스마트 분석

조직에서는 더 많은 직원이 고급 분석을 수행하도록 지원하는 새로운 기술을 찾고 있습니다. Tableau는 데이터 과학자부터 비즈니스 사용자에 이르기까지 누구나 기계 학습, 통계, 자연어 및 스마트한 데이터 준비를 통해 예상치 못한 인사이트를 얻고 더 빨리 답을 구할 수 있도록 돕는 분석 기능에 투자하고 있습니다.

데이터에 질문

‘데이터에 질문’을 사용하면 자연어로 질문하고 바로 Tableau에서 즉시 답변을 얻을 수 있습니다. 답변은 데이터 구조를 이해할 필요 없이 풍부한 데이터 시각화 형태로 제공되므로 더 빨리 답변에 도달하게 됩니다.

자세한 내용

데이터 설명

‘데이터 설명’은 AI의 힘을 활용하여 데이터의 특정 요소를 설명함으로써 분석을 가속화합니다. 고급 통계 모델을 기반으로 집중적인 설명이 제공되므로, 사용자는 존재하지 않는 답을 찾는 데 시간을 허비할 필요가 없습니다.

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통계 모델 통합

Tableau는 MATLAB, R, SAS 및 SPSS의 출력 파일을 데이터 원본으로 연결할 뿐만 아니라, R 및 Python과의 직접 통합도 지원합니다. Tableau 내부에서 코드를 직접 실행할 수 있을 뿐만 아니라, Rserve 및 TabPy 같은 예측 서비스의 모델 결과를 시각화 및 조작할 수 있습니다.

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훨씬 더 빠르게 인사이트를 활용합니다

Constellation Research의 Doug Henschen과 Tableau의 최고 제품 책임자인 Francois Ajenstat는 이 인터뷰에서 스마트 분석 동향에 대해 이야기를 나눕니다. Tableau 플랫폼의 풍부한 분석 기능을 바탕으로 구축된 스마트 기능 덕분에 분석 프로세스의 진입 장벽이 낮아지는 한편 고급 사용자는 보다 정교한 질문을 던질 수 있게 되었습니다.

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자동 데이터 탐색

강력한 알고리즘과 통계 모델이 이해하기 쉬운 방식으로 패키징되어 있으므로 고객은 새로운 더욱 효율적인 분석이 가능하고 복잡한 데이터 집합을 분석할 때 부담이 줄어듭니다.

데이터 설명

‘데이터 설명’은 AI의 힘을 활용하여 데이터의 특정 요소를 설명함으로써 분석을 가속화합니다. 고급 통계 모델을 기반으로 집중적인 설명이 제공되므로, 사용자는 존재하지 않는 답을 찾는 데 시간을 허비할 필요가 없습니다.

클러스터링

자동 클러스터 분석은 Tableau 제품에 포함된 끌어 놓기 기능으로, 이를 통해 누구나 기본 제공되는 k-평균 클러스터 분석 모델을 사용해 이 방법을 사용하지 않았으면 찾아내지 못했을 수 있는 데이터의 통계적으로 유의미한 그룹을 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

  • 블로그: Tableau 10의 클러스터링 기능으로 데이터 패턴 파악
  • 블로그: 클러스터링이란 무엇이며 이 기능을 사용하는 이유는 무엇입니까?

자연어

자연어를 사용해 데이터와 상호 작용이 가능하여 인사이트를 얻기까지 진입 장벽이 낮아지므로 기술 데이터 전문 지식이 깊지 않더라도 더욱 빠르게 질문에 대답할 수 있습니다.

자연어 처리

Tableau는 Tableau 2019.1 버전에 Tableau Server 및 Online용 ‘데이터에 질문’을 도입했습니다. ‘데이터에 질문’을 사용하면 자연어로 질문하고 바로 Tableau에서 즉시 답변을 얻을 수 있습니다. 답변은 데이터 구조를 이해할 필요 없이 풍부한 데이터 시각화 형태로 제공되므로 더 빨리 답변에 도달하게 됩니다. ‘데이터에 질문’은 Tableau 플랫폼에 완벽하게 통합되어, 추가로 설치할 필요 없이 기존 데이터 원본에 대해 작동합니다. ‘데이터에 질문’ 대화형 데모를 살펴보십시오.

