페이지 2 목차 배경... 3 시각적 분석 주기 지원... 3 역할 및 책임: IT 및 비즈니스 사용자... 4 Drive 팀... 5 Drive의 4단계... 6 발견 단계... 7 시제품화 및 빠른 출시 단계... 8 기초 구축 단계... 10 확장 단계... 14

분석 문화 확장을 위한 실질적인 로드맵 2014년 9월

페이지 2 목차 배경... 3 시각적 분석 주기 지원... 3 역할 및 책임: IT 및 비즈니스 사용자... 4 Drive 팀... 5 Drive의 4단계... 6 발견 단계... 7 시제품화 및 빠른 출시 단계... 8 기초 구축 단계... 10 확장 단계... 14 결론... 15 용어집... 16 Tableau Drive 리소스... 17

페이지 3 백그라운드 Drive는 셀프 서비스 분석을 위한 엔터프라이즈 배포 방법론입니다. 이 Tableau Drive 설명서는 전환 도구로 Tableau를 이용하여 분석 문화를 확장하기 위한 실질적인 로드맵입니다. 활용 및 공유 VV. 작업 데이터 수집 Tableau Drive는 경험을 바탕으로 개발되었습니다. Tableau는 우수한 셀프 서비스 기능을 제공하지만 일부 고객은 다른 고객에 비해 조직 전체에 분석 문화를 더욱 성공적으로 확장해 나갈 수 있었습니다. Tableau의 활용 정도는 사용한 구현 접근 방식과 조직이 변화를 받아들일 준비가 되어 있는지에 따라 매우 달랐습니다. Tableau 는 분석 문화를 구축에 가장 큰 성공을 거둔 조직의 구현을 분석하고 가장 효과적이고 재사용이 가능한 기술을 문서화하여 이 설명서를 작성했습니다. 정얻기 그림 1: 시각적 분석 주기 데이터 뷰 구조 찾기 일부 조직의 경우 이 설명서에 소개된 프레임워크를 활용하는 것만으로도 충분히 Tableau를 활용할 수 있습니다. 그러나 전문가의 도움을 받으면 최종 목표를 더욱 빠르고 효율적으로 달성할 수 있을 것입니다. 탐색에 도움이 필요한 경우 Tableau 파트너 또는 Tableau의 전문가 서비스 팀에게 문의할 수 있습니다. 시각적 분석 주기 지원 설명에 앞서 우선 Tableau Drive 는 근본적으로 개별 또는 팀 기반의 시각적 분석을 가능하게 하는 것이 목적이라는 사실을 명백히 이해하는 것이 좋습니다. 시각적 분석은 데이터를 수집 및 분석하고 가설을 구축하고 재검토하는 반복적이며 비선형적인 주기라고 할 수 있습니다. 이 주기를 단축하거나 더 효율적인 알고리즘으로 간단하게 해결할 수는 없습니다. Tableau에서는 이 프로세스를 시각적 분석 주기라고 하며, 창립 이래로 이 프로세스를 더욱 빠르고 간편하게 만들기 위해 소프트웨어를 연마하고 있습니다. 대응력이란? 프로세스라는 단어를 소프트웨어 개발과 관련하여 사용하면 자연스럽게 대응력에 대해 생각하게 됩니다. 대응력이란 요구사항이 급변하는 시대에 적합하지 않은 폭포수 개발에 대한 유연한 대안으로 1990년대에 제안된 개발 원리 모음입니다. 비즈니스 IT 그림 2: 기존 폭포수 방법론 대응력이 뛰어난 방식의 원칙은 다음과 같습니다. 1. 프로세스 및 도구보다 사람이 우선 2. 종합적인 문서보다 효과적인 소프트웨어가 우선 3. 요구사항 수집보다 공동작업이 우선 4. 계획 준수보다 변화에 대한 대응이 우선

페이지 4 대응력이 뛰어난 프로세스의 경우 요구사항을 문서화하는 소모적인 작업이 필요하지 않습니다. 요구 사항은 더욱 유연하고 변경으로 인해 발생하는 지연 시간은 수 개월이 아닌 몇 시간 또는 며칠입니다. 이 경우 프로세스의 초기 단계에서 더 많은 피드백을 얻을 수 있어 보다 효과적인 결과에 도달할 수 있습니다. 시각적 분석 주기는 대응력이 뛰어난 프로세스입니다. 실제로 대응력이 소프트웨어 개발보다 분석에 더욱 적합하다고 생각하는 사람들도 있습니다. 운영 계획 주제 전문가 (요구사항) 개발 사용자 승인 테스트 계획 그림 4: 대응력이 개선된 프로세스 운영 주제 전문가 개발 역할 및 책임: IT 및 비즈니스 사용자 사용자 승인 (요구사항) 테스트 비즈니스와 IT 간의 새로운 파트너쉽 모델이 Drive 방법론의 한 부분을 차지합니다. Drive는 IT 및 비즈니스 경영진의 전폭적인 지원 없이는 성공할 수 없습니다. 책임은 분담되지만 시기별로 배포의 특정 측면에 각 역할에 기본 책임이 부여됩니다. 운영 전담(IT) 하지만 시각적 분석 주기는 IT와 비즈니스 간의 새로운 업무 분담을 제안함으로써 대응력이 뛰어난 방식을 더욱 확장합니다. 비즈니스 사용자가 창의적인 실행을 제어하게 됨에 따라 스스로 개발자의 역할을 하게 됩니다. 그림 2에서 볼 수 있듯이 전형적인 폭포수 개발 모델에서는 요구사항을 수집하는 단계에서만 비즈니스 팀이 관여를 합니다. 대응력이 뛰어난 방식은 반복적인 프로세스를 제안합니다. 대응력 개선 이 모델은 셀프 서비스 기술을 통해 더욱 개선할 수 있습니다. 비즈니스 사용자가 직접 데이터를 시각적으로 처리할 수 있을 때 요구사항의 수집, 계획, 개발 및 사용자 승인 단계가 극적으로 단축됩니다. 비즈니스 사용자는 연습을 통해 이러한 활동을 실시간으로 매우 빠르게 수행할 수 있어 보고서를 더욱 빠르게 작성할 수 있을 뿐만 아니라 여러 사용자가 함께 협력하여 분석을 수행할 수도 있습니다. 데이터 수집, 준비, 보안, 거버넌스 및 프로비저닝 인트라넷 Wiki와 커뮤니티 소프트웨어 및 서비스 Tableau Server 배포, 구성 및 유지 관리 Tableau Desktop 프로비저닝 전파 전담(비즈니스 사용자) 모범 사례 개발 및 홍보 교육 및 지원 분석 개발 및 문화를 장려하기 위한 지속적인 캠페인 새 데이터 원본 파악 및 우선 순위 지정

