데이터 분석 툴: 소프트웨어 분류, 기능 및 활용 사례

빅데이터 시대에서 데이터 분석의 핵심은 비즈니스 로직입니다. 분석 로직을 통해 비즈니스 요구사항을 데이터 처리 로직으로 변환할 수 있습니다. 빅데이터 분석 도구는 이러한 목표를 실현하는 데 필수적인 역할을 합니다. 적절한 도구를 선택하면 목표를 더 신속하게 달성할 수 있습니다.

데이터 분석을 진행할 때는 각 단계에 맞는 적합하고 사용하기 쉬운 도구를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 오늘은 빅데이터 분석 소프트웨어의 정의와 분류를 소개하고, 다양한 빅데이터 분석 도구들을 종합적으로 살펴보겠습니다. 또한, FineBI와 같은 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 도구를 통해 구체적인 빅데이터 분석 사례를 설명드리겠습니다.

FineBI는 전문적이면서도 사용하기 쉬운 도구로, 드래그 앤 드롭 기능을 통해 데이터 분석과 시각화를 간편하게 수행할 수 있습니다.아래 버튼을 클릭하시면 FineBI 빅데이터 분석 소프트웨어를 무료로 체험해보실 수 있습니다.

빅데이터 분석 도구란?

빅데이터 분석 도구는 대량의 복잡한 데이터를 처리, 분석 및 해석하는 데 사용되는 소프트웨어나 도구입니다. 이러한 도구들은 구조화된 및 비구조화된 데이터 소스에서 데이터를 추출, 정리 및 변환할 수 있으며, 통계, 수학 모델, 기계 학습 및 기타 기술을 사용하여 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 빅데이터 분석 도구는 사용자가 데이터의 패턴, 추세 및 관계를 발견하여 깊이 있는 통찰과 비즈니스 가치를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 일반적으로 사용되는 데이터 분석 도구에는 Excel, SQL, Python, R, Hadoop, Spark, FineBI, Tableau, Power BI 등이 있으며, 각 도구마다 다양한 기능과 특성이 있습니다.

빅데이터 분석 도구의 분류 방법

이전 기사에서는 기업 데이터 응용 구조에서 데이터 분석 소프트웨어의 선택에 대해 논의했습니다. 오늘은 사용자 관점에서 접근하여 데이터 분석 도구의 두 가지 주요 범주에 대해 이야기하겠습니다.

비즈니스 유형 분석가: 운영 부서, 마케팅 부서, 판매 부서 등에 위치합니다. 그들은 서비스하는 비즈니스 부서에 따라 데이터 운영, 경영 분석, 회원 분석, 비즈니스 분석가 등으로 불릴 수 있습니다. 다른 비즈니스 라인의 문제를 고려할 때 분석 접근 방식과 시스템이 달라집니다. 비즈니스 유형 분석가의 주요 작업은 비즈니스 보고서를 정리하고 특정 비즈니스에 대한 전문 분석을 수행하며, 비즈니스 성장 주위의 데이터 계산, 계획 및 솔루션 설계를 포함합니다.

기술 유형 분석가: 주로 IT 부서, 데이터 센터 등에 위치합니다. 다양한 작업 단계에 따라 데이터베이스 엔지니어, ETL 엔지니어, 크롤링 엔지니어, 알고리즘 엔지니어 등으로 나눌 수 있습니다. 중소기업에서는 일반적으로 한 명의 기술 전문가가 이러한 작업 프로세스를 처리합니다. 대기업에서는 표준 데이터 센터에는 데이터 웨어하우스, 전문 분석 및 모델링 분석 등의 팀이 있으며 데이터 개발 작업을 처리합니다. 더 큰 회사에서는 데이터 관리 팀이 전문적으로 지향하는 작업으로 인해 여러 단계, 복잡한 데이터 시스템이 형성됩니다.

이와 같이 각 환경에 맞는 기술 지원과 전문적인 참여가 필요하며, 이는 다양한 직무로 이어집니다.

다양한 유형의 분석가를 위한 도구 특성과 포인트입니다.

