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최신 비즈니스 인텔리전스 모델로 전환하려면, IT 조직은 전체 프로그램의 모든 부분에 비즈니스를 포함하는 협업 접근 방식을 채택해야 합니다. 이 가이드는 플랫폼 평가 및 선택에 중점을 둡니다. IT 조직이 비즈니스 사용자 및 분석가와 협업하여, 각 플랫폼이 최신 분석 워크플로우를 실행하고 전체 조직의 다양한 사용자 요구에 대응하는 능력을 평가할 때 이 가이드를 사용할 수 있습니다.

이 가이드 정보

이 평가 가이드는 IT 조직이 광범위한 엔터프라이즈급 배포에 적합한 최신 BI 및 분석 플랫폼을 평가하고 선택할 수 있도록 지원하는 데 목적이 있습니다.

셀프 서비스 기반의 최신 BI 모델로 전환하려면 IT 조직은 전체 프로그램의 모든 측면에서 비즈니스를 포함하는 협업 접근 방식을 도입해야 합니다(최신 BI 세계에서의 IT 역할 재정의 참조). 이 가이드는 최신 BI 프로그램의 플랫폼 평가 및 선택 부문에 중점을 두고 있습니다. IT 조직이 비즈니스 사용자 및 분석가와 협업하여, 각 플랫폼이 최신 분석 워크플로우를 실행하고 전체 조직의 다양한 사용자 요구에 대응하는 능력을 평가할 때 이 가이드를 사용할 수 있습니다.

최신 분석 워크플로우는 상호 연관된 기능으로 이루어진 주기입니다.

IT 조직이 최신 분석 워크플로우를 제공하지만, 이를 주도하는 것은 주로 조직 전체의 비즈니스 사용자 및 분석가입니다. 성공적인 워크플로우 구현을 위해서는 모든 역할의 협업 및 참여가 필수적입니다. 최신 BI 및 분석 플랫폼을 선택하여 도입 및 광범위하게 배포하려면 조직에서는 아래 '핵심 플랫폼 특성 고려 사항' 섹션에서 자세히 다루고 있는 전체 평가 프로세스의 다음 기본 핵심 특성들을 고려해야 합니다.

• 플랫폼 통합 및 접근성
• 사용 용이성
• 사용자 인에이블먼트
• 배포 유연성
• 가격 및 패키지

대상 독자

이 가이드에서는 다음과 같은 유형의 핵심 역할이 있고 이들이 평가의 해당 부문에 참여하는 것을 가정합니다.

  • IT/BI 전문가 – 소프트웨어 설치, 사용자 프로비저닝, 액세스 권한, 거버넌스 감독 및 일부 개발 작업(콘텐츠 및 데이터 원본) 등 모든 초기 설정 작업을 수행합니다.
  • 콘텐츠 작성자 – 데이터 준비, 자유 탐색, 콘텐츠 홍보 및 데이터 검증 등 대부분의 콘텐츠 작성 작업을 수행합니다.
  • 정보 소비자 – 주로 정리된 콘텐츠 및 신뢰할 수 있는 데이터 원본에 액세스하여 상호 작용합니다.

본 가이드에서는 전반에 걸쳐, 분석 워크플로우의 각 단계에서 주도적인 역할을 하는 주요 역할을 표시합니다. 하지만 모든 요구 사항 및 문제가 프로세스를 통해 해결될 수 있으려면 모든 평가 단계는 위에 나온 역할 유형 모두의 참여 및 의견을 포함해야 합니다.

또한 일부 조직의 경우 동일한 사람이 여러 역할을 담당할 수 있으므로 한 사람이 두 가지 이상의 관점에서 플랫폼을 평가하는 일이 그리 드물지 않습니다. 결과적으로 비즈니스 분석에 대한 현대적 접근 방식은 조직 내 분석의 조력자, 생산자 또는 소비자를 구분하는 것이 더 이상 가능하지 않거나 불필요한 지점까지 발전할 것입니다.

평가 선행 요건

최신 분석 플랫폼의 포괄적 평가를 수행하려면 평가 프로세스를 시작하기 전에 다음 작업을 완료해야 합니다.

  • 평가에 필요한 데스크톱/서버/클라우드 소프트웨어 라이선스
  • 전문 서비스/구현 파트너 계약(해당되는 경우)
  • 역할 식별 및 평가 과제:
    • IT/BI 전문가
    • 콘텐츠 작성자
    • 정보 소비자
  • 클라우드 데이터 원본 및 온프레미스 데이터 원본 액세스
  • 초기 환경 설정
  • 초기 사용자 프로비저닝 및 보안
  • 휴대기기(iOS, Android, 기타), 휴대폰 및 태블릿의 가용성 확인

최신 BI 및 분석 플랫폼 평가

핵심 플랫폼 특성 고려 사항

이 가이드는 주로 최신 BI 및 분석 플랫폼을 선택할 때 중요한 특정 상호 관련 기능을 평가하는 데 중점을 두고 있습니다. 하지만 평가 팀은 조직에서 최신 분석 워크플로우를 성공적으로 구현하고 실행하는 데 필수적인 다음 비기술 핵심 특성 목록 또한 고려해야 합니다. 이러한 특성은 워크플로우의 개별 기능들을 결합하는 역할을 하고 본질적으로 기초를 이루므로 최종 결정에 크게 기여합니다.

