처음부터 배우는 대시보드 만들기 실전 방법

대시보드 만들기 과정에서 실무자는 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있어 분석과 보고에 많은 시간을 투자합니다. 기업은 신속한 의사결정이 필요하지만, 비효율적인 데이터 처리로 인해 경쟁력을 잃을 수 있습니다. 의사결정권자는 최신 정보에 기반한 인사이트를 원하지만, 복잡한 도구와 반복 작업이 부담으로 작용합니다. FineBI와 같은 혁신적인 솔루션은 이러한 문제 해결에 실질적인 도움을 제공합니다.

성공적인 대시보드 만들기의 시작

'누가, 왜' 보는가?

대시보드 만들기에서 가장 먼저 고려해야 할 점은 대시보드를 사용하는 주체와 목적입니다. 기업 내 다양한 부서와 역할에 따라 필요한 정보와 시각화 방식이 달라집니다. 예를 들어, 경영진은 비즈니스 성과와 전략적 방향에 집중하며, 실무진은 팀 목표에 맞춘 데이터가 필요합니다. 영업 부서는 매출과 고객 정보를, 생산 부서는 생산량과 품질 지표를 중시합니다.

대시보드 만들기 초기에 사용자별 요구사항을 명확히 정의하면, 불필요한 데이터 시각화를 줄이고 핵심 정보를 효과적으로 전달할 수 있습니다.

사용자가 꼭 봐야 할 핵심 성과 지표(KPI) 설정

핵심 성과 지표(KPI)는 기업의 목표 달성 여부를 판단하는 기준입니다. KPI 선정 시에는 사업의 주요 성과를 측정할 수 있는 지표를 중심으로 설정해야 합니다. KPI는 팀의 성과를 객관적으로 평가하고, 수집된 데이터를 기반으로 개선점을 도출하는 데 활용됩니다.

• KPI는 사업의 주요 성과를 측정하는 데 사용됩니다.
• 팀의 성과를 측정하는 데 초점을 맞춥니다.
• 수집된 데이터를 기반으로 목표 달성 여부를 확인하고 개선점을 도출합니다.

아래 표는 KPI 대시보드와 일반 성과 보고서의 차이를 보여줍니다.

목표 달성을 위한 분석 데이터 선정하기

분석 데이터 선정은 대시보드의 품질을 좌우합니다. 실무자는 확보 가능한 데이터의 종류와 출처를 먼저 확인해야 합니다. 데이터 유형에 따라 적용 가능한 분석 방법과 솔루션이 달라지므로, 데이터의 특성과 품질을 사전에 검토하는 과정이 필요합니다.

• 분석을 위한 데이터 확보가 필수적입니다.
• 데이터 유형에 따라 분석 방법이 달라집니다.
• 전략적 중요도, ROI, 실행 용이성, 시급성, 난이도 등 다양한 기준을 고려해야 합니다.
• 사용 가능한 데이터와 적합한 사례를 탐색하고, 분석 과정에서 발생할 수 있는 요소를 미리 파악해야 합니다.

비즈니스 이해 단계에서는 목표 달성을 위한 요구 사항을 파악하고, 데이터 이해 단계에서는 웹사이트 로그, 고객 프로필, 구매 이력 등 다양한 데이터를 수집합니다. 데이터 준비 단계에서는 데이터의 특성과 품질을 검토하고, 모델링 단계에서는 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공합니다.

핵심 데이터를 우선 제공하고, 중요한 정보에 집중하는 것이 성공적인 대시보드 구축의 출발점입니다.

한눈에 들어오는 대시보드 만들기

Z자 동선을 고려한 효과적인 레이아웃 설계

대시보드 만들기에서 정보 전달의 효율성을 높이려면 시각적 동선을 고려한 레이아웃 설계가 중요합니다. 실무자는 사용자가 화면을 읽는 자연스러운 흐름, 즉 왼쪽 상단에서 오른쪽 하단으로 이어지는 Z자 동선을 활용해야 합니다. 이 구조는 핵심 정보를 상단과 좌측에 배치하여 빠른 인지와 이해를 돕습니다. 주요 지표는 시선이 가장 먼저 닿는 위치에 배치하고, 세부 정보는 하단이나 우측에 정렬하면 정보의 우선순위를 명확히 할 수 있습니다. 이러한 설계는 데이터 해석의 정확성을 높이고, 불필요한 시각적 혼란을 줄입니다.