페이지 5 Tableau Drive는 창의적인 분석 작업의 소유권을 IT에서 비즈니스 사용자로 이전할 수 있는 방법을 제공합니다. IT는 특정 상황에 특화된 통합 문서를 지속적으로 개발할 수 있으며(예: CEO KPI 대시보드), 비즈니스 사용자는 스스로 분석 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 프로젝트가 시작할 때부터 프로젝트 관리자와 함께 프로젝트를 정의하는 작업 등에 관여하게 됩니다. 챔피언은 일반적으로 분석을 시제품화하고 이러한 초기 프로젝트의 결과를 활용하여 더욱 규모가 큰 프로젝트를 추진합니다. 프로젝트가 시작되면 이 사람은 이러한 업무에 전념할 수 있습니다. Drive 팀 일반적으로 소규모의 팀 단위로 업무를 수행할 때 가장 우수한 결과를 달성할 수 있습니다. 조직에서 가장 효율적이고 효과적으로 문화를 변화시킬 수 있는 방법 중 하나는 복합적인 기능을 갖춘 팀 내에서 실시간 분석을 수행하는 것입니다. 이와 같이 문제를 해결하기 위해 대응력이 뛰어난 방법론을 활용해 팀으로 업무를 수행하는 과정을 Drive 스프린트라고 부릅니다. 모든 Drive 팀은 다음 기술을 갖추어야 합니다. 사람에 따라 두 개 이상의 역할을 수행할 수 있지만 하나의 역할이라도 누락되면 주기가 올바르게 작동하지 않습니다. Drive 팀 운영 스폰서: 프로젝트를 진행하도록 다른 사람에게 의뢰하는 사람입니다. 이 사람(또는 사람들)은 일반적으로 프로젝트 결과의 영향을 받는 업무와 관련된 고위 직원입니다. 운영 스폰서는 프로젝트가 시작할 때부터 프로젝트 관리자와 함께 프로젝트를 정의하는 작업 등에 관여하게 됩니다. 프로젝트가 시작된 후 운영 스폰서는 프로젝트를 적극적으로 검토합니다. 운영 스폰서는 프로젝트의 전략적 방향을 결정하고 기업의 방향 및 계획에 이를 일치시킵니다. Tableau 관리자: Tableau 관리자는 Tableau Server의 설치, 구성, 업그레이드, 모니터링, 유지 관리 및 보안을 담당합니다. 또한 Tableau 데이터 원본을 프로비저닝, 게시 및 관리하여 전체 조직의 데이터 거버넌스 정책에 부합하도록 만듭니다. 보안 토포그래피에 따라 Tableau Server의 워크로드를 분담하도록 Tableau 사이트 관리자 및 Tableau 프로젝트 리드를 지정할 수 있습니다. Tableau 작성자: Tableau 작성자는 대시보드를 개발하고 이를 배포(또는 준비) 환경에 게시합니다. 이 사람(또는 여러 사람으로 구성된 그룹이 이상적임)은 Tableau 사용 경험이 풍부하여 실시간으로 비주얼리제이션을 구축하고 재작업을 수행할 수 있습니다. 이들은 또한 Tableau 기술을 연마하는 다른 사용자를 지원하기도 합니다. Tableau 소비자: Tableau 소비자란 궁극적으로 시각적 분석가입니다. 이들은 Tableau Server에 게시된 보고서를 활용하며 비즈니스의 일상 환경에서 발생하는 질문에 대한 답변을 구합니다. 프로젝트 관리자(PM): 운영 스폰서와 함께 프로젝트의 정의를 개발하는 업무를 담당하는 사람입니다. 프로젝트 관리자는 프로젝트가 기간 및 예산 내에 완료될 수 있도록 관리합니다. 프로젝트 관리자는 프로젝트에 인력이 효과적으로 배정되도록 하고, 컨설턴트를 포함한 광범위한 그룹과의 관계를 관리해 리소스를 효율적으로 할당하여 사용하고, 팀이 협력적이고 의욕적이며 성공적인 상태로 유지되도록 관리합니다. Tableau 챔피언: 분석을 사용하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 Tableau가 어떤 도움을 줄 수 있는지에 대한 비전을 보유한 사람입니다. 이 사람은 분석을 통해 답변을 얻을 수 있는 질문을 잘 알고 있으며 데이터 통계 정보를 기반으로 업무를 진행할 때의 효과에 대해서도 설명할 수 있습니다. Tableau 챔피언은 데이터베이스 관리자(DBA): 데이터베이스 관리자는 조직 데이터베이스의 설치, 구성, 업그레이드, 관리, 모니터링, 유지 관리 및 보안을 담당하는 IT 전문가입니다. Drive 팀은 데이터 집합에 대한 적합한 연결을 구축하기 위해 DBA에게 요청을 할 수 있습니다. 경우에 따라 DBA는 Tableau와 최적으로 통합될 수 있도록 데이터베이스를 모델링하거나 구조화합니다. 데이터 관리자: 데이터 관리자는 데이터 사전(DaD) 또는 메타데이터 레지스트리에 있는 데이터 요소의 유지 관리를 담당합니다. 데이터 관리자는 프로세스, 정책, 가이드라인 및 책임을 통합하여 조직의 전체 데이터를 비즈니스 및 규정 준수 의무 사항을 충족하도록 관리하는 광범위한 직무를 담당합니다.

페이지 6 따라서 데이터 관리자는 비즈니스 도메인 및 비즈니스 프로세스와 데이터 엔티티/요소 간의 상호작용을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 관리자는 데이터 액세스 및 사용에 대한 문서화된 절차와 가이드라인이 확립될 수 있도록 하며, 데이터베이스 관리자와 협력하여 엔터프라이즈 전체의 데이터 거버넌스, 제어 및 준수 정책을 계획하고 실행할 수 있습니다. Drive의 4단계 지금까지 기본적인 개념에 대해 살펴보았으며 Drive 방법론의 4 단계인 발견, 시제품화 및 빠른 출시, 기초 구축, 확장에 대해 알아보겠습니다. 확장된 Drive 팀 Plan 조직은 Drive를 실행하기 위해 Tableau 파트너 또는 Tableau의 전문가 서비스 팀과 협력할 수 있습니다. 이 경우 해당 조직의 사람들이 확장된 Drive 팀의 구성원이 됩니다. Develop Production Subject Matter Expert Test User Acceptance Tableau 프로젝트 관리자: Tableau 프로젝트 관리자는 외부 팀에 대한 책임을 맡습니다. 이 사람은 클라이언트 및 Tableau의 입장에서 본 프로젝트의 결과물을 모니터링하여 진행사항을 확인하고 발생하는 문제를 파악합니다. Tableau 프로젝트 관리자는 리소스가 효과적이며 비용 효율적으로 사용될 수 있도록 컨설턴트 요구사항을 조정합니다. 범위를 결정할 때 Tableau 프로젝트 관리자가 Tableau 및 클라이언트 입장 모두를 아우르는 전체 Drive 프로젝트를 관리하도록 할 수도 있습니다. 그림 5: Tableau Drive의 단계 1. 발견 분석 문화를 추진하기 위한 회사의 준비 정도를 평가하고 부족한 점을 채우기 위한 계획을 식별하는 발견 활동. 컨설턴트: 컨설턴트는 높은 기술력을 갖춘 Tableau 전문가입니다. 컨설턴트는 클라이언트와 함께 밀접하게 협업하여 분석 기반의 문화를 구축할 수 있도록 안내합니다. 이 사람은 성공적인 구현의 우수사례를 바탕으로 Drive로의 전환 노력을 주도하고 모든 온 사이트 워크샵을 진행합니다. 2. 시제품화 및 빠른 출시 자신감 있는 분석 챔피언이 되어 비즈니스가 주도한 분석의 가치를 입증하고 추후에도 활용 및 확장이 가능한 '빠른 출시'를 개발하는 데 필요한 지원과 교육이 고급 사용자에게 제공되는 기간. Drive 스프린트는 추후에 더욱 깊이 있게 살펴보도록 하겠습니다. 하지만 일반적으로 Drive 팀에서 분석 및 보다 일반적인 비즈니스 문제를 지속적으로 함께 해결하고 있는 경우 운영이 잘 되고 있는 것입니다. 3. 기초 구축 광범위하게 적용하기 위해 프로세스, 조직 구조 및 기술 인프라를 구축하는 단계. 이 단계에서는 일반적으로 보안, 데이터 거버넌스 및 그 밖의 정책이 확정되고 광범위한 교육 및 활성화 방법이 결정됩니다. 4. 확장 분석 기능을 엔터프라이즈에 계획적으로 출시하는 단계.