플랫폼 통합 및 접근성

  • 모듈/제품 간에 이동하지 않고도 최신 분석 워크플로우의 모든 단계를 분리된 방식으로 플랫폼 내에서 원활하게 실행할 수 있습니까?
  • 최신 분석 워크플로우의 모든 단계를 IT 조직의 지원이나 전문적 기술 없이 실행할 수 있습니까?

사용 용이성

  • BI 플랫폼 관리자가 쉽게 플랫폼을 설치하고 구성하며 관리할 수 있습니까?
  • 콘텐츠 작성자가 IT의 지속적인 지원 또는 사전 지원 없이 쉽게 데이터를 준비하고 데이터 원본을 정리할 수 있습니까?
  • 콘텐츠 작성자가 IT의 지속적인 지원 또는 사전 지원 없이 쉽게 콘텐츠를 작성하고 플랫폼 분석 기능에 액세스할 수 있습니까?
  • 비기술적인 콘텐츠 소비자가 쉽게 사용 가능한 분석 콘텐츠를 찾고, 보고, 상호 작용할 수 있습니까?
  • 비기술적인 콘텐츠 소비자가 쉽게 자율적으로 깊이 있는 질문을 하고 특정 요구 사항에 부합하도록 기존에 게시된 콘텐츠를 사용자 지정할 수 있습니까?

사용자 인에이블먼트

  • 역할별 교육이 사용 가능하며 모든 사용자가 교육에 액세스할 수 있습니까?
  • 사용자가 액세스할 수 있는 자율형 자습서나 온라인 웹 세미나가 있습니까?
  • 사용자가 쉽게 제품별 질문에 대한 답변을 검색하고 찾을 수 있습니까?
  • 모범 사례, 도움말 및 유용한 정보를 공유하고 배울 수 있는 강력하고 활동적인 사용자 커뮤니티가 있습니까?
  • 기술 지원 문제 해결에 대한 플랫폼 공급업체의 평판은 어떻습니까?
  • 공급업체 또는 파트너를 통해 즉각적으로 전문 서비스를 받을 수 있습니까?
  • 고객 성공 보장 및 지속적 고객 관계 면에서 플랫폼 공급업체의 평판은 어떻습니까?

배포 유연성

  • 플랫폼이 SaaS, 퍼블릭/프라이빗 클라우드 배포, 온프레미스 등의 유연한 배포 옵션을 제공합니까?
  • 플랫폼이 DB 내 및 플랫폼 스토리지(인메모리) 등의 유연한 데이터 스토리지 옵션을 제공합니까?
  • 플랫폼이 온프레미스 및 클라우드 데이터 원본의 하이브리드 연결을 지원합니까?
  • 플랫폼이 시간이 지남에 따라 증가하는 데이터 볼륨 및 사용자를 수용할 수 있도록 확장 가능합니까?
  • 조직의 요구 사항에 따라 플랫폼을 쉽게 확장할 수 있습니까?

가격 및 패키지

  • 제품 패키지는 이해하기 쉽습니까?
  • 사용 가능한 라이선스 옵션은 명확하고 알기 쉽습니까?
  • 플랫폼 가격 모델은 이해하기 쉽습니까?
  • 플랫폼 가격 모델은 유연하고 확장 가능합니까?

액세스 및 보기

조직이 IT 주도의 전통적 하향식 접근 방식에서 셀프 서비스 기반의 접근 방식으로 전환하게 되면서 IT(또는 중앙 집중화된 BI 팀)는 종종 신뢰할 수 있는 데이터 원본 및 분석 콘텐츠 초기 집합을 개발할 수 있는 이점을 가지게 됩니다. 그러면 비즈니스 사용자는 분석의 시작점으로 이러한 콘텐츠에 액세스하여 사용할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 사용자가 최신 분석 워크플로우의 일부로서 자신만의 질문을 하고 답변하도록 장려되면서 사용 가능한 신뢰할 수 있는 콘텐츠 도메인은 유기적으로 확장됩니다. 사용자는 셀프 서비스를 위한 광범위한 분석 콘텐츠에 액세스할 수 있게 됩니다. 이 섹션에서는 최종 사용자가 사용할 수 있는 콘텐츠의 출처 및 평가 기준에 대해서는 다루지 않으며 이러한 내용은 관리되는 상태와 관련 있는 내용으로 '홍보 및 관리' 섹션에서 다루게 될 것입니다.

이 섹션의 평가 기준은, 분석 콘텐츠를 저장 및 유지 관리하고 데이터 원본을 관리 및 모니터링하는 중앙 집중식 환경에 대한 관리를 담당하게 될 IT/BI 전문가의 관점에서 먼저 다루어집니다.

평가 기준:

IT/BI 전문가가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 기본 데이터 새로 고침 및 모니터 상태를 정의하고 업데이트합니다.
  • 분석용 기본 데이터를 저장할 장소 및 액세스 방법을 선택합니다.
  • 파트너 제공 기능을 포함하도록 플랫폼을 확장합니다.
  • 사용 가능한 콘텐츠의 사용을 모니터링 및 감사하고 영향 분석을 수행합니다.
  • 성능 관련 문제를 진단하고 조정합니다.