자연어 생성

Narrative Science, Automated Insights 및 ARRIA를 비롯한 NLG 파트너를 통해 자연어 생성 기능이 대시보드에 도입되었습니다. Tableau의 API를 활용하는 이 기술은 텍스트 기반의 비주얼리제이션 설명을 자동으로 생성하므로 고객이 데이터에서 더 많은 인사이트를 추출하는 데 도움이 됩니다.

추가 리소스

  • 웹 세미나: BI 동향 #3: 자연어 처리(NLP)
  • 블로그: Tableau에 자연어 기능 도입
  • 블로그: 2018 소매업 동향 집중 분석—자연어 생성으로 시각적 분석이 확장되다

  • 웹 세미나: 깊이 있는 인사이트 확보 텍스트 분석 + 시각적 분석
  • 웹 세미나: 역할 기반 NLG 덕분에 누구나 데이터 전문가가 될 수 있습니다
  • 웹 세미나: 금융 서비스 부문의 NLG 증가

스마트한 데이터 준비

Tableau의 강력한 기계 학습 덕분에 더욱 자동화된 셀프 서비스 데이터 준비가 가능해졌습니다. 데이터 결합, 구성 및 정리에 필요한 수작업이 줄어듦에 따라 누구나 더 빠르게 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터 해석기

하위 테이블 자동 감지, 고유 서식 제거 및 사용자가 스프레드시트, PDF 등의 데이터를 빠르고 쉽게 피벗 및 분할할 수 있는 기능이 포함된 데이터 해석기 덕분에 누구나 빠르게 분석이 가능합니다.

퍼지 매칭

퍼지 매칭을 한 번만 클릭하면 발음이나 공통 문자를 기준으로 관련 단어가 색인화 및 그룹화됩니다. 사용자의 빠른 데이터 준비를 지원하도록 강력한 알고리즘이 백그라운드로 실행되므로 수동 클린업이 최소화됩니다.

스마트 권장 사항

올바른 데이터로 더욱 빠르게 분석을 시작할 수 있습니다. Tableau는 기계 학습을 사용하여 조직의 데이터 원본 사용 메트릭을 기준으로 데이터베이스 테이블 및 조인을 추천합니다.

추가 리소스
  • 웹 세미나: 더티 데이터로 인한 비용 증가
  • 블로그: Tableau Prep(Project Maestro) 출시: 데이터 준비 환경의 재정의
  • 블로그: Tableau Prep 사용이 처음이신가요? 다섯 가지 기본 사항으로 시작하세요
  • 백서: Tableau Prep을 사용한 데이터 준비 모범 사례
  • 제품: Tableau Prep, 새로운 데이터 준비 솔루션
  • 블로그: Tableau 10.3의 권장 테이블 및 스마트 조인 소개

예측 분석

사용하기 쉬운 환경에 강력한 예측 모델이 패키지화되어 더 많은 사람들이 예측 기능을 활용할 수 있으므로 업무 변화가 기대됩니다.

예측

비즈니스 진행 방향을 예측할 수 있습니다. 끌어 놓기만 하면 예측이 생성됩니다. Tableau는 데이터를 바탕으로 자동으로 예측 모델을 선택한 다음 지수평활법 모델을 사용해 계절적 변동을 처리합니다.

통계 모델 통합

Tableau는 MATLAB, R, SAS 및 SPSS의 출력 파일을 데이터 원본으로 연결할 뿐만 아니라, R 및 Python과의 직접 통합도 지원합니다. Tableau 내부에서 코드를 직접 실행할 수 있을 뿐만 아니라, Rserve 및 TabPy 같은 예측 서비스의 모델 결과를 시각화 및 조작할 수 있습니다. 통계 모델이 통합되어 누구나 데이터 과학 팀이 구축한 모델을 쉽게 활용할 수 있습니다.

추가 리소스

  • 웹 세미나: R 및 Python이 포함된 고급 분석 응용 프로그램 구축
  • 백서: R 및 Tableau 사용
  • 백서: Tableau를 사용한 고급 분석

  • 블로그: Tableau에서 작동하도록 MATLAB 모델 및 알고리즘 적용
  • 블로그: TabPy를 사용한 고급 분석 응용 프로그램 구축
  • 블로그: R과 Python에서 SQL Server와 함께 Tableau를 사용하는 방법