페이지 7 1 발견 단계 Drive의 첫 단계는 전통적인 발견 및 자격 요건 프로세스입니다. 핵심 질문은 간단합니다. "성공할 수 있습니까?" 또한 성공할 수 있다면 목표를 달성하기 위한 로드맵은 무엇인지 파악하는 것이 중요합니다. 여행을 떠나는 것과 마찬가지로 목적지에 안전하게 도착할 수 있도록 모든 중요 요소를 검토해야 합니다. 전략 이전 및 현재 운영 스폰서 관련 우선순위 및 문제 비즈니스 인텔리전스 사용, 내역, 문제 관련 및 보완적인 조치 기술 Tableau 및 데이터베이스 환경: 있는 그대로의 상태 평가 목표를 달성하려면 시작점에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 기관에 대한 기록은 중요하며 경우에 따라 부족하기도 합니다. 컨설턴트가 현장에 도착해 조직의 이전 및 현재 상태, 현재 및 이전 전략, 소프트웨어 및 하드웨어 환경을 파악하기 위해 광범위한 인터뷰를 진행하는 것은 흔한 일입니다. 문서를 명백하게 작성하면 새 팀 멤버와 문제 해결 담당자가 보다 빠르게 업무에 기여할 수 있게 됩니다. 또한 '미래 상태'에 대한 비전을 구축하기 위한 좋은 자료로 활용할 수 있습니다. 사람들은 흔히 현재 보고서에만 집중하여 현재 상태를 파악하지만 인력, 전략 및 프로세스 또한 변화에 기여하는 중요한 요소입니다. 하드웨어 및 소프트웨어 기계 이름 및 IP 방화벽, 프록시, 네트워크 경계 기술 아키텍처의 현재 상태: 데이터 웨어하우스 추출, 전환 및 로드(ETL) 도구 데이터 품질 데이터 강화 메타데이터 관리 있는 그대로의 상태 평가 체크리스트 인력 조직도 IT/비즈니스 역할 및 책임 데이터: 엔티티 관계 다이어그램 데이터 사전, 관계도 등이 포함된 테이블 및 필드 설명 기타 비즈니스 인텔리전스 도구의 메타 모델 기술 평가: Tableau 기능 데이터 비주얼리제이션 우수사례 데이터 원본 전문 지식 비즈니스 도메인 전문 지식 보고서: 현재 보고서 및 대시보드 새로 고침 빈도 분포 목록 프로세스: 현재 수명주기 관리 교육 모드 및 선호도 현재 '최고 기관' 모델

페이지 8 데이터 거버넌스: 현재 그룹, 역할 또는 사용자 수준의 보안 규칙 데이터 품질 관리를 위한 현재 프로세스 현재, 이전, 요약 및 트랜잭션 데이터에 대한 스토리지 미래 상태에 대한 비전 미래 상태에 대한 비전은 최종 목표 상태 및 목표 달성 과정의 중요 단계를 요약하여 보여줍니다. 이는 인력, 전략, 기술 및 프로세스 전반에 걸친 '있는 그대로의 상태' 평가에서 설명된 요소에 대한 비전을 제공하는 총체적인 계획입니다. 조직에 따라 세부정보는 고유하지만 주제별로 가장 성공적인 조직의 비전은 비즈니스 역량 강화와 자립심에 의해 뒷받침되는 광범위한 분석 문화를 구축하는 데 초점을 맞춥니다. 비전은 역량 강화 및 유연성과 데이터 거버넌스 및 품질 사이의 균형을 맞춰줍니다. 기초 및 확장 단계에서는 이 비전을 실현할 수 있는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 프로젝트 성공의 정의 전통적인 비즈니스 인텔리전스 구현의 경우 프로젝트의 성공은 흔히 하나의 배포 단계로 정의되었습니다. 데이터 기반의 의사 결정 문화를 형성하는 것이 목표일 때는 전통적인 '가동' 단계가 필요하지 않습니다. 성공 여부는 사용자가 중요하고 가치 있는 정보 및 패키지를 찾고 해당 정보를 원활하고 설득력 있게 전파할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 경우에 따라 이 단계의 결과는 과거에는 '완료' 또는 '확정'으로 간주되었던 보고서의 모음이 될 수 있습니다. 하지만 분석 문화를 보유한 동적인 조직에서의 목적지는 항상 새로운 작업과 질문의 기반이 되는 또 다른 출발점이 됩니다. 시제품화 단계에서는 다른 도구로 만들어진 대시보드나 보고서를 복제하는 대신 Tableau를 있는 그대로 사용하는 것이 좋습니다. 발견 자체를 이 단계의 진행 원리로 삼는 것이 좋습니다. 수 개월이 아닌 며칠 및 몇 주 단위의 기간으로 이루어진 접근 방법을 사용해야 합니다. 완벽한 데이터를 찾기 위해 속도를 늦춰서는 안됩니다. 이 단계는 근본적으로 이 설명서의 초기에 설명한 두 가지 기초 요소인 시각적 분석 주기와 Drive 팀에 초점을 맞추고 있습니다. 2 시제품화 및 빠른 출시 Drive 스프린트 Tableau 배포의 가장 성공적인 사례들은 하나의 공통 테마가 있었습니다. 그 공통 요소는 불완전한 데이터 집합에서도 Tableau를 구현하여 가치를 빠르게 실현할 수 있는 열정적인 사용자 커뮤니티였습니다. 일반적으로 이 초기 사용자의 집단에서 Tableau 챔피언이 선별되며, 운영 스폰서는 시제품화 단계의 결과를 확인하면서 관여하게 됩니다. 후보 프로젝트의 시제품화 참여를 원하는 비즈니스 팀의 대기자 중에서 고급 사용자를 파악하고 명백한 분석이 가장 필요한 비즈니스 단위를 초기에 파악해야 합니다. 기존 Tableau 사용자가 유력한 후보가 되지만 기술력 및 열린 마음을 갖추고 있는 다른 사용자도 고려 대상이 될 수 있습니다. 조직에 따라 여러 후보 프로젝트가 있는 경우도 있고 후보 프로젝트 기회가 하나만 있는 경우도 있습니다. 명백한 후보 프로젝트가 없는 경우 조직이 아직 준비가 되지 않은 것일 수도 있습니다. 앞에서 Drive 팀에 대해 살펴보았습니다. 대응력이 뛰어난 방법론을 활용한 Drive 팀의 협력을 통한 개발 활동을 Drive ' 스프린트'라고 부릅니다. Drive 스프린트가 진행되는 동안 Drive 팀은 직접 만나 보고서, 분석 및 대시보드를 만듭니다. 각 팀원이 준비해야 할 사항은 다음과 같습니다. Tableau Desktop이 설치되어 있어야 합니다. Tableau 웹사이트에 있는 여러 무료 교육 동영상을 시청해야 합니다. 중요한 비즈니스 관련 질문을 준비해야 합니다. 사용 가능한 데이터로 작업을 할 준비가 되어 있어야 합니다. 해당 데이터의 최종(운영) 상태에 대한 의견을 제공해야 합니다.

