화 </strong>라이브러리 중에서 우수한 후보로 떠오릅니다. 고급 기능과 상호 작용성을 제공하는 Plotly는 사용자가 상호작용 대시 보드와 웹 기반 플롯을 생성할 수 있도록 합니다. 다음은 Plotly를 시각화 도구에 통합할 때 고려해야 할 이유입니다.</p><p><strong>대화형 시각화</strong><br>Plotly를 사용하면 정적 차트가 사용자가 데이터를 동적으로 탐색할 수 있는 상호 작용 요소를 통해 생동감 있게 됩니다. 호버 효과, 줌 기능 및 도구 설명을 통해 사용자 참여를 강화하여 요청에 따른 정보를 제공합니다.</p><p><strong>고급 기능</strong><br>전통적인 플로팅 기능 이상으로 Plotly는 시각화의 스토리텔링 잠재력을 높이는 3D 플로팅 및 애니메이션 차트와 같은 최첨단 기능을 소개합니다. 이러한 고급 기능을 활용함으로써 사용자는 청중을 매혹시키는 시각적으로 매력적인 그래픽을 제작할 수 있습니다.</p><h2><strong>파이썬 데이터 시각화의 실제 응용</strong></h2><p><br><strong>파이썬 데이터 시각화</strong>의 영역에서 응용은 단순한 표현을 넘어서며 이루어집니다. 금융, 건강 관리 및 소매와 같은 산업들은 시각적 통찰력의 힘을 활용하여 전략적 결정과 운영 효율성을 추진하고 있습니다.</p><h3><strong>금융</strong></h3><p><br><strong>위험 관리</strong></p><p>위험 요소를 시각화하는 것은 재정 부문에서 시장 변동성을 평가하고 포트폴리오 다변화를 평가하여 효과적으로 위협을 줄이는 중요한 역할을 합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 통해 금융 분석가들은 시장 변동성에서 패턴을 식별하고 자산 가치를 추적하며 위험을 최소화하는 데 필요한 판단을 내릴 수 있습니다.</p><p><strong>투자 분석</strong><br>투자 기회를 분석하는 것은 시장 동향과 성과 지표에 대한 종합적인 이해를 필요로 합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화 </strong>기능을 활용하면 투자자는 자산 가치를 추적하고 서로 다른 증권 간 수익률을 비교하여 최대 수익을 위해 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다.</p><h3><strong>건강 관리</strong></h3><p><br><strong>환자 데이터 분석</strong><br>건강 관리 환경에서 환자 데이터는 치료 결과를 개선하고 의료 서비스를 향상시키는 데 중요한 통찰력을 제공합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 통해 의료 전문가들은 환자 인구 통계를 시각화하고 건강 트렌드를 모니터링하며 정밀한 의료 개입 지역을 식별할 수 있습니다.</p><p><strong>예측 분석</strong><br>건강 결과를 예측하는 것은 선제적 건강 관리의 중요한 부분입니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 통해 예측 분석 모델은 질병 발생률을 예측하고 치료 효과를 분석하며 더 나은 환자 치료 전달을 위한 자원 할당을 최적화할 수 있습니다.</p><h3><strong>소매</strong></h3><p><br><strong>매출 트렌드</strong><br>소비자 행동을 이해하는 것은 매출 전략을 최적화하고 고객 경험을 향상시키기 위해 중요합니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 통해 소매업체는 시간에 따른 매출 트렌드를 분석하고 구매 고점 기간을 식별하며 특정 소비자 세그먼트를 대상으로 마케팅 캠페인을 맞춤화하는 것이 가능합니다.</p><p><strong>재고 관리</strong><br>효율적인 재고 관리는 성공적인 소매 영업의 핵심입니다. <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>를 활용하면 소매업체는 실시간으로 재고 수준을 추적하고 수요 변동을 정확히 예측하며 공급망 물류를 최적화하여 재고 제어를 개선할 수 있습니다.</p><p>요약하면, <strong>파이썬 데이터 시각화</strong>는 비즈니스 성공에 중요합니다. 그러나 파이썬 프로그래밍 언어를 숙달하기 위해서는 비즈니스 분석가들에게 시간이 걸릴 수 있습니다. 프로그래밍에서 능숙한 IT 인력조차도 데이터 시각화를 위해 파이썬만을 의존하면 인적 자원의 중요한 낭비가 될 수 있습니다.</p><p>그렇다면 최소한의 학습 곡선으로 동일하거나 더 나은 데이터 시각화 기능을 어떻게 달성할 수 있을까요? 비즈니스 인텔리전스 및 보고 도구를 사용해 보세요! FineReport와 같은 기업용 보고서 및 대시보드 소프트웨어는 다양한 데이터베이스에 연결하고 데이터를 검색하기 위해 기본 SQL 지식만을 필요로 합니다. FineReport는 60 종 이상의 내장 차트 유형과 대시보드 템플릿을 제공하여 사용자가 간단한 드래그 앤 드롭 작업을 통해 빠르게 데이터 시각화 보고서와 대시보드를 생성할 수 있습니다. 전문적이고 유연하며 사용자 친화적입니다.<br>&nbsp;</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/Dashboard_by_Fine_Report_1_1_103e07909c.jpg" alt="Dashboard-（by-FineReport）-1 (1).jpg"></p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><p>시각적 통찰력을 활용하면 의사 결정, 예산 조정, 협업 및 문제 인식이 향상됩니다. 올바른 데이터 시각화 도구를 선택하면 성장과 운영 효율성을 추진할 수 있습니다. 비즈니스를 성공으로 이끌기 위해 아래 배너를 클릭하여 FineReport를 무료로 사용해 보세요!</p><p><a href="https://www.fanruan.com/en/request?action=trial&amp;prod=fr&amp;country=kr"><img src="https://media.finebi.com/strapi/FR_e4f9b3b098.png" alt="韩文版FR.png"></a></p>

데이터 시각화를 통한 비즈니스 성장

<p><br>데이터 시각화의 영역이 빠르게 확산되고 있으며, 다양한 애플리케이션과 진화하는 프레젠테이션 형식을 통해 그 광대한 풍경이 펼쳐지고 있습니다. 다른 신흥 개념에서 볼 수 있는 성장과 마찬가지로 데이터 시각화의 경계도 계속 확장되고 있으며, 보고서를 생성할 때 매우 중요합니다. 시각적 보고서 디자인의 영역에서는 데이터 시각화의 좋은 예와 나쁜 예, 창의적이고 오도할 수 있는 데이터 시각화 예시와 같은 중요한 측면을 구별하는 것이 필수적입니다. 이 기사는 몇 가지 설득력 있는 데이터 시각화 예제를 탐구하여 이러한 질문을 다룹니다. 이후, 우수한 시각화된 데이터를 제작하는 데 도움이 되는 최고의 시각화 소프트웨어를 소개합니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/project_dashboard_created_by_Fine_Report_ea396437a7.jpg" alt="project-dashboard-created-by-FineReport.jpg"></p><p><span style="color:hsl(30,75%,60%);">참고: 이 기사에서 다루는 좋은 데이터 시각화 예제는 모두 아시아-태평양 지역의 선도적인 BI 보고 도구인 </span><a href="https://www.finereport.com/kr/"><span style="color:hsl(30,75%,60%);">FineReport</span></a><span style="color:hsl(30,75%,60%);">에 의해 제작되었습니다. </span><a href="https://www.finereport.com/kr/"><span style="color:hsl(30,75%,60%);">FineReport</span></a><span style="color:hsl(30,75%,60%);">를 지금 시도해보세요</span></p><p>&nbsp;</p><p>&nbsp;</p><p>&nbsp;</p><h2>1. 