평가 고려 사항:

  • 분석 콘텐츠 리포지토리에 집중적으로 저장된 각 항목에 대해 새로 고침 일정을 독립적으로 설정하고 관리할 수 있습니까?
  • 특정 사용자 또는 역할이 데이터 새로 고침 프로세스에서 문제/실패 발생 시 알림을 받도록 설정할 수 있습니까?
  • 분석 플랫폼에서 생성된 쿼리를 데이터가 상주하는 기본 데이터베이스로 푸시할 수 있습니까?
  • 성능을 최적화하기 위해 데이터를 분석 플랫폼의 인메모리/열 기반 스토리지에 수집할 수 있습니까?
  • 클라우드 배포 시 분석 플랫폼에서 실시간으로 온프레미스 데이터에 액세스할 수 있습니까?
  • API/SDK를 통해 플랫폼에서 기본 제공되지 않는 추가 분석 기능을 포함하도록 플랫폼을 확장할 수 있습니까?
  • 관리자가 특정 데이터 원본 및 사용 가능한 분석 콘텐츠의 사용을 추적하고 감사할 수 있습니까?
  • 관리자가 영향 분석을 수행하여 다운스트림 콘텐츠 및 프로세스에 대해 제안된 변경의 범위 및 강도를 파악할 수 있습니까?
  • 플랫폼에서 관리자가 성능 관련 문제를 확인, 진단 및 해결하는 데 필요한 유틸리티를 제공합니까?

이 섹션에서 고려해야 할 두 번째 관점은 IT/BI 전문가가 성공적으로 제공할 의무가 있는 특정 사용 요구 사항 및 매개 변수를 주도하는 정보 소비자의 관점입니다.

평가 기준:

정보 소비자가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 키워드 또는 주제를 기반으로 기존 콘텐츠를 찾기 위해 리포지토리를 검색합니다.
  • 메트릭/KPI가 임계값을 초과하거나 특정 조건에 의해 트리거되는 경우 경고 및 알림 설정을 정의합니다.
  • 관련 콘텐츠를 구독하고 업데이트/알림 설정을 지정합니다.
  • 선호하는 폼 팩터에서 분석 콘텐츠에 액세스하고 콘텐츠를 봅니다.

평가 고려 사항:

  • 사용자가 비즈니스 질문에 답변하는 데 도움을 얻기 위해 다른 사용자에 의해 이미 작성된 콘텐츠를 검색할 수 있습니까?
  • 사용자가 분석 콘텐츠나 데이터 원본이 인증되었는지, 그리고 신뢰할 수 있는 것인지를 쉽게 파악할 수 있습니까?
  • 사용자가 특정 데이터 요소의 기본 세부 정보를 이해하기 위해 필드 수준 메타데이터에 액세스하고 볼 수 있습니까?
  • 사용자가 알림이 트리거되어야 할 시점을 표시하기 위해 데이터 기반 또는 정적 임계값을 정의할 수 있습니까?
  • 사용자가 관련 경고 및 알림이 제공되는 방법 및 위치를 지정할 수 있습니까?
  • 사용자가 특정 콘텐츠를 구독하고 콘텐츠 구독에 영향을 미치는 업데이트 또는 기타 이벤트를 추적하는 알림 설정을 지정할 수 있습니까?
  • 사용자가 휴대폰, 태블릿, 노트북 등의 기기에서 분석 콘텐츠에 대한 검색을 실행하거나 액세스할 수 있습니까?
  • 오프라인에서 보기 위해 사용자가 휴대기기에서 분석 콘텐츠에 액세스하고 다운로드할 수 있습니까?

상호 작용

상호 작용 단계는 분석 워크플로우의 초기 액세스 및 보기 단계의 확장 단계입니다. 이 단계에서는 콘텐츠 게시자가 설정한 대로 미리 정해진 고정 경계 내에서 사용 가능한 콘텐츠를 안내에 따라 분석하도록 정보 소비자에게 제안합니다. 다음은 정보 소비자의 관점에서 이 섹션을 평가할 때 중점적으로 고려해야 할 사항입니다.

평가 기준:

  • 정보 소비자가 수행할 수 있어야 하는 작업:
  • 시각적 인터페이스와 직접적인 상호 작용을 통해 분석 범위를 변경합니다.
  • 분석의 깊이를 더하기 위해 콘텐츠 작성자가 제공하는 제어 기능을 활용합니다.
  • 검색 기능을 사용하여 사용 가능한 콘텐츠와 상호 작용합니다.
  • 선호하는 폼 팩터의 콘텐츠와 상호 작용합니다.