초급 데이터 분석가: Excel의 능숙한 사용이 필수이며, 피벗 테이블과 함수 사용이 익숙해야 합니다. VBA 이해도는 추가 점수입니다. 또한 FineBI와 같은 셀프 서비스 BI 도구에 대한 이해는 시작 도구로 매우 좋은 선택입니다.

고급 데이터 분석가: 분석 도구 사용이 핵심 능력이며, VBA에 익숙해야 하며, SPSS, 보고 도구, BI 도구 및 SAS 등을 적어도 능숙하게 사용해야 합니다. Matlab과 같은 다른 분석 도구는 특정 상황에 따라 다를 수 있습니다.

데이터 캡처 엔지니어: R과 Python과 같은 프로그래밍 언어를 이해해야 하며, 이러한 언어는 문제 해결의 핵심 도구가 됩니다. 

또한 데이터베이스와 관련된 기술도 중요합니다.

코드 클래스 도구도 중요한 유형 중 하나입니다. 초급 데이터 분석가에게는 SQL 쿼리 작성이 필수이며, 필요에 따라 Hadoop과 Hive 쿼리도 사용할 수 있어야 합니다. 고급 데이터 분석가에게는 SQL 외에도 Python을 이해하는 것이 데이터 획득 및 처리에 매우 중요하며, 다른 프로그래밍 언어도 고려할 수 있습니다. 데이터 캡처 엔지니어는 Hadoop에 능통해야 하며, Python, Java 또는 C++와 같은 프로그래밍 언어 중 하나에 익숙해야 합니다.

빅데이터 분석을 위한 주요 도구 소개

다양한 도구의 특성과 기능을 이해하기 위해 몇 가지 전형적인 예제를 통해 다양한 데이터 분석 도구를 살펴보겠습니다.

Excel

많은 사람들이 Excel을 단순히 사무용 소프트웨어로만 생각하지만, 실제로 그들이 Excel에 대해 이해한 수준은 50%도 안 될 수 있습니다. 사실, Excel은 가장 다재다능한 데이터 분석 도구 중 하나로, 표 작성, 피벗 테이블, VBA 등 다양한 기능을 제공하여 사람들의 대부분 데이터 분석 도구를 충족할 수 있습니다. 

또한, 대부분의 기업이 중소기업에 속하며, 일상적으로 사용되는 데이터는 대규모 데이터의 범주를 벗어나지 않기 때문에 Excel은 대다수 기업의 요구를 충족하는 데 충분합니다.

장점:

쉽게 접근 가능하며, 학습 자료가 풍부합니다.

모델링, 시각화, 보고서 작성 등 다양한 기능을 제공합니다.

작업의 의미를 이해하고, 다른 도구를 배우기 전에 기초를 다질 수 있습니다.

초급 데이터 분석 도구로서 많은 분석 작업을 완료할 수 있습니다.

단점:

심화 학습에는 VBA를 이해해야 하며, 학습 난이도가 높을 수 있습니다.

대규모 데이터 분석 시 카드 현상이 발생할 수 있습니다.

Excel 2016 버전에서는 단일 데이터 파일이 108만 행으로 제한되어 대규모 데이터셋을 처리하기에 적합하지 않습니다.

내장 통계 분석 기능이 비교적 간단하여 실용적인 가치가 제한적입니다.

결론적으로, 백만 행 이하의 데이터 처리와 분석에 있어 Excel은 좋은 선택입니다. 데이터 분석을 배우려는 신입사원에게 Excel은 절대적으로 필수적인 도구입니다.

BI (Business Intelligence)

대부분의 빅 데이터 분석가는 보고서 작성에 많은 시간을 할애하며, 데이터 분석가들은 주로 비즈니스 인텔리전스(BI) 보고서를 사용합니다. 전통적인 기업에서 BI는 기업 데이터를 효율적으로 통합하여 빠르게 보고서를 생성하고 결정을 내릴 수 있는 완전한 솔루션입니다. 데이터 웨어하우스, ETL, OLAP, 권한 제어 등의 모듈을 포함하고 있습니다.