통찰력 발견: 데이터 시각화 예제</h2><p>데이터 시각화는 꾸준히 높은 수요를 유지하며, 인터넷 제품 구성의 필수 요소로 진화해 왔습니다. 비즈니스 인텔리전스에서 정보 커뮤니케이션까지 다양한 산업에서 널리 사용되며, 사용자들이 데이터에 내재된 이야기를 이해하도록 돕습니다.<br>우리의 뇌는 시각적 정보를 처리하는 데 자연적인 친화력을 가지고 있어, 차트와 그래프가 스프레드시트에 있는 표 형식의 정보보다 데이터를 더 직관적으로 흡수할 수 있는 수단이 됩니다. 뛰어난 데이터 시각화는 인간의 시각 시스템의 강점을 활용하여 쉽게 흡수되고 데이터 보고를 간소화해야 합니다. 사용자의 시각적 처리에 대한 친숙성을 고려하여 전체적인 데이터 경험을 향상시키고 간소화해야 합니다.<br>데이터 시각화 그래픽을 제작할 수 있는 수많은 도구와 프레임워크가 있는 상황에서, 이 기사는 시각적 디자인의 기본을 다시 살펴보고자 합니다. 데이터 시각화를 효과적으로 만드는 요소들을 구별하고자 합니다. 데이터를 디자인할 때 따라야 할 지침은 무엇일까요? 좋은 데이터 시각화 예제, 나쁜 데이터 시각화 예제, 창의적이고 오도할 수 있는 데이터 시각화 예제 등 10가지 주요 포인트와 실용적인 예제를 탐구하여, 풍부하고 통찰력 있는 데이터 경험을 창출할 수 있도록 고민을 촉발하고자 합니다.</p><h2>2. 특정 대상에 맞춘 디자인: 데이터 시각화 예제</h2><p>시각화는 정보를 시각적 형식으로 제공하여 데이터 내의 세부 정보를 추출하고 관계를 묘사합니다. 디자이너는 주어진 데이터셋 내의 패턴과 관계에 영향을 미칠 수 없지만, 사용자 요구에 따라 어떤 데이터를 표시하고 어떤 컨텍스트를 제공할지 선택할 수 있습니다. 결국 다른 제품과 마찬가지로, 사용자가 활용할 수 없다면 시각화는 의미가 없습니다.<br>초보자를 위해 설계된 데이터 시각화 도구는 구조적이고 명확하며 매력적이어야 합니다. 텍스트를 사용하여 청중이 데이터에서 얻어야 할 내용을 직접 설명해야 합니다. 앞서 언급한 FineReport는 이러한 데이터 시각화 도구입니다. 간단한 조작, 다양한 차트 스타일을 특징으로 하며, 드래그 앤 드롭 동작만으로 놀라운 시각 차트를 생성할 수 있습니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/column_chart_line_chart_and_data_table_852585a7fc.jpg" alt="column chart, line chart and data table.jpg"><br>FineReport의 복합 차트<br>반면, 기업 보고 사용자에게 맞춘 시각화 도구는 탐색과 발견을 자극하기 위해 더 복잡한 데이터 뷰를 제공할 수 있습니다. 세부 사항과 데이터 밀도를 다루는 데 있어 간단하고 명확하게 유지하는 것이 중요합니다. 좋은 데이터 시각화 예제, 나쁜 데이터 시각화 예제, 창의적 데이터 시각화 예제, 오도할 수 있는 데이터 시각화 예제를 검토하면 효과적인 디자인 원칙에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/scatter_plot_d59d9df806.jpg" alt="scatter plot.jpg"><br>FineReport의 산점도 차트</p><h2>3. 상호작용을 통한 탐색 촉진: 데이터 시각화 예제</h2><p>뉴욕타임즈 웹사이트에서는 상호작용 보고서 시각화에 참여하는 사용자 중 10-15%만이 버튼을 클릭합니다. 업계 최고의 데이터 시각화 예제를 제작했음에도 불구하고, 뉴욕타임즈 그래픽 팀은 그들의 창작물과의 최소한의 상호작용을 경험합니다.<br>이는 데이터 시각화 디자인에서 상호작용 기능만으로 사용자의 이해를 도울 수 없다는 점을 강조합니다. 좋은 데이터 시각화 예제는 중요한 데이터를 상호작용 기능 뒤에 숨기지 않고 차트에 직접 표시해야 합니다.<br>그러나 어떻게 하면 시각화에 효과적으로 상호작용을 통합할 수 있을까요? 디자이너는 차트에 더 많은 데이터를 통합할 수 있도록 (비본질적인 데이터를 제외하고) 관심 있는 사용자가 데이터셋을 깊이 파고들 수 있도록 해야 합니다. <a href="FineReport">FineReport</a>는 다양한 차트 유형을 제공하며, 유동적 데이터 애플리케이션은 데이터 시각화에서 상호작용 기능을 신중하게 적용한 훌륭한 예입니다. 다음 예는 차트 상호작용의 예를 보여줍니다. 상단 탭에서 데이터 프레젠테이션 차원을 전환할 수 있으며, 곡선을 클릭하면 해당 데이터를 볼 수 있습니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/Regional_Sales_Management_Dashboard_56be651edd.jpg" alt="Regional Sales Management Dashboard.jpg"><br>FineReport의 총괄 관리자 대시보드<br>또한, 상호작용은 사용자가 프로젝트와 개인적으로 참여하도록 유도하는 요소로 작용할 수 있습니다. <a href="FineReport">FineReport</a>에서 제공하는 유쾌하게 제작된 조합 차트를 확인해보세요.<br>예를 들어, 이 선형 차트와 버블 차트의 조합은 사용자가 거품을 클릭하여 상호작용하기 전에 성별 분포에 대한 초기 이해를 제공합니다. 이 버블 차트는 데이터 시각화의 효과적인 기능을 보여주며, 시각적으로 매력적인 차트의 성공적인 예시를 나타냅니다. 대시보드 목표와 일치하는 창의적 데이터 시각화 예제와 같은 상호작용 요소를 전략적으로 통합하는 것이 중요합니다. 나쁜 데이터 시각화 예제와 오도할 수 있는 데이터 시각화 예제를 피하고 원활하고 정보성 있는 사용자 경험을 보장하세요.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/Line_chart_and_bubble_chart_fbf100a76d.png" alt="Line chart and bubble chart.png"><br>FineReport의 선형 차트와 버블 차트<br>이 시각화는 흥미롭고 이해하기 쉽게 보입니다. 제작자는 전체 경험을 매우 관련성 있게 만드는 방식으로 최근 사용자 상호작용을 통합합니다.<br>이 두 가지 경우 모두 상호작용 기능을 데이터 시각화 도구에 통합하는 것은 독자를 데이터 탐색에 참여시키는 데 성공적입니다.</p><p><br><a href="https://www.finereport.com/kr/">FineReport</a>를 지금 시도해보세요</p><h2>4. 시각적 강조를 통한 안내된 경험: 데이터 시각화 예제</h2><p>시각적 강조는 주변 환경에서 시각적 요소를 강조하는 강력한 도구입니다. 시각적 강조는 데이터 시각화에서 사용자의 주의를 가장 중요한 정보로 이끌어 정보 과부하를 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 특정 세부 정보를 시각적으로 강조하고 다른 정보를 억제함으로써 보고서 디자인이 더욱 명확하고 쉽게 이해할 수 있게 됩니다.<br>색상과 크기와 같은 일부 시각적 변수는 시각적 강조를 생성하고 제어하는 데 중요합니다.<br>색상 구성표는 데이터 시각화 디자인에서 중요한 역할을 합니다. 색상은 시각적으로 쉽게 식별할 수 있다는 것이 잘 알려져 있습니다. 