평가 고려 사항:

  • 사용자가 플랫폼의 고유 기능을 통해 상호 작용 방식으로 분석 범위를 제어할 수 있습니까? 다음은 시각적 상호 작용의 흐름 안에서 이 부분을 직접적으로 다룰 범위를 결정하기 위해서 평가해야 할 질문입니다.
  • 사용자가 사용자 지정 또는 사전 정의된 구축 계층을 사용하여 드릴업하고 드릴다운할 수 있습니까?
  • 사용자가 자신의 분석 초점을 시각적 상호 작용 프로세스를 통해 확인된 특정 데이터 요소 또는 데이터 요소 집합에 맞출 수 있습니까?
  • 사용자가 시각적 상호 작용 프로세스를 통해 확인된 특정 데이터 요소 또는 데이터 요소 집합을 배제할 수 있습니까?
  • 사용자가 분석 뷰를 변경하거나 가정(What-if) 분석/시나리오 모델링을 수행하기 위해 매개 변수와 상호 작용할 수 있습니까?
  • 사용자가 분석 범위를 변경하기 위해 시각적 필터 제어 기능과 상호 작용할 수 있습니까?
  • 사용자가 필터를 사용하거나 분석 범위를 변경하기 위해 키워드를 검색할 수 있습니까?
  • 사용자가 자연어 쿼리를 통해 사용 가능한 분석 콘텐츠와 상호 작용할 수 있습니까?
  • 사용자가 다양한 폼 팩터의 기기에서 동일한 수준의 상호 작용을 수행할 수 있습니까?

분석 및 발견

이 최신 분석 워크플로우 단계는 광범위한 사용자 요구 사항을 포괄하며, 플랫폼은 반드시 이러한 요구 사항을 원활하게 해결해야 합니다. 분석에 대한 기본 은유(metaphor)로서 비주얼리제이션을 사용하는 다양한 시각 분석 도구는 차트 구축에 사용하는 데이터 시각화 도구와 구분되어야 하기 때문에 이 단계는 워크플로우에서 특별히 중요합니다. 사용자가 대시보드와 상호 작용을 하고 새로운 질문을 생성함에 따라 사용자는 기존 대시보드에서 제공하는 안내 환경의 한계에 도달하게 되기 때문에 필연적으로 장벽과 장애물을 만나게 됩니다. 이렇게 되면 사용자는 떠오른 새로운 질문을 하고 답변을 하기 위해 자가 구동되는 자율적인 프레임워크를 필요로 하게 됩니다. 모든 기술 수준의 사용자는 제품군의 다양한 모듈이나 제품으로 이동하지 않고도 분석 흐름에 있는 동안 '분석할 때 바로 시각화'할 수 있고 플랫폼의 분석 기능에 액세스할 수 있어야 합니다.

플랫폼 통합 및 사용 용이성의 개념은 이 가이드의 말미에 있는 '핵심 특성'에서 훨씬 자세하게 다루겠지만 여기에서 가장 중요하게 고려해야 할 부분입니다. '상호 작용' 단계에서 '분석 및 발견'으로의 전환은 새로운 수준의 질문을 하는 데 필요한 플랫폼 구성 요소의 전반적 연속성 부족으로 인해 종종 분석 워크플로우가 중단되는 때에 일어납니다.

첫 번째로 고려할 시나리오는 사용 가능한 어떤 대시보드로도 답변할 수 없는 질문을 생성하는 정보 소비자의 관점에서 펼쳐집니다. 다음은 이 시나리오 평가에서 중점적으로 고려해야 할 사항입니다.

평가 기준:

정보 소비자가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 자율적으로 깊이 있게 상황에 맞는 분석을 시작할 수 있도록 대시보드 원본으로 사용되는 신뢰할 수 있는 데이터 원본에 액세스합니다.
  • 분석을 보강하는 데 사용할 수 있는 정리된 데이터 집합을 식별하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터 원본의 리포지토리를 검색합니다.
  • 특정 요구 사항에 맞게 맞춤화하기 위해 신뢰할 수 있는 원본 데이터 모델을 강화합니다.

평가 고려 사항:

  • 사용자는 프로덕션 대시보드 내에서 대시보드의 기반이 되는 데이터 집합을 사용하여 새로운 분석을 시작할 수 있습니까? 이를 통해 플랫폼 내 별도의 제품이나 모듈에 액세스하지 않고 데이터 원본에 포함된 모든 데이터 요소를 셀프 서비스로 탐색하고 분석할 수 있어야 합니다.
  • 사용자가 분석에 사용 가능한 프로덕션 데이터 원본의 리포지토리를 탐색하거나 검색하고 선택한 데이터 원본에서 새 분석을 시작할 수 있습니까? 성공 기준은 기존 대시보드가 아닌 데이터 원본에서 분석이 시작되는 것만 차이가 있을 뿐 이전 단계와 동일합니다.
  • 일단 신뢰할 수 있는 데이터 원본에 연결된 사용자는 분석 및 콘텐츠 작성 흐름 안에서 기존 데이터 모델을 수정하고 보강할 수 있습니까? 이 경우는 분석 맥락에서 수행되어야 하며 플랫폼 내의 별개 제품이나 모듈에서 수행되어서는 안 되며 다음 각 질문에 대해 답변할 수 있어야 합니다.
  • 사용자가 분석에 필요한 새로운 차원 및 측정값을 생성하기 위해 기존 데이터 모델을 개선할 수 있습니까?
  • 사용자가 분석을 원활하게 진행하기 위해 데이터 모델에서 관련 데이터 요소를 새로운 필드로 통합하고 그룹화할 수 있습니까?
  • 사용자가 관심 있는 특정 데이터 요소를 격리하고 추가 분석을 위해 데이터 모델 내에서 동적으로 저장할 수 있습니까?
  • 사용자가 자체 분석 요구 사항과 일치하도록 데이터 모델을 수정하고 사용자 지정 드릴 경로 및 계층을 생성할 수 있습니까?
  • 사용자가 분석 프로세스 중에 드러나는 데이터 문제를 상호 작용 방식으로 수정할 수 있습니까? 여기에는 NULL 값 처리 및 일관성을 위해 전역적으로 값 바꾸기와 값 이름 바꾸기가 포함됩니다.
  • 적절할 경우 다음 질문을 사용하여 제품 내에서 사용 가능한 보조 분석 기능의 적정성을 평가함으로써 분석 워크플로우를 보강합니다.
  • 선택한 분석 경로를 기반으로 하는 발견 프로세스를 통해 권장되는 최적의 시각화가 사용자에게 제공됩니까?
  • 사용자는 제품 내에서 사용된 기본 모델 및 알고리즘을 이해하거나 액세스하지 않고 고급 분석 기능을 사용하여 분석 결과를 개선할 수 있습니까?
  • 사용자가 추가 분석 및 검증을 위해 기본 통계 세부 정보를 요청할 수도 있는 더 높은 수준의 고급 사용자와 공유하기 위해 고급 분석에 사용될 기본 통계 세부 정보에 액세스할 수 있습니까?
  • 분석 프로세스에서 필드 수준 메타데이터에 액세스할 수 있으며 사용자가 적절하게 해당 메타데이터를 보강하여 업데이트할 수 있습니까?

