Tableau와 Looker 비교

Tableau의 플랫폼을 통해 모든 기술 수준의 사용자가 데이터로부터 가치를 얻는 방법을 알아보십시오.

Tableau 무료 체험


Tableau를 사용하면 분석의 최종 목표가 대시보드 작성이 아니라 데이터를 더 잘 이해하는 것이 됩니다.

Tableau는 모든 사람이 데이터를 보고 이해할 수 있도록 지원하는 분석 플랫폼으로 알려져 있습니다. 많은 분석 솔루션 공급자가 '셀프 서비스' 분석 기능을 제공한다고 주장하지만, Tableau는 특허받은 VizQL™ 기술로 고유한 데이터 탐색 기능과 분석 기능을 제공하여 조직의 데이터 투자 활용도를 높이고 분석 진입 장벽을 낮춥니다.

Tableau는 단순한 비주얼리제이션 및 대시보드 이상을 제공합니다. 통합형 AI/ML부터 데이터 준비 데이터 카탈로그까지, Tableau는 거버넌스와 함께 엔드투엔드 분석 플랫폼을 제공하여 고객이 규모에 맞는 분석을 구현할 수 있습니다. 또한, 온프레미스 또는 클라우드에 배포하기로 선택하든, 데이터를 실시간으로 또는 인메모리 형태로 사용하기로 선택하든, 고객은 Tableau의 유연성 덕분에 끊임없이 변하는 데이터 전략에 맞출 수 있습니다.


Tableau가 더 많은 가치를 창출하는 방법

고객이 조직 전체에서 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해 Tableau를 선택하는 이유를 살펴보십시오.




탁월한 분석

분석 숙련도 향상

Tableau의 독점 VizQL™ 기술로 탁월한 수준의 데이터 탐색이 가능하고, 이를 통해 데이터에서 새로운 내용을 발견하고 심층적인 인사이트를 확보할 수 있습니다. Looker에서는 이와 비슷해 보이는 분석을 하려면 코드를 작성하거나 기초 데이터 모델을 변경해야 합니다.

영향: Tableau를 사용하면 조직 내 더 많은 사용자가 분석에 숙달되고, 동시에 소수의 기술 전문가가 지는 부담도 줄일 수 있습니다. 이는 조직 효율성 증대와 의사 결정 개선으로 이어집니다.

Tableau Looker

Tableau는 사용하기 쉽고, 더 많은 사람이 코드 작성 문제로 기술 전문가에 의존하지 않고 데이터를 분석할 수 있게 되는 강력하며 직관적인 분석 기능을 제공합니다.

Looker의 제품 철학은 SQL 작성 능력에 뿌리를 두고 있습니다. Tableau에서 코드 작성 없이 가능한 기능을 사용할 때와 비슷한 결과를 내려면 대부분 코딩 전문가를 필요로 합니다.

Tableau의 강력한 데이터 시각화 기능으로 데이터 탐색과 시각화, 소통에 있어 창의력과 유연함을 원하는 만큼 발휘할 수 있습니다.

Looker에서는 데이터를 시각화하려면 한정된 기본 비주얼리제이션 옵션을 사용해야 하고, 사용자 지정 시각화를 하려면 타사 도구에 통합해야 하는 경우도 많습니다.

Tableau는 최종 사용자를 위한 심층 분석 기능을 제공합니다. 그 덕분에 IT 부서에서 선별한 데이터 원본을 가지고 애드혹 분석을 수행할 수 있으며, IT 부서는 기초 데이터 모델을 지속적으로 변경할 필요가 없습니다.

Looker에서는 최종 사용자가 애드혹 분석 기능을 사용하는 데 제한을 받습니다. 이로 인해 데이터 모델 계층에서 분석을 수행하거나 사용자 요구 사항에 맞는 기능 코드를 작성하려면 소수의 기술 전문가에게 의존할 수밖에 없습니다.

Tableau는 AI로 도출되는 인사이트와 자연어 쿼리 기능을 플랫폼에 통합하기 위해 상당한 투자를 해 왔습니다. Tableau의 증강 분석은 인사이트 도출 시간을 앞당기고 고급 분석으로의 진입 장벽을 낮춰줍니다.

Looker는 기본 증강 분석 기능에 투자하지 않았으며, 그 때문에 타사 통합에 전적으로 의지합니다.