우리는 따뜻하고 높은 채도의 색상을 사용하여 중요한 데이터 포인트를 강조할 수 있으며, 차가운 톤과 낮은 채도의 색상을 사용하여 덜 중요한 정보를 배경으로 밀어넣을 수 있습니다. 좋은 데이터 시각화 예제, 나쁜 데이터 시각화 예제, 창의적 데이터 시각화 예제, 오도할 수 있는 데이터 시각화 예제를 통합하여 시각적 강조가 디자인 명확성에 미치는 영향을 보여줍니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/heat_map_2e436a96d7.jpg" alt="heat map.jpg"><br>FineReport의 히트맵<br>크기도 시각적 강조를 생성하는 강력한 도구로, 큰 요소는 작은 요소보다 더 매력적입니다. 사용자의 주의를 효과적으로 끌기 위해 우선순위가 높은 요소를 확대하고 덜 관련 있는 텍스트와 요소의 크기를 줄이는 것이 중요합니다. 이 접근 방식은 집중적이고 안내된 시각적 경험을 보장합니다. 색상과 다른 시각적 변수와 함께 크기를 통합하는 것은 효과적인 데이터 시각화 디자인에 중요한 역할을 합니다.<br><a href="https://www.finereport.com/kr/">FineReport</a>를 지금 시도해보세요</p><h2>5. 위치와 길이를 통한 정량적 데이터: 데이터 시각화 예제</h2><p>색상으로 범주 정보 표현<br>클리블랜드와 맥길은 정보 시각화에 대한 영향력 있는 연구를 수행했으며, 사람들이 정확하게 인식하는 다양한 유형의 시각적 인코딩을 순위 매기며 정보 시각화의 효과를 조사했습니다. 그들은 사람들이 정확하게 인식하는 다양한 시각적 인코딩 유형을 순위 매기며, 이를 간단히 목록으로 제공했습니다:</p><p>위치</p><p>길이</p><p>각도</p><p>면적</p><p>색상</p><p>데이터 시각화 디자인의 영역에서 중요한 점은 정량적 정보를 주로 위치적 단서(예: 전통적인 산점도와 막대 차트)를 통해 인코딩하는 것을 선호한다는 것입니다. 각도(예: 파이 차트)나 면적(예: 버블 차트) 기반의 인코딩과 달리, 위치적 인코딩은 사용자가 더 적은 시간 안에 더 정확한 비교를 할 수 있도록 도와줍니다.<br>그럼에도 불구하고, 이는 모든 시각화가 막대 차트나 산점도 모델에 맞춰야 한다는 의미는 아닙니다. 데이터를 시각화하는 혁신적인 방법을 탐구할 때, 이러한 원칙을 염두에 두는 것이 현명합니다.<br>중요한 점은 색상이 정량적 정보를 인코딩하는 수단으로 사용되어서는 안 된다는 것입니다. 대신, 범주 정보를 인코딩하는 데 더 적합합니다. 다시 말해, 색상은 다른 범주에 속하는 데이터를 나타내는 데 사용할 수 있습니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/scatter_chart_with_trend_lines_7681685857.jpg" alt="scatter chart with trend lines.jpg"><br>FineReport의 추세선이 있는 산점도</p><h2>6. 시각적 혼란 제거: 데이터 시각화 예제</h2><p>극단적인 미니멀리즘 접근 방식을 지지하든 아니든, 차트에서 시각적 혼란을 제거하는 방법을 일관되게 고려하는 것이 중요합니다. 데이터와 비데이터 요소 간의 시각적 대조를 생성하여 데이터의 영향을 증대시킵니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/bank_opeartion_dashboard_e719ea4524.jpg" alt="bank-opeartion-dashboard.jpg"></p><p>배경, 선, 경계와 같은 비효과적인 구조적 요소를 제거하면 데이터 프레젠테이션이 명확해집니다. 축, 그리드 및 눈금과 같은 중요한 구조적 요소를 줄이는 것이 필요합니다. 그렇지 않으면 이러한 요소가 데이터와 주의를 경쟁할 수 있습니다.<br>좋은 데이터 시각화 예제를 통해 배우고, 나쁜 데이터 시각화 예제에서 일반적인 함정을 피하는 것이 중요합니다. 또한 오도할 수 있는 데이터 시각화 예제를 주의 깊게 관찰하고, 창의적인 데이터 시각화 예제를 실험해보세요. (그리드 라인은 최대 0.5pt의 연한 회색으로 설정되고, 축은 최대 1pt의 검은색 또는 회색으로 설정됩니다.)</p><h2>7. 효과적인 범례 사용: 데이터 시각화 예제</h2><p>차트에서 각 데이터 포인트에 대해 범례를 사용하는 것이 올바른 방법일까요?<br>아닙니다. 너무 많은 디자이너가 범례를 사용하여 사용자가 차트에서 기호나 색상이 무엇을 나타내는지 알 수 있도록 합니다. 범례를 만드는 것이 디자이너에게는 쉬울 수 있지만, 독자에게는 어려운 일입니다. 범례는 독자가 범례와 데이터 사이를 지속적으로 스캔해야 하므로 불필요한 인지적 부담을 초래합니다.<br>더 나은 접근 방식은 데이터를 차트에 직접 레이블링하는 것입니다. 디자이너로서 사용자의 경험을 향상시키고 읽기 쉽게 만드는 것이 당신의 역할입니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/waterfall_charts_d141412d7f.jpg" alt="waterfall charts.jpg"><br>FineReport의 폭포 차트<br><a href="https://www.finereport.com/kr/">FineReport</a>를 지금 시도해보세요</p><h2>8. 메시지와 시각적 계층 구조를 통한 내러티브 흐름 구성</h2><p>최고의 시각화는 매력적인 이야기를 전달합니다. 이러한 이야기는 차트의 추세, 상관관계 또는 이상값을 통해 전달되며, 차트 데이터 주변의 요소는 내러티브를 더욱 풍부하게 만듭니다. 데이터 시각화 예제를 탐구하여 좋은 데이터 시각화 관행과 나쁜 데이터 시각화 관행을 구별하고, 창의적인 데이터 시각화 예제를 고려하여 스토리텔링을 향상시키세요.<br>데이터 시각화는 표면적으로는 숫자에 완전히 묶여 있을 수 있지만, 훌륭한 데이터 이야기는 언어만으로는 전달될 수 없습니다. 정보 전달에서 명확한 시각적 계층 구조는 독자가 데이터를 단계별로 탐색하도록 안내합니다.<br>예를 들어, 시각화의 제목은 독자가 이해할 수 있는 주요 포인트를 명확하게 설명해야 합니다. 데이터 내에 흩어진 작은 주석은 이상값이나 추세를 통해 주의를 끌고 중요한 통찰을 제공할 수 있습니다. 오도할 수 있는 데이터 시각화 예제에 주의하고, 원시 데이터를 가치 있는 정보로 변환하는 시각화를 만드는 것을 목표로 하세요.</p><h2>9. 그래픽으로 차트 향상: 데이터 시각화 예제</h2><p>앞서 언급한 제안에서, 우리는 주석을 사용하여 시각화에서 데이터 이야기를 풍부하게 할 수 있습니다. 때로는 그래픽 요소를 추가하여 이러한 주석을 더욱 의미 있게 만들고 정보를 데이터와 더 직접적으로 연관시킬 수 있습니다.</p><h2>10. 모바일 최적화 디자인: 데이터 시각화 예제</h2><p>정적 시각화는 종종 JPG 및 PNG와 같은 비트맵 이미지 형식으로 게시되어 모바일 사용자에게 큰 도전 과제를 제시합니다. 많은 데이터 시각화는 작은 데이터 포인트와 미묘한 인코딩과 같은 시각적 세부 정보로부터 아름다움을 얻으며, 정적 형식에서는 작은 화면에서 많은 부분이 손실됩니다.</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/parking_lot_monitoring_dashboard_ac6afe20c8.jpg" alt="parking-lot-monitoring-dashboard.jpg"><br>FineReport에서 제작한 대시보드<br>&nbsp;</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><p><br>모바일 보고 경험을 위해 디자인하는 것은 D3.js 또는 Highcharts와 같은 JavaScript 시각화 라이브러리를 사용하여 반응형 시각화를 구축하는 것을 포함합니다. 