두 번째로 고려할 시나리오는 환경 내의 사용 가능한 대시보드나 신뢰할 수 있는 데이터 원본에서 답변을 구할 수 없는 새로운 질문이 있는 콘텐츠 작성자의 관점에서 펼쳐집니다. 다음은 이 시나리오 평가에서 중점적으로 고려해야 할 사항입니다.

평가 기준:

콘텐츠 작성자가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 새로운 인사이트를 탐색하고 발견하기 위해 신뢰할 수 있는 상태에 있지 않은 데이터를 수집하고 모델링합니다.
  • 신뢰할 수 있는 데이터와 신뢰할 수 없는 데이터를 통합해 분석할 새로운 데이터 원본을 생성합니다.
  • 기존 데이터 원본 및 새로 만든 데이터 원본을 사용하여 공유하고 홍보할 새로운 분석 콘텐츠를 구축합니다.
  • 발견 및 탐색 결과로 얻은 새로운 정보를 기반으로 기존 분석 콘텐츠를 수정합니다.
  • 정보 소비자가 좀 더 광범위하게 사용할 수 있도록 안내에 따라 분석하는 환경을 만듭니다.

평가 고려 사항:

  • 사용자가 현재 중앙에서 관리되고 있지 않는 데이터 원본에 연결할 수 있습니까?
  • 수집 및 분석을 위해 구조화 및 비구조화된 데이터 원본을 포함할 수 있도록 플랫폼에서 다양한 연결 옵션을 제공합니까?
  • 콘텐츠 작성자가 신뢰할 수 없는 새로운 데이터 원본에 대해 정보 소비자 섹션에 나오는 모든 분석 및 발견 작업을 수행할 수 있습니까?
  • 사용자가 기본 데이터 구조 또는 로드 프로세스를 수정하지 않고 신뢰할 수 있는 데이터 원본을 가상으로 확장할 수 있습니까?
  • 사용자가 새 데이터 원본이나 신뢰할 수 있는 데이터 및 신뢰할 수 없는 데이터가 혼합된 데이터 원본을 사용하여 새로운 분석 콘텐츠를 구축할 수 있습니까?
  • 사용자가 공유용으로 관리되는 콘텐츠의 대체 버전을 만들고 시간 경과에 따른 변경 기록을 추적할 수 있습니까?
  • 사용자가 다운스트림에 영향을 미치지 않고 새롭게 생성 또는 강화된 원본을 사용하기 위해 관리되는 분석 콘텐츠의 기본 데이터 연결을 리디렉션할 수 있습니까?
  • 사용자가 상호 작용을 원활하게 하고 광범위한 정보 소비자에게 안내 환경을 제공하기 위해 프로그래밍 방식의 제어 기능을 분석 콘텐츠로 구축할 수 있습니까?
  • 사용자가 스타일 시트를 생성 및 저장하거나 다른 콘텐츠 생성 시 적용할 테마를 디자인할 수 있습니까?

공유

콘텐츠 공유에 대한 접근 방식은 계속 발전해 왔습니다. 전통적 BI 플랫폼에서 공유는 정적으로 인쇄 및 내보낸 보고서를 서류함이나 사용자의 책상에 전달하는 것을 의미했습니다. 최신 분석 접근 방식에서 공유는 이제 모든 비즈니스 도구를 통해 익숙해진 협업 및 소셜 상호 작용 측면을 포함합니다. 보고서를 인쇄하거나 내보낸 순간 정보는 이미 오래된 것이 되어버리는 간단한 사실로 인해 이러한 전환이 이루어지고 있습니다. 또한 최신 정보를 찾고 있는 오늘날 소비자의 요구에도 부합하지 않습니다. 콘텐츠 공유는 사용자가 정보를 광범위하게 사용할 수 있도록 하는 측면이 있는 반면, 분석 프로세스의 핵심 구성 요소로서의 협업을 필요로 하는 또 다른 측면이 있습니다. 두 가지 시나리오 모두 이 섹션의 평가 기준에 포함됩니다.