페이지 9 지켜야 할 원칙은 다음과 같습니다. 실시간 작업: Tableau를 통해 실시간으로 초기에 발생하는 중요 비즈니스 질문에 대응하고 초기 시도가 지체될 경우 접근 방식을 변경합니다. 데이터가 누락된 곳에 자리 표시자를 만들고 후속 조치를 위해 통합 문서에 직접 메모를 합니다. 직접 만남을 장려: Drive 팀은 직접 만날 때 더욱 빠르고 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 회의를 할 때 추후에 할 작업을 분담하는 대신 콘텐츠를 수정하고 만드는 작업을 우선적으로 수행합니다. 화상 회의 시스템을 통해 공동작업을 하는 것도 직접 만나는 것과 비슷한 효과를 얻을 수 있습니다. 기술 문제를 해결하는 경우를 제외하고 서로 떨어져 개별적으로 작업을 수행하는 것은 피해야 합니다. 전문가 지원 경험과 지식이 풍부한 Tableau 전문가 한 명이 직원 중에 있거나 컨설팅 기관에 있어 계획을 시작하고 지속적으로 진행하기 위해 도움을 주는 것이 중요합니다. 초보 사용자가 창의적으로 문제를 해결할 수 있을지라도 전략을 변경하거나 막다른 접근 방식을 포기해야 하는 시점이 언제인지는 파악하기 어렵습니다. 또한 제대로 된 관리의 부재로 인해 발생하는 불확실성과 추정 작업은 프로젝트의 추진력 및 경영진의 신뢰에 부정적인 영향을 초래합니다. 따라서 이러한 상황에서는 경험이 중요합니다. 보유하고 있는 데이터를 활용 명확성을 추구: 현재 비즈니스 질문이 명확합니까? 분석이 질문에 대한 답변을 효과적으로 제공하고 있습니까? 세분화 뷰가 문제의 근본 원인을 보여줍니까? 질문에 대한 답변을 제공하기 위해 더 많은 데이터가 필요합니까? 비주얼리제이션에 너무 열중하지 않아도 됩니다. 중요한 문제에 대한 유용한 답을 제공하는 것이 우선입니다. 정보가 부족한 경우 대시보드에 주석을 명확하게 추가하여 추후의 방향에 대해 알리는 것이 좋습니다. 빈번한 만남: 데이터 아키텍처에서 주 단위로 새 보고서를 만들고 보고서를 수정하고 반복해야 지속적인 진행이 가능하다는 것이 입증되었습니다. 팀에 따라 직접 또는 가상으로 더 자주 만날 수도 있습니다. 상호작용 활용: 정적인 보고서의 목적은 가능한 많은 정보를 페이지에 기입하는 것이었습니다. 따라서 시각적인 디자인의 품질이 좋지 않았고 정보 전달률이 낮았으며 실적을 최적화하는 데 문제가 있었습니다. 이제는 가장 중요한 항목만 페이지에 배치하고 나머지 정보는 세분화 및 대화형 탐색을 통해 볼 수 있도록 하면 됩니다. 질문별로 별도의 보고서를 만듭니다. 8.2에 추가된 Story Points 기능을 사용하여 분석을 진행합니다. 정보 디자인에 대한 우수사례를 참조하여 사람들이 데이터를 더욱 깊이 있게 이해할 수 있도록 지원합니다. 초기 단계에서는 비즈니스 사용자 챔피언이 개별 스프레드시트와 '비공식적인' 데이터 원본을 보유하고 있을 수 있습니다. 기존 데이터를 활용하여 분석을 즉시 시작하십시오. '인증된' 데이터 원본이 나올 때까지 기다리는 추진이 지연될 수 있습니다. 경우에 따라 데이터의 규모가 크고 다루기 힘들 수도 있습니다. 이 경우에는 Tableau가 파일 기반의 독점적인 '빠른 데이터 엔진' 데이터베이스를 제공하게 되며, 여기서 간단하게 '추출'을 만들면 데이터베이스를 완전하게 프로비저닝할 수 있습니다. 데이터를 이러한 방법으로 간단하게 추출하고 요약하면 대규모의 데이터 집합을 실시간 분석에 유용하게 사용할 수 있습니다. 통합 문서의 초본을 작성한 후 쿼리의 성능을 개선하기 위해 추출을 요약하고 사용하지 않은 필드를 숨기는 것이 좋습니다. 데이터를 제대로 처리 경우에 따라 원본 데이터가 Tableau의 요구사항을 충족하는 핵심 스키마 또는 명백한 테이블 형식으로 구성되지 않을 수도 있습니다. 크로스탭 피벗, 다른 유형의 데이터 통합, '잘못된' 데이터 정리, null 값 전가 등의 문제는 Excel 사용자와 데이터 웨어하우스 구축 담당자에게 영향을 미칩니다. Tableau는 데이터 준비와 관련된 여러 기술 자료 문서를 보유하고 있으며 Excel에 대한 무료 데이터 피벗 기능을 제공합니다. 새로운 유형의 개인 ETL 도구를 사용하면 복잡한 데이터를 이전보다 쉽게 처리할 수 있습니다. 데스크톱 또는 웹 기반 도구를 제공하는 공급업체는 다음과 같습니다. Alteryx, CloverETL, Lavastorm, Informatica, Paxata, Rapid Insight, SnapLogic, Syncsort 및 Talend.

페이지 10 Tableau 포럼에서 다른 고객들이 사용하고 있는 도구가 무엇인지 확인해 보십시오. 보고서를 바로 제공 이 단계에서는 보고서의 초본 모음이 궁극적으로 필요 없게 될 수도 있다는 사실을 이해하고 이를 받아들일 수 있어야 합니다. 필요 없게 되더라도 프로세스 진행이 중단되는 것을 막을 수 있기 때문에 괜찮습니다. 나중에 언제든지 Tableau의 데이터 원본 대체 기능을 사용하여 데이터 원본을 바꾸고 통합 문서를 다시 작성할 수 있습니다. 또한 Drive를 적용하기 전에 작성한 통합 문서를 활용하고 이로부터 교훈을 얻을 수 있습니다. 효과적이었던 작업은 무엇입니까? 효과가 없었던 작업은 무엇입니까? 완벽하게 해결하지 못한 질문은 무엇입니까? v0.6을 즉시 제공하십시오. v1.0은 추후에 만들 수 있습니다. 시제품화 및 빠른 출시 이 단계는 조직이 분석적인 가치를 제공하는 동시에 분석 기능을 구축할 수 있는 중요한 단계입니다. 이 단계에서는 프로세스 및 거버넌스 요소를 일부 희생해야 하지만 이 다음에 있는 기초 구축 및 확장 단계에서 해결하게 될 것이므로 걱정할 필요 없습니다. 데이터 및 형식 문제를 해결하려면 어디선가 패기 있게 시작해야 하며, 빠른 출시는 열기를 조장하고 변화를 추진하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 3 기초 구축 단계 기초 구축 단계에서는 데이터 품질과 거버넌스를 유지하면서 대응력 확장을 가능하게 하는 조직적인 프로세스를 구축합니다. 이러한 기술 중 대부분은 시제품화 단계에서 테스트하게 되며, 이번 단계에서는 기초를 확정해야 합니다. 운영 전담 조직(CO) Tableau 배포의 중심은 IT 조직 내의 운영(CO) 조직입니다. CO는 Tableau Server 및 인트라넷 응용 프로그램의 설정을 담당합니다. 기초 구축 단계에서 CO는 Tableau Server 설정, 데이터 원본 생성 및 문서화, 확장을 지원하기 위한 아키텍처 구축 등의 프로세스를 추진합니다. CO는 시작하기 위해 첫 번째 Tableau Server에서 두 개의 프로젝트 또는 사이트를 설정합니다. Tableau에서 프로젝트란 여러 관련된 통합 문서의 모음인 반면 사이트는 여러 다른 조직이나 그룹을 위한 단일 서버 상의 진입점이며, 이를 사용하면 여러 다른 서버를 사용하는 것과 유사한 효과를 볼 수 있습니다. 이 중 하나는 샌드박스 또는 '시험' 환경입니다. 샌드박스 환경은 시제품화 단계에서 설정되는 경우가 많습니다. 다른 하나는 '인증' 또는 생산 시스템입니다. '인증' 환경에 대한 게시 권한은 잠겨 있습니다. 비즈니스 사용자는 보고서를 놀이터에 게시하고 IT 또는 Tableau 콘텐츠 관리자가 보고서를 생산 단계로 넘깁니다. 시제품화 과정 체크리스트 하나 이상의 비즈니스 단위를 위해 강력하고 유용한 보고서를 제공했습니까? 업무로 인한 결과가 활용될 수 있으며 이로 인해 가치가 창출되고 있습니까? 조직에서 초기 Drive 팀을 선별했습니까? 시각적 분석에 대한 열정이 사람들에게 공유되고 있습니까? 팀에서 수행하고 있는 놀라운 업무에 대한 소식이 전파되고 있습니까? 이러한 질문에 대한 답변이 '예'인 경우, 확장을 위한 기초가 될 활성화 단계를 진행할 준비가 된 것입니다. 사이트를 사용할 때와 프로젝트를 사용할 때는 각각 장단점이 있습니다. 프로젝트만 사용할 경우 사이트 내 검색 결과에 프로젝트 전체에 대한 콘텐츠가 포함될 수 있어 혼란이 생길 수 있습니다. 사이트를 사용할 경우 별도의 게시 단계가 필요한 대신 콘텐츠를 격리할 수 있습니다. 하나의 사이트에서 다른 사이트로 콘텐츠를 '이동'하려면 데스크톱 클라이언트, 명령줄 스크립트 또는 Tableau용 Interworks Enterprise Deployment와 같은 타사 도구를 사용하여 콘텐츠를 가져오고 다시 게시해야 합니다. 대부분의 대규모 조직은 품질 평가 및 검사를 위해 이 단계를 선호합니다. 분석가 또는 기타 비즈니스 사용자는 '공식' 데이터와 게시된 원본이 확정되기 전에 샌드박스에서 보고서를 즉시 만들 수 있습니다. 보고서가 만족스러운 경우 인증 프로젝트로 넘어가게 됩니다. 외부 사용자 커뮤니티가 필요한 경우 내부 및 외부 사이트를