플랫폼 유연성

기존 및 향후 기술 투자 활용

데이터 연결에 대한 Tableau의 애그노스틱(data agnostic) 접근법은 유연하여 어떤 조직의 데이터 전략에도 부합합니다. 따라서 규모에 맞는 분석이 가능하고 데이터 투자 변화로 인한 위험을 최소화할 수 있습니다.

영향: 조직은 Tableau를 사용해 어디에 있는 데이터에도 연결할 수 있으며 연결 유형도 유연하게 선택할 수 있습니다. 이로써 복잡한 ETL 프로세스에 대한 의존도와 엔터프라이즈 데이터 저장소의 유지 관리 업무는 줄어들고 분석 시간도 단축됩니다.

Tableau Looker

Tableau의 데이터 애그노스틱 접근법으로 사용자는 데이터가 어디에 있든지 아주 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있습니다.

Looker의 데이터베이스 내 아키텍처에서는 분석을 수행하기에 앞서 데이터를 모두 분석 데이터베이스에 로드해야 합니다.

Tableau에서는 고객이 데이터에 라이브 연결할 수도 있고, 쿼리 몰륨을 없애고 낮은 쿼리 성능을 개선하며 데이터베이스 비용을 절감할 수 있도록 Hyper의 인메모리 데이터베이스를 활용하도록 선택할 수도 있습니다.

Looker의 아키텍처에서는 데이터로 직접 연결을 설정해야 합니다. 이는 데이터베이스에 상당히 투자가 필요하고, 강력한 엔터프라이즈 ETL 프로세스에 의존해야 하며, 데이터 원본 연결 옵션이 제한됨을 뜻합니다.

Tableau의 유연한 아키텍처에서는 기존 데이터 기술 투자, 주기 관리와 거버넌스 정책을 그대로 활용할 수 있습니다.

Looker의 데이터 모델에서는 Looker의 전용 메타데이터 계층 내에서 조직의 비즈니스 논리와 데이터 거버넌스를 관리해야 합니다. 이로 인해 다른 공급업체를 사용하지 못하는 위험이 커지고 유연성에 한계가 있습니다.

셀프 서비스 데이터 준비

데이터 준비 병목 현상 감소

분석 확장에 가장 큰 걸림돌 중 하나는 원시 데이터를 분석에 적합한 구조로 변환할 수 있느냐 하는 것입니다. Tableau는 더 많은 사용자가 데이터를 활용해 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 시각적이고 직관적이며 다양한 데이터 준비 도구를 제공합니다. Looker의 경우 데이터 준비는 SQL을 작성할 줄 아는 사람만 할 수 있습니다.

영향: 조직 내 더 많은 사람이 데이터 준비 기능을 사용할 수 있게 됨에 따라, 데이터를 기다리는 시간은 줄고 분석에 더 많은 시간을 쏟을 수 있습니다.

Tableau Looker

Tableau Prep은 스마트하고 시각적인 끌어서 놓기 방식의 데이터 준비 환경을 제공합니다. 그 덕분에 모든 기술 수준의 사용자가 분석에 필요한 데이터를 모델링, 수정, 준비할 수 있습니다.

Looker의 데이터 모델에서는 SQL 전문 지식이 있어야 데이터를 준비하고 모델링할 수 있습니다. 이로 인해 대다수 사용자가 개발 병목 현상을 초래하고 분석에 필요한 데이터를 준비하기 위해 소수의 기술 전문가에게 의존해야 합니다.

Tableau를 사용하면 어디에 있는 데이터에든지 바로 연결해 분석에 필요한 데이터를 준비하고 모델링할 수 있습니다. 그 덕분에 IT 부서는 간단한 데이터 조작 요청을 처리하는 부담을 덜고, 더 많은 시간 동안 전략 데이터 이니셔티브에 전념할 수 있게 됩니다.

Looker에서는 분석에 필요한 데이터를 준비하기에 앞서 몇 가지로 제한된 분석 데이터베이스에 데이터를 로드해야 합니다.

Tableau에서는 쿼리 연합이 가능하여 분석용으로 여러 원본의 데이터를 결합할 수 있습니다.

Looker에는 다중 원본 쿼리 연합을 처리하는 기능에 제약이 많습니다. 그 결과, 데이터베이스 수준에서 데이터를 먼저 병합해야 합니다.