주요 지표를 강조하는 스토리보드 및 목업(Mockup)

스토리보드와 목업은 대시보드 설계 과정에서 실무자 간 협업과 사용자 경험 개선에 큰 역할을 합니다. 스토리보드는 전체적인 흐름과 사용자 인터랙션을 시각적으로 표현하여 설계 의도를 명확히 전달합니다. 목업은 실제와 유사한 형태로 디자인을 테스트할 수 있게 하여, 문제를 조기에 발견하고 피드백을 반영할 수 있습니다.

이러한 도구를 활용하면 설계 단계에서 오류를 줄이고, 실제 운영 환경에 적합한 대시보드를 구현할 수 있습니다.

대시보드 만들 때 피해야 할 디자인 실수

대시보드 디자인 과정에서는 몇 가지 흔한 실수를 주의해야 합니다.

1. 대시보드의 명확한 목적을 설정하지 않는 경우
2. 핵심 지표를 설명할 수 있는 보조 지표를 활용하지 않는 경우
3. 전체 구조와 흐름을 미리 스케치하지 않는 경우
4. 데이터에 적합한 차트를 선택하지 않는 경우
5. 많은 정보를 한 화면에 담으려다 혼란을 유발하는 경우

실무자는 단순함을 유지하는 것이 중요합니다. 많은 정보를 한 번에 보여주려는 시도는 오히려 혼란과 오해를 초래할 수 있습니다. 디자인 단계에서는 사용자 통제감과 자유를 보장하고, 일관된 용어와 표준을 사용해야 합니다. 또한, 오류를 방지할 수 있는 설계를 우선적으로 고려하고, 사용자가 선택 가능한 요소를 쉽게 인식할 수 있도록 해야 합니다. 능숙한 사용자를 위한 효율적인 사용 방법도 함께 제공하면 대시보드의 활용도가 높아집니다.

효과적인 대시보드 만들기는 명확한 구조 설계와 사용자 중심의 디자인에서 시작됩니다.

FineBI로 대시보드 만들기 

클릭만으로 다양한 데이터 소스 연결하기

실무자는 대시보드 만들기 과정에서 다양한 데이터 소스를 신속하게 연결해야 합니다. FineBI는 외부 시스템, 데이터베이스, 엑셀 파일 등 여러 소스와의 연동을 지원합니다. 내장 데이터 처리 엔진을 통해 데이터 전처리, 정제, 변환을 한 번에 수행할 수 있습니다. 빅데이터 환경에서도 빠르고 안정적으로 데이터를 처리할 수 있어, 기업의 데이터 활용 효율성이 크게 향상됩니다.

• FineBI의 데이터 소스 연결 방식
  • 외부 시스템 연동
  • 엑셀 등 파일 데이터 연동
  • 내장 데이터 처리 엔진 제공
  • 대용량 데이터의 빠른 처리 지원

코딩 없이 데이터를 정제하고 통합하는 방법

기업은 복잡한 코딩 없이도 데이터를 정제하고 통합할 수 있어야 합니다. FineBI는 다양한 데이터 준비 방식을 제공합니다. 데이터 통합은 여러 소스를 체계적으로 결합하여 데이터 레이크나 데이터 웨어하우스에 저장하는 과정입니다. 데이터 블렌딩은 변환되지 않은 여러 데이터 세트를 결합하는 방법입니다. 데이터 조인은 동일한 소스 내에서 특정 범위의 데이터를 결합할 때 사용합니다. 이러한 기능을 통해 실무자는 데이터 품질을 높이고, 분석의 정확성을 확보할 수 있습니다.