페이지 11 별도로 설정하는 것이 좋습니다. 사용자가 여러 사이트에 액세스할 수 있더라도 사이트 간에 내용은 공유되지 않습니다. 이에 따라 내부 콘텐츠가 실수로 외부 사용자에게 공유되는 것을 방지할 수 있습니다. 데이터 품질: 데이터 품질이 광범위한 소비에 충분한지 여부는 초기 쿼리에서 명백하게 알 수 있습니다. Null 필드, 일치하지 않는 행(핵심이 아닌 스키마의 경우), 중복 및 맞지 않은 차원에 유의해야 합니다. 데이터 원본 Tableau의 공유 데이터 원본을 구성하고 문서화하는 작업은 Drive를 성공적으로 사용하는 데 있어 중요한 절차입니다. Tableau 데이터 원본은 개념적으로 Business Objects Universe 또는 Cognos Framework Manager 모델과 유사합니다. Tableau 데이터 원본은 보고서 작성 도구(Tableau Desktop) 에서 생성되지만 별도로 서버에 게시할 수 있고 여러 통합 문서에서 공유할 수 있습니다. 사용자가 Desktop 또는 Server에서 게시된 데이터 원본에 연결할 때 자격 증명을 데이터 원본에 삽입하거나 자격 증명을 요구하는 메시지가 사용자에게 표시되게 할 수 있습니다(한 번 또는 매번). 데이터 원본을 구축할 때 우수사례를 이해하고 구현하는 것이 중요합니다. 다음 원리에 유의하십시오. 단순명료함: 가능한 가장 간단하고 직접적인 데이터 구조를 사용합니다. 복합한 요소는 피합니다. 하나의 큰 의미론적 층을 사용하는 대신 여러 간단한 모델을 활용합니다. 보안: 데이터 원본 필터를 구성하여 그룹, 역할 및 사용자별 보안을 구현합니다. 셀프 서비스 분석은 만인에게 모든 데이터를 공개하는 것은 아닙니다. 사용자만이 조직 내의 적합한 데이터 액세스 수준을 알고 있습니다. 속도 및 거버넌스: 사용자는 빠른 결과를 기대합니다. 시간이 오래 걸리는 쿼리가 예상되는 경우 색인이 잘 생성된 요약 테이블을 만들거나 일부 프로세스를 Tableau 데이터 엔진으로 옮기는 것을 고려하십시오. 유연성: 비즈니스 사용자가 수행하고 있는 분석에 유의하십시오. 이를 통해 데이터 원본을 구성하는 방법에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 새로운 요구사항을 수용합니다. 이는 보다 깊이 있는 이해 및 해결되지 못한 문제를 나타냅니다. 최종 사용자 데이터 사전: 데이터 원본을 만든 다음 향후 사용자의 이해를 돕기 위해 데이터의 출처, 특정 데이터 필드에 어떤 정보가 포함되는지, 데이터 원본을 사용해 시작하는 방법 등을 짧은 문서로 작성하는 것이 좋습니다. 하나 이상의 간단한 샘플 보고서를 사용하면 도움이 될 수 있습니다. 모델 내 도구 도움말을 활용하면 특히 유용합니다. 추출의 효율적인 사용 많은 조직의 경우 Tableau 데이터 엔진에서 제공되는 추출이 기본 분석 데이터베이스가 됩니다. 추출을 사용하는 것의 장점은 색인이나 DBA 리소스가 필요하지 않다는 점입니다. ebay와 같은 대규모 고객의 경우 추출을 먼저사용하면 새 데이터 요구사항이 충족될 수 있습니다. 90일 후 추출이 많이 사용된 경우 DBA는 기본 데이터베이스에 색인된 또는 구체화된 뷰를 다시 만드는 것을 고려하게 됩니다. 경우에 따라 행 수준의 세부정보는 읽기-쓰기 데이터 웨어하우스에 유지되는 상태에서 추출로부터 요약 데이터가 제공됩니다. 크기에 따라 추출 쿼리의 성능이 따라집니다. 다른 주상 데이터베이스와 마찬가지로 한 번에 많은 수의 열에 대한 쿼리를 수행하면 성능에 영향이 있습니다. 추출은 파일 기반이며 기본 메모리 용량으로 제한되지 않습니다. 10억 개의 행이 있는 데이터 집합을 지원하도록 설계되어 있지만 해당 규모에서 성능이 저하됩니다. 데이터가 수억 개 이상의 행으로 구성된 경우 요약 전략을 사용하는 것을 고려하십시오. 근무 시간 시제품화 빠른 출시 단계에서는 비즈니스 단위 챔피언을 만들고 챔피언이 중요한 정보를 찾을 수 있도록 지원합니다. 기초 구축 단계에서는 이 커뮤니티를 더욱 광범위한 비즈니스 단위 챔피언 그룹으로 확장합니다. 공동작업 능력을 구축하는 데 효과적인 것으로 입증된 기술 중 하나는 정기적인 '근무 시간'을 설정하는 것입니다. 예를 들어 정기적으로 예약된 시간에는 Tableau 전문가가 회의실에서 통합 문서 작성에 대한 교육 및 도움을 제공할 수 있습니다. 근무 시간은 개인 화상 회의를 통해 가상으로도 구현할 수 있습니다.