 

커뮤니티 및 지원

세계 제일의 사용자 커뮤니티

전 세계적으로 1백만 이상의 다양하고 열성적으로 참여하는 회원을 보유한 Tableau 커뮤니티는 BI 시장에서 독보적입니다. 분석가에서 IT, 교사에서 데이터 리더까지, 모두 데이터로 개인적, 직업적 목표를 이루도록 서로 교류하며 지원합니다. 많은 고객이 "Tableau 커뮤니티가 여러분이 실패하도록 내버려 두지 않을 것"이라고 말합니다.

영향: 열정적인 커뮤니티가 지원하며 영감을 주는 소중한 네트워크를 제공하여 채택과 학습을 가속화함으로써 분석 투자의 가치를 극대화하도록 돕습니다. Tableau 커뮤니티는 전 세계 620여 개의 사용자 그룹, 이벤트 및 온라인 포럼으로 사용자 역량 강화에 대한 업계 표준을 정립했습니다.

Tableau Looker

Tableau는 데이터 문화 조성에 대해 이야기만 하는 것이 아니라, 고객의 디지털 전환 여정을 돕는 실질적인 자산을 제공하고 있습니다. Tableau Blueprint와 같은, 규모에 맞는 분석 구현에 필요한 입증된 규범 지침을 제공하고 있습니다.

Looker는 데이터 문화에 대한 개념을 전하기는 하지만, 고객이 성공하도록 돕는 실질적인 방법론은 제공하지 않습니다.

Tableau의 탄탄한 커뮤니티는 광범위한 지식 공유의 장으로, 모든 기술 수준의 사용자가 데이터 실력을 키워나갈 수 있도록 돕습니다.

Looker에는 개발자 중심의 소규모 커뮤니티가 있는데, 사용자가 질문의 답을 찾거나 다른 사람과 협업하는 방식이 제한돼 있습니다.

Tableau는 급속도로 성장하는 기술 중 하나로 계속 언급되어 왔습니다. 이에 근거하여 기업은 유능한 인재를 알아보고 유치 및 보유할 수 있습니다.

Looker는 코딩 요구 사항에 치중하는 틈새 제품이며, 개발자 기술을 갖춘 사람을 채용하는 데 중점을 둡니다. 따라서 기술에서 그 이상의 가치를 창출하는 데 능력을 갖춘 인재를 찾기가 더 어렵습니다.

 

정보에 기반한 의사 결정은 분석 플랫폼에서 시작됩니다.

Tableau의 진정한 가치 이해

자세히 알아보기

무한한 탐색이 가능한 Tableau

Tableau를 사용하면 모든 사람이 새로운 인사이트를 발견할 수 있도록 디자인된 강력하고 사용하기 쉬운 인터페이스로 모든 데이터를 탐색할 수 있습니다. Tableau의 광범위한 기본 제공 분석 기능을 사용하면 수동 계산 작성, 비주얼리제이션 디자인 및 대시보드 서식 지정에 드는 시간을 줄이고, 데이터에 대해 질문하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. Tableau는 비주얼리제이션에서 데이터 요소의 수를 제한하거나 행 또는 크기 제한을 적용하지 않으므로 데이터를 전체적으로 볼 수 있습니다.  

Tableau 플랫폼으로 유연한 배포

Tableau를 사용하면, 성장과 변화에 따른 요구 사항에 부응하도록 분석 프로그램을 쉽게 확장할 수 있습니다. 끊임없이 혁신하고 새로운 연결, 통합 및 배포 옵션을 추가하여 고객에게 더 큰 탄력성을 부여하고 모든 데이터로의 액세스를 가능하게 합니다.

배포 옵션: 온프레미스나 퍼블릭 클라우드( Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform), 완전 관리형 클라우드 플랫폼인 Tableau Online, Windows나 Linux에 Tableau를 배포할 수 있습니다.

데이터 연결: Tableau는 데이터베이스 및 파일에서부터 클라우드 응용 프로그램에 이르기까지 실시간 인사이트를 위한 라이브 연결 또는 Hyper가 제공하는 데이터 추출 등 75가지가 넘는 기본 연결을 지원합니다.

배포
온프레미스
퍼블릭 클라우드
Tableau Online
플랫폼
Windows
Linux
Mac
Mobile
내장
데이터 원본
파일
데이터베이스
빅 데이터
클라우드
쿼리
라이브 쿼리
인메모리