인쇄물, 데스크톱 및 모바일 장치 전반에서 일관된 정적 시각화 디자인을 추구하세요.<br>업계 선도적인 보고 도구인 FineReport의 뛰어난 기능은 안정성과 동적 상호작용에 있습니다. jQuery v1.9.2 프레임워크를 사용하여 다양한 브라우저(IE 포함)와 호환되며, 기능 면에서 다른 국내 엑셀 보고서 소프트웨어를 능가합니다. 코드가 필요 없는 작업으로 비코더도 쉽게 접근할 수 있습니다. 공식 웹사이트의 문서를 참조하여 중요한 통찰을 얻으세요. 모바일 보고서 디자인에 다양한 기능을 통합하는 동안 오도할 수 있는 데이터 시각화 예제에 주의하세요.</p><h2>11. 데이터 시각화 예제 결론</h2><p>오늘 논의된 모든 모범 사례는 청중의 요구를 충족시키기 위해 복잡성과 명확성 간의 올바른 균형을 찾는 것에 요약될 수 있습니다. 시각적으로 매력적이고 탐색 가능한 시각화를 만드는 것은 항상 매력적이지만, 항상 가장 적합한 접근 방식은 아닐 수 있습니다.<br>그래픽을 디자인할 때는 신중한 고려가 필요하며, 적절한 시각화 도구를 사용하면 독자가 데이터를 통해 이야기를 더 잘 전달할 수 있습니다. 산업의 선도적인 시각적 보고 도구로서 FineReport는 직관적인 로우코드 작업, 50개 이상의 내장 차트, 자동 보고서 레이아웃 및 최적화를 특징으로 합니다. 이를 통해 독자는 자신의 지식과 목표에 따라 어떤 데이터를 포함할지, 얼마나 많은 데이터를 포함할지 결정하여 원하는 이야기를 데이터로 구성할 수 있습니다.<br>아래 배너를 클릭하여 <a href="https://www.finereport.com/kr/">FineReport</a>를 무료로 시도해보세요! 질문이 있으면 기술 지원 엔지니어에게 문의하세요. <a href="https://www.finereport.com/kr/">FineReport</a>가 데이터가 실질적인 생산성으로 변환될 수 있도록 비즈니스를 지원합니다!</p><p><a href="https://www.finereport.com/kr/activation/"><img src="https://media.finebi.com/strapi/FR_5a9aa0afaa.png" alt="韩文版FR.png"></a></p>

데이터 시각화 예제 및 고려 사항

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<p>오늘날처럼 급변하는 비즈니스 환경에서는 실시간 데이터를 통해 스마트한 결정을 내리는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 실시간 분석의 유용성이 바로 여기에 있습니다. 실시간 분석은 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하는 프로세스로서, 기업은 이를 통해 시장 현황과 사업 모델에 맞춰 신속한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.</p><p><span style="color:#FCB900;"><strong>이번 시간에는 실시간 분석의 장점과 실행 방법을 알아보고 실전 사례를 함께 살펴보도록 하겠습니다.</strong></span></p><h2>실시간 분석이란?</h2><p><br>‘실시간 분석’이란 데이터를 수집함과 거의 동시에, 제공된 데이터를 분석할 수 있는 기능을 말합니다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 시스템 데이터를 분석 및 파악할 수 있으며, 여기서 얻은 인사이트로 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 과거의 비즈니스 데이터에는 역사적인 의미가 담겨있고 현재의 디지털 비즈니스 데이터 역시 끊임없이 변화하고 있기 때문에, 실시간으로 데이터를 확인, 분석, 처리하는 것은 매우 중요합니다. &nbsp;</p><p>‘실시간 기술’은 오랜기간 사용되어 왔고, 이를 위해 운영자는 특수한 비즈니스 영역에만 사용되는 맞춤형 실시간 대시보드를 별도로 개발해야 했습니다. 하지만 이제는 ‘실시간 분석’이 제공하는 사업 운영의 범용 뷰(view)를 통해 업무 운영 방식이 크게 개선되었습니다. 기업은 과거 데이터와 실시간 데이터를 시각화하고 분석함으로써 과거 사안에 대한 이해도를 높히고 현재 상황에 더 잘 대처할 수 있게 되었습니다.</p><p>또한 실시간 분석은 주요 이슈에 경고 알림을 설정하고 실시간 데이터의 새로운 모델을 심층적으로 파악할 수 있도록 하여 사용자에게 가치있는 인사이트와 사업 기회를 제공합니다. 분석은 필요에 맞게 혹은 지속적으로 수행이 가능하며, 특정 사안에 자동적으로 대응할 수 있도록 지속적인 업데이트가 진행됩니다. 실시간 고객 분석의 대표적인 사례로는, 고객의 주문 및 행동을 추적하여 사용자 행위를 더 면밀히 파악하고 쇼핑 경험 기간 프로모션 행사로 고객을 모집하는 것 등이 있습니다.</p><p>실시간 분석 솔루션을 찾고 계신다면 ‘파인비(<a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial">FineBI</a>)’가 좋은 해답이 될 것입니다. 파인비의 실시간 대시보드 기능으로 데이터를 추적하고 즉각적으로 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 강력한 분석 툴을 통해 실시간으로 데이터를 분석 및 시각화함으로써 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 업계 경쟁에서 선두를 차지할 수 있을 것 입니다.</p><p>프로페셔널 비즈니스 데이터 분석가를 위해 설계된 셀프서비스 실시간 BI 툴로문제 중심의 탐색형 분석을 수행하기 위해서는 SQL 혹은 기타 코드 지식을 갖춰야만 활용이 가능합니다. 비즈니스 실무자는 파인비를 활용하여 프로페셔널 실시간 BI 대시보드를 간편하게 구축할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 등의 간편한 작업을 통해 프로페셔널 대시보드를 손쉽게 만들 수 있습니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h2>실시간 분석의 장점&nbsp;</h2><p><br>대부분의 BI 및 분석 데이터는 월별, 주별 혹은 일별로 분석을 수행합니다. 하지만 기업은 데이터가 생성되는 과정에서 실시간으로 데이터 분석을 수행함으로써 변화에 빠르게 대처하고 기회를 즉각 포착할 필요가 있습니다.</p><p>실시간 분석은 실시간으로 인사이트를 제공하는 등 많은 이점이 있습니다. 기업은 실시간 분석을 통해 필요한 조정을 빠르게 수행하고 핵심 정보에 즉각 대응할 수 있습니다. 이는 잠재적인 문제를 파악하고 기회를 포착하는데 도움이 될 것입니다.</p><p>또한 기업은 실시간 분석을 통해 문제를 사전에 예측하고 운영을 간소화함으로써 고객 경험을 개선시킬 수 있습니다. 이러한 즉각적인 조정으로 고객 인게이지먼트와 엔드투엔드 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.</p><p>뿐만 아니라 실시간 분석으로 비즈니스를 명확하게 파악하고 잠재적인 운영 이슈를 사전에 해결할 수 있으며, 필요한 개선 작업을 위해 어떠한 리소스를 활용해야 하는지 알아 볼 수 있습니다. &nbsp;</p><p>마지막으로, 비즈니스 의사 결정을 위한 정보 확인 과정에서 보다 심층적인 분석이 필요한 경우 실시간 분석을 통해 실시간 데이터와 기록 데이터를 비교 분석함으로써 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 최신 정보를 바탕으로 현명한 의사결정을 내릴 수 있습니다.</p><h2>실시간 분석 방법&nbsp;</h2><p><br>실시간 분석은 두 가지 부분으로 나눠집니다. 