페이지 12 작업-제품을 신속하게 게시하고 비즈니스 단위 경영진 및 운영 스폰서와 공유할 수 있도록 서버가 미리 설정되어 있어야 합니다. 근무 시간 자체가 확장될 기술 팀과 비즈니스 팀간의 공동작업 유형에 대한 시제품입니다. 근무 시간은 시제품화 빠른 출시 단계에 사용되는 기술이지만 성장 및 확장 기능에 대한 기초가 될 수 있는 우수사례입니다. 다음을 포함하는 것을 고려하십시오. 탐색 링크가 있는 이동 페이지(제목 페이지) 대시보드별 3~4개의 뷰가 제공되는 대시보드 2개 이상 제목 및 하위 제목을 이용한 사용자를 위한 내장된 안내 도움말, 홈, 뒤로가기, 앞으로 가기 등 자주 사용하는 버튼이 포함된 아이콘 라이브러리('My Shapes'에 저장됨) 우수사례, 템플릿, 스타일 안내서 Tableau는 형식이 없는 환경이므로 사용자가 창의력을 발휘할 수 있는 여지가 많습니다. 창의력은 효과적인 예제와 명백한 가이드라인이 제공될 때 더욱 효과적으로 발휘될 수 있습니다. 깔끔한 디자인은 브랜드 관리자와 경영진 및 모든 사람에게 신뢰감을 줍니다. 다음 우수사례를 고려하십시오. 간결함: 가장 중요한 항목만 페이지에 배치하고 나머지 정보는 세분화를 통해 볼 수 있도록 합니다. 제목, 축 및 도구 도움말을 사용하여 데이터를 설명합니다. 획일적인 대시보드를 구축하지 마십시오. 문맥적인 신호와 논리적인 드릴다운을 활용한 복수 클릭 경로로 사용자를 안내합니다. 이 전략을 사용하면 성능이 개선될 뿐만 아니라 분석을 더욱 유용하게 활용할 수 있습니다. 완벽한 것은 없음: 선호도 및 미학은 시간이 지남에 따라 달라집니다. 품질이 우수한 샘플을 만들어야 하지만 과도하지 않아야 합니다. 고민은 해야 하지만 지나치게 숙고할 필요는 없습니다. 안내를 제공하는 도구-도움말이 있는 도움말 및 홈 버튼( 모양이 포함된 별도 시트)의 사용 다른 페이지로 이동하는 드릴스루 링크 매력적인 브랜드 디자인 전파 전담 조직 운영 전담 조직은 성공을 위한 IT 인프라를 구축하지만 전파 전담 조직은 성공을 위한 인력 인프라를 구축합니다. 전파 전담 조직은 개별 노력으로 시작될 수도 있지만 IT 및 비즈니스 단위 양쪽의 주요 이해 관계자가 포함될 수 있도록 성장하게 됩니다. 기초 구축 단계에서 시간을 내어 비즈니스 사용자의 참여를 유도할 수 있는 창의적인 아이디어를 개발하고 테스트해야 합니다. 또한 다른 사용자를 유치하기 위해 시간을 할애할 수 있도록 Tableau 챔피언을 교육해야 합니다. 수려한 디자인: 워크시트를 템플릿 통합 문서에 복사하여 붙여넣으면 숙련되지 않은 최종 사용자도 멋진 결과물을 만들 수 있습니다. 이와 같이 사용자에게 도움이 될 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다. 팀워크: 내구성이 좋은 모델은 광범위하게 활용될 수 있는 모델입니다. 여러 템플릿 '디자인'을 만들고 최종본을 결정하기 위해 투표를 진행할 수도 있습니다. 템플릿 구축을 위한 우수사례 향후 작업을 위한 템플릿으로 사용될 수 있는 효율적이고 기능이 우수한 통합 문서를 만들기 위해 Tableau 전문가 및 마케팅 팀과 함께 협력해야 합니다. 활성화 플랫폼 초기의 챔피언은 지속적으로 보고서를 개발하는 업무를 수행하지만, 비즈니스 사용자가 새 기술을 효율적이고 편리하게 사용하기 위해 필요한 리소스를 최종 확정하는 작업은 IT에서 해야 합니다. 이러한 자료는 기업 인트라넷을 통해 제공되어야 합니다. 첫 단계로 개인 지원 및 문제해결을 위한 내부 이메일 별칭을 설정하는 것이 좋습니다. 이러한 작업은 CE 직원 및 외부 컨설턴트가 지원합니다.

페이지 13 전파 전담 조직의 추천 리소스 리소스 디렉토리 데이터 플랫폼 Data Server 데이터 원본 설명서 데이터 사전 설명서 사용자가 Tableau를 사용하기 시작하는 데 도움이 되는 시작 프로세스 교육 자료 및 캘린더 개인 데이터 원본을 중앙 데이터 자산으로 구축 개임: 분석 과정을 정보에 대한 보물 찾기로 만들어 재미있게 만듭니다. Drive 팀의 현재 구성원을 보완하거나 대체할 수 있는 새로운 사용자를 유도합니다. Tableau의 날: 매달 'Tableau의 날'을 지정하도록 노력합니다. 이 날을 소프트웨어 또는 프로그램의 새 기능을 소개하는 기회로 활용합니다. 회사 내부 및 Tableau에서 발표자를 초청합니다. 외부 활동: 지역에 있는 Tableau 사용자 그룹에 참여하고, 다른 조직을 위한 참조 자료의 역할을 하고, 포럼에 답변을 제출하고, Tableau의 웹 사이트를 위한 사례 연구를 제공하고, Tableau 컨퍼런스에서 게스트 발표자로 참여합니다. Tableau 교육 자료에 대한 링크 활용 방법 및 효과를 설명하는 시제품화 통합 문서 문서화된 템플릿 및 스타일 안내서 분석 토론 포럼 내부 데이터 분석 블로그 방법에 대한 설명서 또는 동영상: Tableau 라이선스 취득 Tableau 활성화 및 교육 자료 찾기 '시험' 환경에 게시하기 통합 문서를 '인증' 환경으로 보내기 위해 요청하기 스타일 안내서를 템플릿으로 사용하여 새 보고서 시작하기 일반적인 형식 및 레이아웃 기술 내부 사용자가 알려주는 도움말 전파 전담 조직의 개선 이 단계에서는 Drive 팀원이 수행한 작업을 알리기 위해 전파 전담 조직이 여러 프로그램을 시작합니다. 이러한 기술의 상당 부분은 시제품화 빠른 출시 단계에서 시작됩니다. 활동 및 성과를 인정하는 것은 아무리 과해도 지나치지 않습니다. 내부 공유: 우수한 콘텐츠는 공유 과정 및 이에 대한 피드백으로부터 형성됩니다. 경쟁: 공을 인정하는 것은 아무리 작은 일이라도 동기 부여가 됩니다. 간결함, 안내가 제공된 분석, 창의성 및 잘 알려져 있지 않은 데이터 등에 대해 포상을 제공합니다. 기초 구축 과정 체크리스트 기초 구축 단계에서 설정한 시스템을 평가해야 합니다. 조직 준비도 계획은 확장 단계를 '시작'하기 전에 확고하게 수립되고 유용해야 합니다. 이 단계에서는 비즈니스 사용자가 새 기술을 편안하게 사용할 수 있도록 지원하는 여러 서비스를 시작합니다. 이 때 느끼게 되는 위험부담은 기초가 얼마나 탄탄하게 구축되었는지에 따라 반비례합니다. 전파 전담 조직, 운영 전담 조직 및 Drive 팀의 구성원에 대한 일반적인 역할과 책임이 명백하게 정의되어 있습니까? 인트라넷 위키, 교육 캘린더 및 기타 모든 문서/리소스의 유지 관리와 업데이트를 전담할 담당자를 지정했습니까? 내부 문제 해결 이메일 계정의 담당자를 지정하고 문제를 에스컬레이션하는 절차가 마련되어 있습니까? 개선을 위한 건의사항을 수집하고, 검토하여 구현할 수 있는 절차가 마련되어 있습니까? 활성화 리소스가 있다는 것을 회사 인트라넷 또는 이메일 배포 목록을 통해 사용자 커뮤니티에 홍보했습니까? 시험 환경에서 인증 환경으로 콘텐츠를 전달하기 위해 최종 사용자 및 IT의 워크플로우를 명백하게 정의했습니까? 제공한 리소스의 사용을 측정/모니터링할 계획입니까? 데이터 품질 및 데이터 정의에 적용되는 프로세스가 마련되어 있습니까? 회사 전체가 공유할 수 있도록 콘텐츠를 인증 서버로 넘기는 방법을 사용자가 이해하고 있습니다?