BI 도구는 주로 두 가지 목적으로 사용됩니다. 하나는 BI의 자동 보고서 생성 기능을 활용하여 매일 대량의 데이터 정리와 요약을 처리하고, 데이터 정리, 모델링 및 다운로드 작업을 BI에 자동으로 맡기는 것입니다. 또 다른 하나는 BI의 시각화 기능을 활용한 분석입니다. Excel에 비해 BI는 더 풍부하고 사용하기 쉬우며, 아름다운 시각화 기능을 제공하여 차트 제작 시간을 절반 이상 절약할 수 있습니다. 기업급 응용 프로그램으로 BI는 회사 데이터베이스에 연결하여 기업급 보고서를 생성할 수 있습니다.

최근 인기 있는 BI 도구인 FineBI를 예로 들면, FineBI는 두 가지 주요 용도를 갖추고 있습니다. 첫째, 자동 보고서 생성 기능으로 데이터 분석가가 매일 다루는 대규모 데이터 요구를 자동으로 처리할 수 있습니다. FineBI의 인터페이스와 프로세스는 명확하고 각 모듈에는 명확한 기능 영역이 있어 사용하기 쉽습니다. 둘째, 시각화 기능을 활용한 분석입니다. FineBI는 Excel보다 더 다양한 시각화 기능을 제공하며, 50여 종류의 일반적인 차트를 내 한 번 클릭으로 생성할 수 있습니다. FineBI를 통해 사용자는 필요한 데이터 결과를 유연하게 얻을 수 있으며, 데이터의 시각적 표현을 선택할 수 있습니다. 매일 보고서 제작에 많은 시간을 쓰는 경우 FineBI를 사용하면 작업 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

보고서 소프트웨어

보고서 도구는 데이터 보고서를 생성, 제공 및 분석하는 데 특화된 소프트웨어나 도구입니다. 데이터 소스에서 데이터를 추출하고 정리, 가공하여 결과를 명확하고 시각적으로 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 더 잘 이해하고 관련 결정을 내릴 수 있습니다.

FineReport를 예로 들면, FineReport는 Java로 개발된 순수 Java로 작성된 보고서 도구입니다. Excel과 유사한 보고서 디자인 인터페이스를 사용하여 학습 비용을 낮추고, 다양한 복잡한 보고서와 대시보드를 쉽게 생성할 수 있습니다. 

FineReport는 Hadoop, GreenPlumn, Kylin 등 다양한 빅 데이터 플랫폼을 지원합니다. 또한 SAP HANA, SAP BW, SSAS, EssBase와 같은 다차원 데이터베이스를 지원하며, MongoDB, SQLite, Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스 및 전통적인 관계형 데이터베이스 및 프로그램 데이터 소스를 지원합니다.

FineReport는 사용자가 다음과 같은 주요 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다:

데이터 추출 및 기본 데이터 처리

데이터 입력 및 수집

보고서 디자인 및 제작

데이터 분석 및 시각화

종합적으로 말하면, FineReport는 Excel과 유사한 디자인 인터페이스, 다양한 데이터베이스 지원 및 강력한 보고서 제작 기능으로 기업에 효율적이고 유연한 보고서 개발 솔루션을 제공합니다.

파이썬

파이썬은 데이터 분석 분야에서 강력한 도구로 손꼽힙니다. 이는 무시할 수 없는 사실입니다. 파이썬을 사용하면 원하는 기능을 자유롭게 코딩하여 구현할 수 있습니다. Excel이나 BI 도구와 비교할 때 파이썬의 학습 곡선은 다소 높지만, 데이터 과학자에게는 반드시 필수적인 도구입니다. 특히 통계 분석과 예측 분석 등의 분야에서 다른 도구들과 비교할 수 없는 장점을 가지고 있습니다.

초보자에게는 초기 단계에서는 일단 파이썬을 배우지 않아도 되는 경우도 있습니다. 그러나 이 분야에서 장기적으로 성장하고자 한다면 파이썬은 절대적으로 필수적이며, 회피할 수 없는 경험이 될 것입니다.