광범위한 사용자가 정보에 액세스할 수 있게 하는 푸시 모델을 먼저 다룹니다. 이 모델은 전통적인 접근 방식과 비슷해 보이지만 조직에서 최신 플랫폼을 통해 다양한 내외부 사용자가 정보에 광범위하게 액세스할 수 있도록 해줍니다. 이러한 작업의 대다수는 IT/BI 전문가 영역에 속하며 다음 기준은 해당 관점에서 평가되어야 합니다.

평가 기준:

IT/BI 전문가가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 조직 전체에서 사용되는 폼 팩터에서 콘텐츠를 제공합니다.
  • 광범위한 액세스 및 상황에 맞는 사용을 위해 분석 콘텐츠를 포함합니다.
  • 외부 액세스 및 소비를 위해 제공합니다.

평가 고려 사항:

  • 분석 콘텐츠를 환경에 액세스하기 위해 조직 전체에서 사용될 가능성이 있는 모든 유형의 폼 팩터로 렌더링할 수 있습니까? 여기에는 태블릿, 휴대폰, 노트북, 대형 디스플레이 등이 포함됩니다.
  • 사용자가 일상 비즈니스 프로세스의 일부로 액세스하는 조직의 웹 포털 및 응용 프로그램에 분석 콘텐츠를 내장할 수 있습니까?
  • 회사 방화벽 외부에 있는 외부 소비자가 분석 콘텐츠를 공유할 수 있습니까?

두 번째 시나리오는 신뢰할 수 있는 콘텐츠 및 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 피어 투 피어, 작업 그룹 또는 엔터프라이즈 수준에서 논의, 검토 및 검증하는 진정한 협업 시나리오입니다.
이 협업은 새로운 인사이트를 이끌어내는 프로세스에서 그리고 거버넌스 프로세스에 대한 입력으로서 필수적 단계여야 합니다. 이 시나리오의 주요 참가자는 다음 기준의 평가 관점이 되어야 하는 콘텐츠 작성자입니다.

평가 기준:

  • 콘텐츠 작성자가 수행할 수 있어야 하는 작업:
  • 분석 콘텐츠의 개발 및 검증을 위해 다른 사용자와 협업합니다.
  • 소셜 미디어 방식의 대화로 분석 결과에 대해 주석을 추가하고 논의합니다.
  • 특정 콘텐츠 유형 또는 콘텐츠 작성자를 팔로우합니다.
  • 특정 분석 콘텐츠에 대한 품질 등급을 제공합니다.
  • 결과 및 인사이트를 공유하기 위해 스토리보드를 작성합니다.
  • 시각적 콘텐츠를 보강하고 강화하기 위해 서술적 설명을 추가합니다.

평가 고려 사항:

  • 사용자가 조직 전체에서 공유된 콘텐츠에 관해 실시간으로 협업하여 분석 결과에 대해 논의하고 자세히 설명할 수 있습니까?
  • 사용자가 폼 팩터를 사용하여 콘텐츠 내에서 바로 주석을 추가하고 댓글을 달 수 있습니까?
  • 사용자가 타임라인을 통해 대화를 추적하여 대화 내역을 살펴보고 댓글이 추가되었을 때 논의되는 콘텐츠의 스냅샷을 볼 수 있습니까?
  • 사용자가 조직 내 특정 사용자를 팔로우하고 이들의 활동에 대한 업데이트 및 알림을 받을 수 있습니까?
  • 사용자가 특정 콘텐츠 주제 또는 유형을 추적하여 살펴보고 기준에 맞는 새로운 콘텐츠가 게시될 때 업데이트 및 알림을 받을 수 있습니까?
  • 사용자가 평가 시스템을 통해서나 소셜 미디어 형식의 '좋아요'를 사용하여 콘텐츠를 평가할 수 있습니까?
  • 사용자가 분석 과정에서 다른 사용자를 안내하기 위해 분석 결과의 논리적 배열을 보여주는 스토리를 작성할 수 있습니까?
  • 사용자가 플랫폼 기능을 통해 수동 또는 자동 분석 내에 시각적 콘텐츠를 보강하기 위한 서술적 설명을 통합할 수 있습니까?

홍보 및 관리

거버넌스에 대한 다양한 접근 방식이 있습니다. 모든 조직은 IT 주도의 고도로 관리되고 통제되는 환경부터 제어가 거의 필요 없는 환경에 이르기까지 각기 다른 상황에 있으며, 대부분의 조직은 그 중간에 해당됩니다. 종종 한 조직 내에서도 거버넌스 요구 사항은 해당 영역 내 사용자와 데이터 자체에 따라 다릅니다.

최신 분석 플랫폼을 선택할 때 유연성은 비즈니스의 이런 다양한 요구 사항을 충족하고 확장 시 거버넌스 변경을 보장하기 위한 중요한 고려 사항입니다. 조직은 처음에는 전통적인 방식으로 최신 플랫폼을 사용하고 셀프 서비스를 통해 사용자가 액세스할 수 있는 기능의 범위를 점진적으로 확대하여 전통에서 현대로의 전환을 촉진하도록 선택할 수도 있습니다. 최적의 거버넌스 모델을 적소에 배치하고 필요할 때 시간에 따라 조정할 수 있도록 플랫폼 내에 적절한 정도의 유연성 제공을 보장하기 위해 독립적이면서도 관련된 데이터 거버넌스 및 분석 거버넌스 영역에서 플랫폼 고유 기능을 평가하는 것도 똑같이 중요합니다.