페이지 14 마지막으로 비즈니스 사용자 옆에 나란히 앉아 사용자와 동일한 방법으로 프로젝트 인트라넷에 로그인해보는 것이 가장 중요합니다. 경험이 원활합니까? 사용자의 질문이 해결되었습니까? 미션 전파: 시각적 분석을 전파하기 위한 회사의 비전을 자세히 설명합니다. 조직 내 비즈니스 인텔리전스의 역사에 대해 논의하고 셀프 서비스 기능을 가능하게 하기 위해 IT에서 거행한 대규모의 투자에 대해 설명합니다. 프로세스 및 조직 구조가 확정되면 더욱 광범위한 커뮤니티에 확장을 할 수 있습니다. 적합한 프로세스와 운영 커뮤니티의 지원이 있으면 보다 광범위한 채택을 위한 길이 열립니다. 확장은 모든 준비와 계획이 빛을 보게 되는 메인 이벤트입니다. 시제품화, 빠른 출시 및 기초 구축 단계에서 수행하는 모든 작업은 진가를 발휘하게 됩니다. 하지만 확장 단계에서는 준비가 부족하면 이에 따라 치러야 할 대가가 큽니다. 일반 사용자는 쉽게 낙심하게 되며 새 도구를 사용하는 것에 대해 두려움을 느낄 수 있고 결과를 초조하게 기다릴 수도 있습니다. 최상의 경우에 대한 희망을 품기 전에 최악의 경우에 대비해야 합니다. 4 확장 단계 확장 전략은 지속적으로 개선될 것입니다. 벤치마크 정보를 수집하고 채택의 효과를 측정합니다. 첫 번째 비즈니스 단위의 작업을 교육으로 삼아 두 번째로 넘어가기 전에 문제를 해결합니다. 비즈니스 단위별 시작 회의 챔피언부터 시작: 한 번에 전체 조직으로 확장을 진행하는 것은 권장하지 않습니다. 대신 가장 열정적인 Tableau 챔피언과 우수한 시제품이 있는 비즈니스 단위부터 시작하는 것이 좋습니다. 실제로 일부 조직은 비즈니스부터 시작하는 접근 방식을 사용합니다. 분석이 필요한 프로젝트가 있을 때마다 다른 비즈니스 단위를 선별하여 프로그램에 추가합니다. 셀프 서비스의 전파: 개인 및 기업의 입장에서 본 셀프 서비스의 장점에 대해 논의합니다. 분석에 기여할 수 있는 모든 사람들을 포함시키는 것이 좋습니다. 광범위한 참여, 팀워크 및 개별적으로 인정을 받을 수 있는 기회에 대한 기대치를 높입니다. 실무 교육으로 마무리: 시작 미팅을 마무리하기 전에 회사 데이터를 사용하여 키보드에서 직접 따라 할 수 있는 1시간짜리 교육을 진행하기를 권장합니다. 진행자가 교육을 진행하는 동안 숙련된 Tableau 사용자들은 교육장을 돌면서 초보자를 돕도록 합니다. 공식적인 교육 옵션과 Drive 팀 활동이 표시된 캘린더를 발표하면서 마무리합니다. 비즈니스 사용자들은 시작 미팅에서 민첩한 접근 방식에 대한 이해 및 자신감을 얻을 수 있을 것입니다. 확장 과정 체크리스트 자체적으로 셀프 서비스 분석을 수행할 의지가 있고 실제로 실행이 가능한 비즈니스 단위를 선택했습니까? 주요 비즈니스 단위의 주주가 분석 문화를 개선함으로 인해 얻게 되는 가치를 파악하고 있습니까? 확장 작업의 성공을 측정하기 위한 질적 및 양적 측정값을 지정했습니까? 주주가 임무진술에 만족하고 있고 공동 목표를 달성하기 위해 전념하고 있습니까? 다른 비즈니스 단위가 확장할 준비가 될 시기에 대해 긍정적인 예감을 가지고 있습니까? 운영 전담 조직 및 전파 전담 조직에서 받고 있는 지원 수준에 대해 사용자가 만족하고 있습니까? 시작 미팅 진행: Tableau 챔피언과 기초 구축 단계에서 구축한 인트라넷 리소스를 소개합니다. 빠른 출시 단계에서 만든 '최고의' 데모로 시작합니다. 작성자를 소개하고 작성자가 통합 문서를 만들게 된 계기, 받은 영감 및 프로세스에 대해 설명하도록 합니다. 해당 통합 문서가 오늘날 어떻게 사용되고 있으며 비즈니스에 어떤 영향을 미치고 있는지에 대해 논의합니다.

페이지 15 결론 Drive는 민첩한 방식을 기반으로 하고 IT 및 비즈니스 사용자 간의 새로운 파트너쉽 관계를 정의하는 하향식이자 상향식인 배포 방법론입니다. 셀프 서비스는 비즈니스 인텔리전스에서 흔히 셀프 채택으로 간주됩니다. 하지만 이는 사실과 다릅니다. 광범위한 채택을 위해서는 참여도가 높은 비즈니스 사용자 및 IT의 프로그램적인 지원이 조직에 있어야 합니다. 피드백 고객님의 의견을 듣고 싶습니다. Drive는 고객 및 Tableau 자체의 구현 경험을 기반으로 개발된 살아있는 방법론입니다. Tableau에서 고려하지 못한 점을 고객님께서 발견하실 수도 있습니다. 다음 주소로 고객님의 의견과 건의사항을 보내주시기 바랍니다. drivefeedback@tableausoftware.com. 다음 주소의 Tableau 웹 사이트에서 많은 동영상, 백서, 안내서 및 사례 연구를 찾을 수 있습니다. http://www.tableausoftware.com/drive