여기서 ‘실시간’이란 데이터를 빠르고 연속적으로 수집 및 처리하는 것을 의미하고, ‘분석’은 응용 알고리즘을 통해 필요한 인사이트를 도출하는 것을 가리킵니다. 실시간 분석을 통해 의미있는 결과를 도출하려면 모든 컴포넌트는 반드시 실시간으로 운영되어야 합니다.</p><p>다음은 실시간 분석 프로세스의 다섯 가지 주요 단계입니다.</p><h3>1. 유효한 데이터 수집&nbsp;</h3><p><br>첫 번째 단계는 비즈니스에 유용한 데이터를 수집하는 것입니다. 예를 들어, 제조 회사를 운영하는 경우 기계가 정상적으로 작동하는지 혹은 고장 징후가 있는지 확인하기 위하여 기계 센서로부터 데이터를 수집해야 합니다. 아파치 카프카(Apache Kafka)와 같은 통합 데이터 플랫폼은 실시간 데이터 수집을 제공하며, 아파치 카프카의 몽고 DB 커넥터를 사용하면 카프카 테마에서 추출한 데이터를 몽고 DB 아틀라스 클러스터에서 작성 할 수 있습니다.</p><h3>2. 다양한 소스의 데이터 병합&nbsp;</h3><p><br>일반적으로 데이터는 여러가지 소스로부터 수집됩니다. 통합적인 분석을 수행하기 위해서는 모든 소스로부터 데이터를 수집해야 합니다.&nbsp;</p><p><br><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial"><span style="color:#FCB900;"><strong>FineBI</strong></span></a><span style="color:#FCB900;"><strong>는 데이터베이스 테이블, SQL, 엑셀, 셀프서비스 데이터 등 비즈니스 기반의 여러 소스 데이터를 관리할 수 있는 완벽한 기능을 갖추고 있습니다. 파인비는 또한 실시간 분석을 지원합니다.</strong></span></p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/WPS_1_9a58e99ac6.png" alt="WPS图片（1）.png"></figure><h3>3. 데이터 스트림 처리</h3><p><br>세 번째 단계는 데이터 스트림 처리입니다. 데이터 스트림은 분할, 병합, 산출 및 외부 데이터 소스와의 통합과 같은 여러 가지 방법으로 처리됩니다. 처리 후에는 시각화 컴포넌트로 데이터를 판독 할 수 있습니다.</p><p><span style="color:#FCB900;"><strong>파인비를 통해 데이터 처리 역시 매우 편리하게 수행할 수 있습니다. 파인비의 필터링, 통합 계산 등 기능을 활용하면 SQL나 기타 코드를 별도로 작성하지 않고도 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다.</strong></span></p><h3>4. 데이터 시각화</h3><p><br>처리된 데이터는 시각화 컴포넌트를 통해 판독됩니다. 처리된 데이터는 구조화된 형식(JSON, XML 등)으로 데이터베이스에 저장되며, 시각화 컴포턴트가 이를 판독합니다. JSON, XML 파일에서 데이터를 새로고침 하는 속도를 ‘업데이트 간격’이라고 합니다.</p><p><span style="color:#FCB900;"><strong>파인비는 시중의 모든 기본 및 고급 차트를 포함한 50가지 이상의 차트 양식을 지원합니다. 또한 뛰어난 동적 효과와 강력한 인터렉티브 경험을 제공합니다. 또한 사용 과정에서 필요에 맞는 다양한 기능을 설정하거나, 모바일과 대형 LED 화면에 데이터를 직접 표시할 수도 있습니다.</strong></span></p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/support_50_types_of_charts_a686aa0a87.png" alt="支持50+种charts_.png"></figure><h3>5. 시각화 컴포넌트를 통한 대시보드 실시간 업데이트</h3><p><br>시각화 컴포넌트를 통해 차트 인터페이스의 구조화된 데이터 파일(JSON/XML)에서 차트, 대시보드, 시각화 모션을 그려낼 수 있습니다. 처리된 데이터가 고객의 컴퓨터에 표시되는 빈도를 새로고침(refresh interval) 간격이라고 합니다. 주식거래 프로그램과 같은 일부 응용 프로그램에는 데이터 스트림 기반의 트리거가 설정되어 있습니다.</p><p>파인비는 대시보드에 데이터를 실시간으로 업데이트하여, 기업이 실시간 데이터 분석을 통해 스마트한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 또한 파인비는 데이터 필터링, 드릴다운 등 다양한 기능을 지원함으로써 사용자에게 다양한 관점을 제공하고, 새로운 데이터 생성 없이도 다양한 차원의 데이터를 탐색할 수 있도록 합니다. 사용자는 이를 통해 데이터 및 차트의 발생 원인과 배경을 더욱 쉽게 파악할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Air_Transportation_page_0001_b45b920fb0.jpg" alt="Air_Transportation_page-0001.jpg"></figure><h2>실시간 분석 사례</h2><p><br>실시간 데이터 분석은 기업의 데이터 수집 방식을 완전히 바꿔놓았습니다. 이제 기업은 사용자 인터렉티브, 운영 인프라 및 시스템을 통해 실시간으로 정보를 수집할 수 있게 되었습니다. 또한 데이터가 시스템에 입력되는 즉시 조치를 취할 수 있어 각 업종에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 실시간 분석을 통해 금융 사기 행위를 탐지할 수 있고, 공급체인의 물품을 더욱 빠르게 납품할 수 있으며, 제조업의 재고 관리를 최적화할 수 있습니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>소매업의 실시간 분석&nbsp;</h3><p><br>소비재 기업의 실무 담당자는 매일 모바일 장치를 통해 고객 데이터, 판매 데이터 및 경쟁사 제품 데이터를 업로드 해야 합니다. 과거에는 업무와 분석 시스템이 분리되어 있었고, 정오 12 시 이후에 분석 시스템을 통해 업무 시스템에서 데이터를 추출한 뒤 분석 보고서를 생성했습니다. 전날의 데이터를 기준으로 보고서를 생성하는 데 30 분 이상 소요되는 경우도 있었습니다. 그러나 실시간 파인비 분석 시스템을 사용하면 몇 초 만에, 수십 배, 수백 배 빠른 속도로 보고서를 생성할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/business_overview_2cbab01e1c.jpg" alt="业务概述.jpg"></figure><p>세일즈 담당자의 시간은 매우 소중합니다. 그들은 매일 많은 클라이언트를 만나는데 대부분의 시간을 소요합니다. 실시간 BI 분석 시스템을 사용하면 기존 고객을 유지하고 신규 고객을 개발하는데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 특히 일용소비재 기업의 경우 경쟁사의 판매 현황을 신속하게 파악하고 실시간 의사 결정을 내림으로써 기업의 경쟁력을 대폭 향상시킬 수 있습니다.</p><h3>재무의 실시간 분석</h3><p><br>실시간 분석은 특히 금융 업계에서 효과적으로 활용됩니다. 대량의 데이터, 높은 변동성, 복잡한 모델을 실시간으로 감지하는데 높은 기술력이 요구되기 때문입니다. 실시간 분석을 활용하면 거래 데이터, 시장 가격, 기업 업데이트와 같은 각종 재무 데이터들을 연계, 분석 및 수행할 수 있습니다. 금융업에서는 밀리 초마다 매우 빠른 속도로 다양한 출처의 연속 데이터 스트림이 입력되며, 금융 기관과 은행에서는 해당 데이터들을 매우 신속하게 처리해야 합니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Profit_Analysis_1_page_0001_630d247e0c.jpg" alt="Profit_Analysis （1）_page-0001.jpg"></figure><p>실시간 분석은 특히 실시간 이익을 목표로 하는 내부자 거래, 가격 조작 등 여러 시장 조작의 움직임을 효과적으로 파악할 수 있습니다. 