대부분의 최신 분석 사용 사례에서는 거버넌스에 대한 셀프 서비스 기반의 유기적 접근 방식을 통해 채택률을 높이고 깊이 있는 인사이트 및 향상된 비즈니스 성과를 얻을 수 있습니다. 따라서 이 접근 방식은 이 평가 목적을 위해 기본적으로 고려되어야 합니다.

이 접근 방식에서 볼 때, 이 가이드에서 콘텐츠 작성자의 하위 집합으로 간주되는 정보 관리자는 주로 전반적인 거버넌스 프로세스를 정의하고 탐색하는 역할을 담당합니다. 아래 섹션에서는 콘텐츠 작성자와 IT/BI 전문가의 관점에서 분석 거버넌스 및 데이터 거버넌스의 여러 측면을 다룹니다.

데이터 거버넌스

조직의 거버넌스 프레임워크를 정의하고 그 준수를 보장하는 작업은 콘텐츠 작성자의 핵심 역할이므로 해당 관점에서 다음 데이터 거버넌스 관련 항목을 고려해야 합니다.

평가 기준:

콘텐츠 작성자가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 분석에 사용된 데이터 모델을 정의, 관리 및 업데이트합니다(데이터 원본 관리).
  • 필드 수준 메타데이터를 자율적으로 정의 및 업데이트하고 사용자에게 제공합니다(메타데이터 관리).
  • 게시된 데이터 모델에 적용된 데이터 정리 및 강화 규칙을 중앙에서 수집하고 제공합니다(데이터 강화 및 데이터 품질).
  • 중앙에서 정의된 데이터 모델의 사용량 메트릭을 모니터링하고 추적합니다(모니터링 및 관리).

평가 고려 사항:

  • 정보 관리자가 조직 전체에서 더 광범위하게 사용하도록 데이터 모델을 기록 시스템 환경에 게시할 수 있습니까?
  • 홍보 프로세스에서, 게시된 데이터 모델을 검증된 사용자 정의 필드로 보강할 수 있습니까?
  • 정보 관리자가 워터마크를 사용해 신뢰할 수 있는 데이터 모델을 물리적으로 표시할 수 있습니까?
  • 다운스트림 콘텐츠 및 사용자에게 영향을 주지 않고 추가 원본/데이터 요소를 사용하여 게시된 데이터 모델을 가상으로 확장할 수 있습니까?
  • 데이터 모델 변경 전에 영향 평가를 수행할 수 있습니까?
  • 콘텐츠 작성자가 게시된 데이터 모델 내에서 서술적 메타데이터를 차원 및 측정값에 추가하고 업데이트할 수 있습니까?
  • 게시된 데이터 모델을 만들고 채우는 데 사용된 비즈니스 규칙 및 데이터 변환을 최종 사용자에게 제공할 수 있습니까?
  • 필요한 경우 데이터 모델 변경 사항을 추적하고 감사할 수 있습니까?
  • 정보 관리자가 데이터 모델 속성 중복, 불일치, 비사용 등을 식별하기 위해 사용률 통계 및 플랫폼 기능에 액세스할 수 있습니까?

전체 거버넌스 프로세스의 관리 및 활성화는 주로 IT/BI 전문가의 책임이므로 해당 관점에서 다음 데이터 거버넌스 관련 항목을 고려해야 합니다.

평가 기준:

IT/BI 전문가가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 보안 매개 변수를 정의하고 게시된 데이터 모델에 대한 제어 기능에 액세스합니다(데이터 보안).
  • 데이터 자산의 준수 및 적절한 사용을 보장할 수 있도록 사용률을 모니터링하고 감사합니다(모니터링 및 관리).
  • 부서 및 정보 관리자 전체에서 일관성을 유지하기 위해 필요에 따라 새로운 데이터 모델을 만듭니다(데이터 원본 관리).
  • 조직의 포괄적 데이터 전략을 따릅니다(데이터 원본 관리).

평가 고려 사항:

  • 해당되는 경우 원본 시스템에서 보안을 상속할 수 있습니까?
  • 관리자가 각 데이터 원본에 대해 사용자/그룹 수준에서 액세스를 허용하거나 거부할 수 있습니까?
  • 사용자가 각 데이터 원본의 데이터 하위 집합에 액세스할 수 있도록 행 수준에서 액세스 권한을 정의할 수 있습니까?
  • 관리자가 공유 데이터 원본의 작성, 수정 및 홍보할 수 있는 사용자를 관리하기 위해 시스템의 각 사용자에 대해 특정 역할 및 사용 권한을 정의할 수 있습니까?
  • 관리자가 시스템 전체 사용률을 추적하고 분석할 수 있습니까?
  • 개별 정보 관리자가 관리하는 데이터 모델에서 중복 및 불일치를 식별하기 위해 관리자가 환경에 대한 시스템 전체 보기에 액세스할 수 있습니까?
  • 관리자가 새로운 데이터 원본을 만들고 기존 원본 대신 참조하도록 다운스트림 사용자 및 분석 콘텐츠를 원활하게 전환할 수 있습니까?
  • 관리자가 조직의 참조 아키텍처를 기반으로 분석 플랫폼에 필요한 데이터에 대해 최적의 스토리지 전략을 결정할 수 있습니까?