• 데이터 통합: 여러 소스의 데이터 체계적 결합
• 데이터 블렌딩: 변환 전 데이터 세트 결합
• 데이터 조인: 동일 소스 내 데이터 범위 결합

FineBI의 셀프 서비스 데이터 준비 기능

FineBI는 실무자가 IT 지원 없이도 직접 데이터를 준비할 수 있는 셀프 서비스 기능을 제공합니다. 50가지 이상의 차트와 자동 차트 추천 기능을 통해 시각화 작업이 간편합니다. 실시간 대시보드와 코크핏 구성을 지원하여 복잡한 데이터도 즉시 시각화할 수 있습니다. 인터랙티브한 UX 환경에서 필터 적용, 클릭 분석, 조건별 드릴다운 등 다양한 분석 기능을 활용할 수 있습니다. 직관적인 UI로 학습 난이도가 낮고, 비용 부담도 적어 기업의 데이터 분석 역량을 빠르게 강화할 수 있습니다.

FineBI의 셀프 서비스 데이터 준비 기능은 실무자가 데이터 분석의 전 과정을 주도할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기업은 데이터 기반 의사결정의 속도와 품질을 동시에 높일 수 있습니다.

실전 대시보드 만들기 

데이터 의도에 맞는 최적의 시각화 차트 선택

실무자는 데이터의 목적과 전달하려는 메시지에 따라 적합한 시각화 차트를 선택해야 합니다. 데이터 분석가의 목표는 데이터 기반의 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 있습니다. 분석 결과는 단순한 숫자 나열을 넘어, 실제 비즈니스 의사결정에 직접적인 영향을 미칩니다.
실제 현장에서는 설계자의 의도와 사용자의 해석이 일치하지 않는 경우가 많습니다. 사용자가 시각적 단서를 인식하지 못하거나, 다른 방식으로 해석할 수 있기 때문입니다.
FineBI는 바 차트, 라인 차트, 파이 차트, 히트맵, 지도 등 다양한 시각화 유형을 제공합니다. 실무자는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적합한 차트를 선택함으로써, 정보 전달의 명확성과 해석의 정확성을 높일 수 있습니다.

사용자의 분석을 돕는 동적 효과 및 인터랙션 추가

대시보드 만들기 과정에서 동적 효과와 인터랙션은 사용자 경험을 크게 향상시킵니다.

• 인터랙션은 사용자가 대시보드와 직접 상호작용할 수 있는 기회를 제공합니다.
• 시각적 효과와 애니메이션, 동적 요소는 분석 과정을 더욱 흥미롭고 생동감 있게 만듭니다.
• 차트나 그래프에 인터랙티브한 요소를 추가하면 복잡한 정보도 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 인터랙션은 사용자의 참여율을 높이고, 데이터 탐색 시간을 늘려 분석의 깊이를 더합니다.

실무자는 이러한 기능을 활용하여 데이터의 핵심 메시지를 효과적으로 전달하고, 사용자의 분석 효율성을 극대화할 수 있습니다.

FineBI의 다양한 시각화 컴포넌트 활용하기

FineBI는 60여 종 이상의 시각화 컴포넌트를 제공하여, 실무자가 다양한 비즈니스 요구에 맞는 대시보드를 설계할 수 있도록 지원합니다.
시각화 설계 시에는 다음 사항을 고려해야 합니다.

1. 사용자의 관점에서 시각화를 설계해야 합니다.
2. 부가정보와 스토리텔링을 통해 데이터의 맥락을 제공합니다.
3. 데이터 간의 관계나 패턴을 강조하는 설계가 필요합니다.

실무자는 FineBI의 다양한 컴포넌트를 활용하여 복잡한 데이터 패턴을 효과적으로 전달하고, 기업의 데이터 기반 의사결정 역량을 강화할 수 있습니다.

대시보드 만들기는 목표 설정, 구조 설계, 데이터 준비, 시각화의 네 단계로 체계적으로 진행할 수 있습니다. 각 단계에서 실무자는 핵심 지표와 데이터를 명확히 정의하고, 효과적인 레이아웃과 시각화를 통해 정보를 전달할 수 있습니다. FineBI와 같은 솔루션을 활용하면 복잡한 데이터 분석도 손쉽게 구현할 수 있습니다. 지금까지 배운 내용을 바탕으로 직접 실전 대시보드 구축을 시작해 보시기 바랍니다.