다양한 출처(트위터, 뉴스, 기업 공고 등)에서 데이터를 수집함으로써 인위적인 주가 조작 등 의심스러운 움직을 감지할 수 있습니다.</p><p>생성적대립신경망(GAN)은 주가 조작을 식별하는 모델 중 하나입니다. 이 모델에서는 식별기가 실제 데이터와 가짜 데이터를 판별하고, 생성기가 주가 조작과 유사한 데이터를 만들며, 판별기가 진짜 혹은 가짜 가격 데이터를 구분하며 학습을 이어갑니다.</p><p>실시간 분석으로 은행 업계의 돈세탁과 결제 사기를 방지할 수 있습니다. 머신러닝 및 마르코프 모델링을 통해 입력되는 데이터 스트림을 실시간으로 분석하고, 금융 사기 전문 지식 기반의 규칙을 사용할 수 있습니다. 은행은 이를 통해 사기로 인한 재정 손실 및 신뢰도 저하를 사전에 방지할 수 있습니다.</p><h3>제조업의 실시간 분석</h3><p><br>실시간 분석은 제조업계에 필수적인 툴이지만, 많은 고위급 관리자들은 그 가치를 얻어내는데 어려움을 겪고 있습니다. 제조업계 고위급 관리자의 72%가 실시간 전문 분석이 매우 중요하다고 여기나, 사용에 만족을 느끼는 경우는 겨우 17% 뿐입니다. 실시간 분석은 운영 효율의 대대적인 향상 뿐 아니라 재고 관리를 비롯한 제조 프로세스의 지속적인 모니터링과 조정을 지원합니다. CRM, ERP, 기기, 센서, 카메라 등 다양한 리소스로부터 데이터를 수집함으로써 제조 공장의 운영 상황을 실시간으로 추적하고 발생 가능한 문제들을 식별할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/Inventory_and_Account_Analysis_page_0001_07b8cc5041.jpg" alt="Inventory_and_Account_Analysis_page-0001.jpg"></figure><p>실시간 분석은 재고 관리에 관한 효과적인 인사이트를 제공함으로써, 재고 현황, 판매 잠재력, 제품 노후화를 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 실시간 분석 대시보드를 통해 재고 현황을 파악함으로써, 유통기한 임박 제품의 판매 우선순위를 결정할 수 있습니다. 재고 관리에 관한 실시간 분석법은 아래와 같습니다.</p><p>1. ‘기술 분석’은 재고 데이터의 개요(창고에 새로 도착한 물품의 단위당 원가 등)를 제공합니다.<br>2. ‘진단 분석’은 재고 변동 배후의 근본적인 원인(월별 증가 원인 등)을 식별하는 데 도움을 줍니다.<br>3. ‘예측 분석’은 실시간 데이터를 사용하여 미래의 사건(코로나 변이 대처를 위한 개인 방역 용품 부족 등)을 예측합니다.<br>4. ‘규범적 분석’은 반드시 취해야 할 조치(4일 내 고객 주문의 80% 완료)를 제안합니다.</p><h2>결론&nbsp;</h2><p><br>실시간 분석은 신속한 의사 결정을 통해 업계에서 선두를 유지해야 하는 기업에게 매우 중요한 툴로 자리 잡았습니다. 실시간 분석은 고객, 운영, 시장 동향에 대한 대량의 정보를 실시간으로 제공하여, 기업이 현재 데이터를 기준으로 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 그뿐만 아니라 기업은 실시간 분석을 통해 잠재적인 문제를 파악하고, 앞으로 일어난 사안에 능동적으로 대처할 수 있습니다. 신뢰도 높은 실시간 분석 툴을 찾고 계시는 분들께 모든 기업에 종합적인 데이터 시각화 및 분석 기능을 제공하는 ‘파인비’를 추천드립니다.</p><p>파인비를 통해 실시간 대시보드를 간편하게 구축하고, 데이터를 분석하며, 실시간 정보를 기반으로 스마트한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 실시간 분석을 통해 여러분의 비즈니스가 한층 더 업그레이드 되길 바랍니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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실시간 분석의 이해

효율적인 고객 가치 분석을 위한 RFM 모델 분석법에 소개

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<h2>ABC 분석법 (파레토 분석) 이란?</h2><p><br>ABC 분석이란 소비액을 통해 재고 항목을 분석하는 방법으로, 여기서의 소비액이란 특정 기간(보통 1년 )에 소비된 자재의 총 가치를 의미합니다. ABC 분석은 ‘파레토 원칙’을 기반으로 하고 있으며 핵심 항목 관리의 우선순위를 결정하기 위해 활용되는 분석법입니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_0320dbd7b8.png"></figure><p><strong>A항목은</strong> 매년 소비가 가장 많이 일어나는 제품입니다. 파레토 원칙에 따르면 이러한 물품의 경우 작은 부분(보통 20% 내외)이 전체 판매액의 많은 부분(보통 80% 내외)을 차지합니다. 따라서, 해당 물품을 엄격하게 심사하는 것은 합리적이며, 이를 통해 비용과 손실을 가능한 최소화 할 수 있도록 해야 합니다. 이 항목을 제대로 분석하고 운영해야 비용 절감과 손실 감소의 여력이 생기기 때문입니다.&nbsp;</p><p><br><strong>B 항목은</strong> A 보다는 적게 판매되지만 C 보다는 많이 판매됩니다. 이 항목은 매우 중요합니다. A와 C에 근접한 물품이 포함되어 있을 뿐 아니라 약간의 매출액 변동으로도 재고관리 전략의 변화을 가져올 수 있기 때문입니다. 재고관리에는 비용이 발생하기 때문에 자산 보호 및 손실 리스크의 분석 및 관리 비용과, 비용 감소로 얻을 수 있는 잠재 가치 사이에서 균형을 맞출 수 있어야 합니다. 따라서, 이 유형에 대한 재고관리 전략은 비용 감소, 관리 시스템 및 프로세스에 대한 비용 효익을 분석한 후 결정됩니다.&nbsp;</p><p><br><strong>C 항목은</strong> 가장 낮은 매출액을 보입니다. 양적인 비중은 가장 크나, 판매액이 상대적으로 적은 경우입니다. 이런 유형의 제품은 엄격한 재고 관리를 진행해도 비용 효익(cost effectiveness)이 매우 낮습니다. 심각한 손실을 가져올 리스크가 매우 적기 때문에 굳이 분석에 비용을 투입할 가치가 없기 때문입니다. &nbsp;</p><p><br>리스크에 대한 선호와 니즈가 기업 마다 다르기 때문에, 모든 유형에 대해 동일한 상∙하한선을 정의할 수 없습니다. 또한 상∙하한선은 시간과 장소에 따라 달라질 수 있습니다. 가령, 범죄율이 높은 지역이나 안정성이 취약한 시설에서는 높은 비율로 A항목을 선택할 것 입니다. 따라서, 관리회계사들은 장소에 따라 리스크 및 재고 관리의 비용 효과성을 분석하여 가장 최적의 비용 효과를 누릴 수 있도록 균형을 맞춘 다음 ABC 범위를 확정해야 합니다. &nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_016b4e4940.png"></figure><h2><br>&nbsp;ABC 분석의 중요성&nbsp;</h2><p><br>모든 기업에게 재고 투자를 최적화하는 것은 하나의 도전과도 같습니다. 특정 제품을 선택해 미래 수요를 충족시킴과 동시에 과도한 재고 발생을 막는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 맹목적인 구매 혹은 직감에 의존한다고 해도 리스크가 큰 제품을 가려내는 것은 거의 불가능에 가깝습니다.</p><p><br>효과적인 재고관리란 ‘가용할 수 있는 상품의 충분한 확보 여부’와 &nbsp;‘재고 비용의 최소화’ 사이에서 균형을 찾는 것 입니다. 