여러 빅데이터 분석 도구의 통합 활용 사례

다양한 빅데이터 분석 도구를 깊이 이해한 후에는 각 도구의 적용 범위가 다르다는 것을 알게 됩니다. 종합적인 효과를 얻기 위해 기업은 여러 도구를 결합하여 사용할 수 있습니다. 아래에서는 구체적인 사례를 통해 여러 빅데이터 분석 도구를 통합하여 사용하는 실제 효과를 소개하겠습니다.

한 항공사를 예로 들어보겠습니다. 이 항공사는 209대의 비행기를 보유하고 있으며, 현재 국내외 노선이 400개 이상이며, 연간 승객 운송 건수는 거의 4천만 명에 달합니다. 전사의 기업 데이터 웨어하우스는 200여 개의 비즈니스 시스템과 연계되어 있으며, 매일 실시간 및 오프라인 계산 작업이 1만 개가 넘고, 데이터 동기화는 30억 건 이상이고, 통합된 데이터는 100TB를 초과합니다.

FineBI 제품을 도입하기 전에 이 항공사는 많은 기업들과 마찬가지로 축적된 대량 데이터를 새 시대에 걸맞게 활용하지 못하고 있었으며, 데이터 관리 및 데이터 응용 과정에서 네 가지 주요 문제를 겪고 있었습니다:

• 데이터 분산으로 인해 필요한 데이터를 찾기 어렵게 하는 데이터 섬이 형성되었습니다

• 부서간 데이터 공유가 어렵고, 커뮤니케이션 비용이 높으며, 권한이 명확하지 않아 데이터 사용 장벽이 형성되었습니다.

• 데이터 품질의 불일치로 인해 더티 데이터 문제가 발생하여 데이터 사용이 어려워지며, 비교 및 정리에 많은 시간이 소요되었습니다.

• 데이터 분석 응용 부족으로 인해 체계적인 데이터 사고와 강력한 분석 도구가 부족하여 데이터 자원 활용이 제한되고 데이터 가치가 충분히 발휘되지 못하였습니다.

FineBI 및 FineReport를 도입한 이후에는 사용 범위가 비행, 운영, 마케팅, 기계, 재무, 인력 등 모든 분야로 확대되어 업무 인력과 IT 인력이 기존의 조직과 업무 경계를 넘어서고, 상호 작용을 촉진하며, 업무 부문 간의 통합을 촉진하고, 데이터 주도의 비즈니스 혁신을 위한 좋은 플랫폼을 제공하였습니다. 사용자 요구에 기반하여 관리자, 프로세스 최적화 담당자, 프로세스 사용자 세 가지 유형의 인구에 대한 네 가지 분석 대시보드(회사 관리, 부서 행정 관리, 프로세스 최적화, 프로세스 사용)를 설계하여 회사 관리 프로세스 효율성을 높였습니다. 2021년 대비 2020년에 비해 프로세스 순환 효율이 6% 향상되었으며, 23개의 중복 프로세스를 제거하여 "사람을 다스리고 일을 잘 처리하다"는 목표를 달성하고, 회사의 지속적이고 건강한 고품질 발전에 기여하였습니다.

빅데이터 시대에 가장 널리 사용되는 빅데이터 분석 도구는 보고서 도구와 셀프 서비스 BI입니다. 본문은 FineReport와 FineBI 두 도구의 기본 정보를 깊이 탐구하였습니다. 

Gartner의 이중 모드 IT 모델에 따라 기업은 자체 데이터 응용 성숙도에 따라 어느 BI 유형이 자신에게 더 적합한지 판단하거나, 두 도구를 결합하여 사용할 필요가 있는지를 판단할 수 있습니다. 많은 기업들이 두 제품을 동시에 구매하여 FineReport + FineBI의 완벽한 조합을 통해 기업 IT의 복잡한 보고서 및 비즈니스 즉석 분석 요구를 쉽게 해결하고 있습니다! 

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