분석 거버넌스

조직의 거버넌스 프레임워크를 정의하고 그 준수를 보장할 책임은 콘텐츠 작성자의 핵심 역할이므로 해당 관점에서 다음 분석 거버넌스 관련 항목을 고려해야 합니다.

평가 기준:

콘텐츠 작성자가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 사용자가 생성한 분석 콘텐츠의 검증 및 정확성 확인을 지원하기 위해 플랫폼 기능에 액세스합니다(콘텐츠 검증).
  • 거버넌스 프로세스에서 결정된 대로 신뢰할 수 있는 중앙 집중식 환경에 검증된 분석 콘텐츠를 홍보합니다(콘텐츠 홍보).
  • 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 인증하고 동일한 환경에 있는 신뢰할 수 없는 콘텐츠와 구분합니다(콘텐츠 인증).
  • 게시된 콘텐츠의 사용을 모니터링 및 감사하고 신뢰할 수 없는 콘텐츠의 사용을 추적합니다(콘텐츠 사용 모니터링).

평가 고려 사항:

  • 정보 관리자가 플랫폼에 저장된 벤치마크 데이터에 액세스하고 이를 참조하여, 홍보를 위해 평가되는 콘텐츠의 정확성을 검증할 수 있습니까?
  • 더 널리 사용되도록 하기 위해 사용자 개발 콘텐츠를 공유 환경에 홍보할 수 있습니까?
  • 홍보 프로세스 중에 이미 게시된 신뢰할 수 있는 데이터 모델을 참조하도록 기본 데이터 원본을 리디렉션할 수 있습니까?
  • 게시된 분석 콘텐츠에 인증과 신뢰를 나타내는 워터마크를 적용할 수 있습니까?
  • 정보 관리자가 적절한 사용을 보장하기 위해 게시된 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 신뢰할 수 없는 콘텐츠의 사용 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있습니까?

전체 거버넌스 프로세스의 관리 및 활성화는 IT/BI 전문가의 주요 역할이므로 해당 관점에서 다음 분석 거버넌스 관련 항목을 고려해야 합니다.

평가 기준:

IT/BI 전문가가 수행할 수 있어야 하는 작업:

  • 게시된 콘텐츠를 저장하고 구성하기 위한 환경을 만들고 유지 관리합니다(콘텐츠 관리).
  • 분석 콘텐츠의 보안을 유지하고 콘텐츠 유형, 민감도, 비즈니스 요구 사항 등을 기준으로 사용자에게 적합한 액세스 수준을 부여합니다(보안, 사용 권한 및 액세스 제어 기능).
  • 조직의 부서 전체에서 광범위한 사용 패턴을 모니터링합니다(콘텐츠 사용 모니터링)

평가 고려 사항:

  • 콘텐츠 조직 및 전체 관리와 관련된 조직의 요구 사항 및 우선 사항에 맞게 환경을 맞춤화할 수 있습니까?
  • IT/BI 전문가가 기존 콘텐츠 관리 투자를 활용하기 위해 조직의 포털을 통해 플랫폼의 콘텐츠에 액세스할 수 있습니까?
  • 세분화된 수준으로 보안을 적용하여 특정 분석 콘텐츠에 대한 사용자 액세스를 허용/거부할 수 있습니까?
  • 데이터 모델 수준에서 정의된 보안을 모든 다운스트림 분석 콘텐츠에 자동으로 적용할 수 있습니까?
  • 사용 패턴 및 소비 기호를 추적하고 분석하여 관리자에게 환경에 대한 전반적인 평가 및 사용 현황을 제공할 수 있습니까?

전통적 BI 플랫폼에서 최신 분석 플랫폼으로의 전환은 데이터가 조직에 미칠 수 있는 영향을 진정으로 깨닫기 위해 필요한 작업입니다. 최신 분석 플랫폼은 셀프 서비스 및 거버넌스를 함께 제공하므로 전체 조직은 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 비즈니스에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 전통적으로 IT 조직이 실행하는 BI 플랫폼의 틀을 깨는 것이므로 다른 관점으로 평가되어야 합니다.

최신 분석 업계의 입증된 리더인 Tableau를 통해 조직은 안전하고 확장 가능한 환경에서 신뢰할 수 있는 데이터를 탐색할 수 있습니다. 사람들은 Tableau가 제공하는 직관적인 시각적 분석, 대화형 대시보드, 제한 없는 애드혹 분석을 사용하여 숨겨진 기회를 찾아내고 인사이트를 발견할 수 있습니다. 또한 기업은 온프레미스 또는 클라우드에서 Tableau를 비즈니스에 확실하게 통합하고 규모에 맞는 진정한 셀프 서비스 분석을 제공하는 데 필요한 보안, 거버넌스, 관리 기능을 확보하게 됩니다.

작성자 정보: 

Josh Parenteau

Tableau 마켓 인텔리전스 책임자

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