고객들의 수요를 충족시키지 못하면 판매 기회를 상실함과 동시에 고객의 불만을 야기하게 됩니다. 이에 실망한 고객들은 경쟁사 제품으로 눈을 돌리게 될 것입니다. 이처럼 판매 업체들은 매년 재고부족으로 1조 달러의 매출 손실을 겪고 있습니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_ac0c67b316.png"></figure><p>한편 과잉 구매는 적체 재고 혹은 부진 재고를 발생시켜 재정적인 부담으로 작용할 수 있습니다. 창고 보관료가 인상 됨에 따라, 재고관리를 최적화 하며 불필요한 유지비용(창고 보관료, 보험, 인건비 등)을 방지하는 것은 매우 중요해졌습니다. 또한 부패되기 쉬운 제품은 아무리 할인가로 판매한다 해도 구제가 어렵습니다.&nbsp;</p><p><br>기업의 장기적인 성장을 위해서는 재고에 대한 정기적 평가가 반드시 수반되어야 합니다. ABC 분석법은 이러한 목표 실현을 가능하게 해주는 다양한 방법 중 하나입니다. <span style="color:#FCB900;"><strong>가장 선진적인 BI 툴로 손꼽히는 ‘파인비(</strong></span><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial"><span style="color:#FCB900;"><strong>FineBI</strong></span></a><span style="color:#FCB900;"><strong>)’를 통해 ABC 분석 대시보드를 간편하게 생성하고 종합적인 분석을 진행할 수 있습니다. 이는 스마트한 비즈니스 의사결정을 내리는 것에 도움을 줄 것입니다.</strong></span></p><h2>ABC 분석법(실전 사례)</h2><p><br>이어서, 프로페셔널 BI 툴인 파인비(<a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial">FineBI</a>)로 ABC분석을 진행해보고 ABC 분석 대시보드의 실전 사례를 함께 살펴보겠습니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_18d002df43.png"></figure><p>FineBI는 데이터 분석 도구로 사용법이 간단하고 쉬우며 코딩 없이 가시화가 가능하고, 다양한 도표로 가시화해 준다는 장점이 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_85cb1b59c3.png"></figure><p>데이터를 마우스로 끌어다 놓기만 하면 놀랍도록 빠르게 시각화가 구현되며 데이터 통합, 데이터 시각화 처리, 탐색적 데이터 분석, 데이터 마이닝, 시각화 보고서 작성 등 기능이 제공됩니다. <span style="color:#FCB900;"><strong>개인용 FineBI는 무료로도 사용할 수 있습니다.</strong></span></p><p><br>FineBI는 투입 시간 대비 사용법을 빠르게 익힐 수 있는 셀프 데이터 분석 도구로 프로그래밍 지식을 거의 필요로 하지 않습니다. 수많은 해외 데이터 분석 도구에 비해 더욱 사용자 친화적이라는 점에서 비즈니스용으로도 적합합니다. 또한 FineBI는 프로그래밍 없이도 쉽게 활용할 수 있다는 강점이 두드러지고, 플랫폼을 통해 선보일 수 있어 기업과 개인 사용자 모두에게 적합합니다.</p><p><br>FineBI를 사용하면 <a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/blog/aarrr-funnel-model">AARRR모델</a>, <a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/blog/bcg-matrix-kr">BCG 매트릭스 분석</a> 등 기존에 사용되던 여러 데이터 분석 모델을 손쉽게 구축할 수 있어 기업 구성원들이 통찰력을 얻는 데에도 도움이 됩니다.<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a155997e62.png"></figure><p>FineBI는 제조업, 제약업, 소매업, 금융업 등 다양한 산업별 비즈니스 주제 분석 시나리오를 제공합니다. 비즈니스 척도 데이터 분석 및 시각화를 통해 비즈니스 담당자는 비즈니스 트렌드를 쉽게 파악할 수 있습니다.</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_24ed673c3c.png"></figure><p>FineBI는 데이터 처리 및 시각화 업무로부터 비즈니스 담당자를 해방시켜 데이터 분석, 관리, 비즈니스 커뮤니케이션에 더 집중할 수 있도록 합니다.</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3><br>파인비(FineBl)를 통한 ABC 분석 데이터 처리법</h3><p>기존 데이터의 경우 셀프 서비스 데이터 세트로 데이터를 처리하거나, 혹은 컴포넌츠(components)를 생성하는 과정에서 공식을 통해 누적 매출 지표 비중을 산출합니다. 컴포넌츠를 생성할 때는 누적 매출액 비율에 근거하여 그 대상을 ABC 비율(2:8 분석은 대상을 2:8의 비율로 나눔)로 구분합니다. 마지막으로, 서로 다른 색상의 막대 그래프로 분석 결과를 표시합니다. 데이터 처리 로직은 아래 그림과 같습니다. &nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a96d7f7ea4.png"></figure><p>‘누적매출액비중’ 지표를 산출하는 것이 ABC 비율을 나누는 핵심 작업입니다. 이 작업을 완료한 후 누적매출액 지표에 따라 분류를 진행합니다. 본문에서는 누적매출액비중 산출의 두 가지 방법을 소개합니다.</p><p>‘누적매출액비중’ 지표는 셀프서비스 데이터 세트의 데이터 처리를 통해 추출됩니다. 도출한 지표는 다양한 컴포넌트에서 중복 사용이 가능합니다.&nbsp;</p><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
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</div></div><h3>파인비(FineBI) 를 활용한 ABC 분석 단계</h3><p>‘소매업’ 업무 파일의 ‘매출 계획’ 과 ‘브랜드 차원표’를 사용해 분석을 진행해 보겠습니다. 주요 브랜드 매출 현황에 파레토 분석을 적용하면 기업에 가장 중요한 브랜드를 도출할 수 있습니다. 셀프서비스 데이터세트로 분석을 진행해 보겠습니다.</p><h3>1. 셀프 서비스 데이터 세트 생성</h3><p>1.1 필드 추가<br>1) 아래 그림과 같이 ‘테이블 추가’를 클릭한 후 셀프 서비스 데이터 세트를 추가합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_71f510fa78.png"></figure><p>1.2 &nbsp;그룹 통합(Summary)</p><p>‘+’를 클릭한 후 ‘그룹 요약’을 선택합니다. ‘유형 설명’을 ‘그룹’ 박스로 드래그 합니다. ‘판매’를 ‘요약’ 박스로 끌어다 놓습니다.<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_547d966c88.png"></figure><p>1.3 정렬&nbsp;<br>‘+’를 클릭한 후 ‘정렬’을 선택합니다. ‘정렬 추가’를 클릭한 후 ‘매출’ 필드를 선택하여 ‘내림차순’으로 설정합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_533c44ce9d.png"></figure><p>1.4 총 매출액 산출<br>1) ‘+’를 클릭한 후 ‘새로운 컬럼 만들기’를 선택합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_5f26de998b.png"></figure><p>2)새로운 컬럼의 이름을 ‘총 매출액’으로 설정한 다음 ‘모든 값/그룹 내’를 선택합니다. 값 규칙을 &nbsp;‘모든 값’으로 지정하고, 값의 출처는 ‘매출액’으로 하며, 통계 방법은 ‘SUM’을 선택합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_c61781147e.png"></figure><p><br>1.5 누적 총계<br>1)새로운 컬럼의 이름을 ‘누적 총계’로 설정한 다음 ‘누적값/그룹 내’를 선택합니다. 값 규칙은 ‘누적 값’으로, 값의 출처는 ‘매출액’으로 선택한 뒤 ‘확인’을 클릭합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_efe2046324.png"></figure><p>2)‘누적 총계’ 필드 도출&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_905afd0e34.png"></figure><p>1.6 누적 비율 계산<br>1) 새로운 컬럼을 추가하고 ‘누적 비율’로 이름을 설정한 뒤 ‘<span style="color:#FCB900;"><strong>누적 총매출액/총매출액</strong></span>’ 공식을 입력하고 ‘확인’을 클릭합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_30023017ae.png"></figure><p><span style="background-color:#FFF8F8;color:#EE7976;"><strong>※비고 : 공식 가운데 ‘누적총매출액과 총매출액’은 직접 입력이 불가능하기 때문에 숫자 필드의 필드명을 클릭해야 합니다.</strong></span></p><p>1)‘누적 비율’ 필드 도출<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_58c7c63ff5.png"></figure><p>1.7 그래프 도식화&nbsp;<br>셀프서비스 데이터 세트의 이름을 ‘파레토 분석표’로 설정한 다음 ‘확인’을 클릭 합니다. 데이터 미리보기(date priview)시트에서 ‘데이터 업데이트’를 클릭 합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_df8b324c2b.png"></figure><h3>2. 컴포넌트 만들기</h3><p>2.1 컴포넌트 생성</p><p>‘파레토 데이터 분석’과 ‘컴포넌트 만들기’를 선택하여 대시 보드에 관련 정보를 입력한 후 ‘확인’을 클릭 합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_7a3865951e.png"></figure><p>2.2 증가한 누적매출지표 비율<br>‘+’를 클릭하여 계산 지표를 추가하고, 이름을 ‘누적 매출 비율’로 설정합니다. ACC_SUM의 공식 <span style="color:#FCB900;"><strong>(SUM_AGG(매출액)/총 계(SUM_AGG(매출액),0,‘총합’))</strong></span>를 입력한 다음 ‘확인’을 클릭 합니다.</p><p>공식은 아래의 표와 같습니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_b17509f377.png"></figure><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_5ac0162f2c.png"></figure><p>먼저 누적매출액을 산출한 다음 그 비율을 계산할 수도 있습니다. 공식은 다음과 같습니다.&nbsp;<br>공식: <span style="color:#FCB900;"><strong>ACC_SUM（SUM_AGG（매출액），0）/총 계（SUM_AGG（매출액）0‘총합’）</strong></span></p><p>2.3 컴포넌트 만들기 &nbsp;</p><p>분석할 영역의 필드를 가로 축과 세로 축으로 끌어다 놓습니다. ‘사용자 정의 차트’를 선택하여 ‘매출액’은 막대 그래프로, ‘누적매출액비율’은 꺾은선 그래프로 지정합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a13b1ede7b.png"></figure><p>2.4 값 축 설정&nbsp;<br>‘누적 매출액 비율’ 필드의 값 축을 설정합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_448cd31506.png"></figure><p>공유 축에서 ‘오른쪽 축’을 선택하고, ‘축 눈금 사용자 정의’를 선택한 다음 ‘최대값’과 ‘최소값’을 설정합니다.&nbsp;</p><p><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_838d761767.png"><br>2.5 정렬<br>‘매출액(총합)을 기준으로 ‘내림 차순’에서 ‘브랜드 설명’을 선택합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_898260b835.png"></figure><p>2.6 &nbsp;‘ABC 분류’ 지표 추가하기&nbsp;<br>1)계산 지표를 추가하여 ‘ABC 분류’로 이름을 설정한 후, IF공식 ((누적매출액 비율&lt;0.8,1,IF(누적매출액비율&gt;0.9,3,3))를 입력합니다. 공식에서 ‘1’은 A유형 제품을 ‘2’는 B유형 제품을 ‘3’은 C유형 제품을 의미합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_ffa03a474a.png"></figure><p>2) 서로 다른 색상으로 유형별 ‘브랜드 설명’을 구분합니다. ‘ABC 분류’ 필드를 ‘그래프 속성&gt;매출’ 하단의 ‘색상’ 상자로 드래그 합니다. ‘사용자 정의’를 선택하여 그라데이션을 지정합니다. 구분된 분류에 따라 색상의 그라데이션 지정 개수를 선택합니다. 3개 분류의 경우 그라데이션 개수를 ‘3’으로 지정한 뒤, 이에 해당하는 색깔을 설정합니다.&nbsp;<br>&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_984e483c65.png"></figure><p>2.7 경계선 설정<br>아래 그림과 같이 파레토 이미지 위에 경계선을 설정합니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_06761e5c3f.png"></figure><p>이 밖에도 동적인 파레토 이미지를 설정할 수 있고, 필터 컴포넌츠와 다른 유형의 컴포넌츠를 추가 할 수도 있습니다.</p><h3>3. 기대 효과</h3><p><br>대시보드를 통해 모든 제품의 매출액과 누적매출비율을 확인해 볼 수 있습니다. ABC 분석에 따라 브랜드 제품은 매출별로 내림차순으로 정렬되었고 A,B,C 유형으로 나눠졌습니다. 각각의 매출은 80%, 10%, 10%에 달하며, 서로 다른 색상의 막대 그래프로 표시되었습니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a79b3ade6a.png"></figure><h2>결론&nbsp;</h2><p><br>ABC의 대시보드의 분석에 따라 아래와 같은 결론을 도출할 수 있습니다.&nbsp;</p><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_37ae72931a.png"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px">
<a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">
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