페이지 16 용어집 대응력: 단축된 개발 주기, 복합적인 기능을 하는 팀, 지속적인 테스트 및 결과물을 자주 제공할 수 있는 특징을 갖춘 소프트웨어 개발 철학. 시제품화: 경험이 풍부한 Tableau 사용자의 안내에 따라 주제 관련 전문가 및 Tableau 전파 전담 직원이 수행하는 고품질의 시각적 분석 작업. 분석 문화: 지적인 사용자가 비판적인 사고를 하고, 공동작업을 수행하고, 비즈니스를 이해하고, 정보를 기반으로 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 관례, 프로그램 및 기능. 이해 관계자: 셀프 서비스 보고를 지원하고 개발하거나 이로 인해 영향을 받는 사람들. 비즈니스 사용자: 데이터에서 정보를 얻고자 하는 비 IT 인력. 주제 관련 전문가: 특정 비즈니스 영역의 전문가. 전파 전담 조직(CE): 소프트웨어 사용 및 적용을 장려하고 품질 평가 및 지원을 제공하는 열성가로 구성된 작업 그룹. Tableau Drive: 기술 전문가가 아닌 사용자가 분석 문화에 더욱 완전하게 참여할 수 있도록 지원하고 해당 기능을 제공하는 배포 메타 프로세스. 운영 전담 조직(CO): Tableau Server 및 데이터 원본을 설정하고 유지 관리하고 문서화하는 IT 작업 그룹. Viz: 비주얼리제이션을 일컫는 Tableau의 용어. 시각적 분석 주기: Tableau 통합 문서 개발을 설명하는 반복적인 분석 개발 프로세스. 주기에 포함되는 단계: 작업, 데이터 수집, 구조 찾기, 데이터 뷰, 정보 얻기, 활용/공유. 폭포수: 복잡한 시스템에 사용되는 순차적인 소프트웨어 개발 프로세스이며, 요구사항이 정적이며 역할이 명백히 구분됨. Drive 스프린트: Drive 팀의 연속형 개발 세션. 민첩한 개발 기간을 조정하여 구성됨. Drive 팀: 데이터, Tableau 기술 및 비즈니스의 3가지 측면을 대표하는 사람들로 구성된 그룹으로 실시간으로 공동작업을 하며, 여러 기능을 하는 대응력이 뛰어난 팀에서 차출하여 구성. 실험: 완전한 애드혹(ad hoc)의 통합 문서 개발. Jedi: 우수한 기술력을 갖추고 경험이 풍부한 Tableau 사용자. 근무 시간: Tableau Jedi의 반복적인 온 프레미스 또는 원격 분석 촉진 활동.

페이지 17 Tableau Drive 리소스 Drive의 단계...18 정복을 위한 도구...19 발견 단계 체크리스트...20 시제품화 및 빠른 출시 단계 체크리스트...21 기초 구축 단계 체크리스트...21 확장 단계 체크리스트...22 템플릿 구축을 위한 우수사례...22 COE 추천 리소스...22

페이지 18 Drive의 단계 1. 발견 기술, 비즈니스 및 정치적인 리소스를 충분히 구성할 수 있는지 파악하기 위한 자격 요건 관련 작업. 변경 조치가 실패하는 가장 대표적인 이유는 중요한 사람들이 적극적으로 참여하지 않기 때문입니다. 2. 시제품화 및 빠른 출시 자신감 있는 분석 챔피언이 되어 비즈니스가 주도한 분석의 가치를 입증하고 추후에도 활용 및 확장이 가능한 '빠른 출시'를 개발하는 데 필요한 지원과 교육이 고급 사용자에게 제공되는 기간. 3. 기초 구축 광범위하게 적용하기 위해 프로세스, 조직 구조 및 기술 인프라를 구축하는 단계. 4. 확장 분석 기능을 엔터프라이즈에 계획적으로 출시하는 단계. Drive는 끝이 없는 여정입니다. 분석할 문제, 교육해야 할 직원 및 습득해야 할 주제 영역은 끝 없이 증가합니다. 이러한 작업을 통해 분석 문화를 강화하고 모두를 위한 보다 건강하고 재미 있는 직장을 만들 수 있습니다. Plan Develop Production Subject Matter Expert User Acceptance Test 발견 시제품화 기초 구축 확장

페이지 19 숙달을 위한 도구 일부 사용자는 데이터 분석과 인포그래픽 개발에 대한 학문적 및 실질적인 경험을 갖춘 상태에서 Tableau를 처음 사용하게 됩니다. 하지만 사용자에 따라 완전하게 처음부터 시작하는 사람도 있습니다. 실력은 높이려면 다음 세 가지 원리를 완벽하게 익혀야 합니다. 도구 사용: Tableau 사용방법. 데이터: 일반 수리력 및 데이터베이스, SQL 및 통계에 대한 지식 비주얼리제이션: 시각적 정보를 효율적으로 전달하는 능력. 공개 온라인 과정 온라인 상으로 무료 또는 저렴한 비용으로 무수히 많은 과정이 제공되고 있습니다. '데이터 분석', '통계', '데이터베이스', ' 커뮤니케이션' 및 '비주얼리제이션' 등의 키워드로 검색을 수행하면 Coursera와 EdX에서만 무료 과정이 20개 이상 검색됩니다. 인류의 역사상 지금은 새로운 것을 배우기에 아주 좋은 시기입니다. Flow의 창립자인 Mihaly Csíkszentmihályi가 발견한 것과 같이 더 이상 다음 끼니를 위해 음식물을 채집하지 않아도 되는 지식 근로자들은 새로운 것을 배우고 도전을 해야 합니다. 원칙별로 그리고 통합적으로 커뮤니티, 교육 과정 등을 학습의 기회가 계속 제공됩니다. 영역 중 하나 또는 모두를 완벽하게 익히기 위한 과정에서 여러분은 큰 보람을 느끼게 될 것이며, 그 무엇보다도 이러한 학습 기회를 무료로 제공받을 수 있습니다. 온라인 Tableau 교육 웹사이트에서 무료로 제공되는 고품질의 교육이 없었더라면 Tableau가 빠른 성장을 이루는 소프트웨어 회사가 될 수 없었을 것입니다. 핵심 교육과정은 10시간 이상으로 구성되며, 3~30분 단위로 작게 나누어져 효율적으로 전달됩니다. http://www. tableausoftware.com/learn/training Tableau는 중요 버전을 출시할 때마다 이 우수한 리소스를 업데이트합니다. 이 리소스는 Tableau를 완벽하게 익히기 위한 여행의 첫 단계로 활용하기 좋습니다. 유용한 웹 세미나 시각적 디자인에 대한 더욱 깊이 있고 관련성이 높은 토론을 보려면 다음 사이트에서 녹음된 웹 세미나를 시청하십시오. http://www.tableausoftware.com/learn/webinars. 블로그 및 커뮤니티 Tableau Software는 수 많은 엘리트 데이터 분석가의 삶에 강력한 영향을 미쳐왔습니다. 많은 분석가들은 개발 또는 조직의 데이터 분석 블로그를 통해 '정보를 공유'합니다. Tableau는 매달 Tableau 의 기술 및 해설을 하이라이트하는 최고의 웹 콘텐츠 게시물을 게시합니다. 최근 게시물을 확인하여 웹에 있는 최고의 Tableau 리소스를 찾아보세요. Tableau Public 마지막으로Tableau Public도 참조할 수 있습니다. http://public.tableausoftware.com Tableau Public은 무료 Viz 호스팅 서비스이며, 오늘날 세계에서 가장 큰 온라인 분석 리포지토리입니다. 온라인 갤러리는 좋은 시작점이 될 수 있고 '공개' 리소스에서 찾을 수 있는 모든 자료는 다운로드가 가능하며 학습 도구로 사용될 수 있습니다.

페이지 20 1. 발견 단계 체크리스트 인력 조직도 데이터: 엔티티 관계 다이어그램 데이터 사전 및 관계도 등을 포함된 테이블 및 필드 설명 기타 비즈니스 인텔리전스 도구의 메타 모델 IT/비즈니스 역할 및 책임 기술 평가: Tableau 기능 데이터 비주얼리제이션 우수사례 데이터 원본 전문 지식 비즈니스 도메인 전문 지식 전략 이전 및 현재 운영 스폰서 관련 우선순위 및 문제 비즈니스 인텔리전스 사용, 내역, 문제 관련 및 보완적인 조치 기술 Tableau 및 데이터베이스 환경: 하드웨어 및 소프트웨어 기계 이름 및 IP 방화벽, 프록시, 네트워크 경계 보고서: 현재 보고서 및 대시보드 새로 고침 빈도 분포 목록 프로세스: 현재 수명주기 관리 교육 모드 및 선호도 현재 '최고 기관' 모델 데이터 거버넌스: 현재 그룹, 역할 또는 사용자 수준의 보안 규칙 데이터 품질 관리를 위한 현재 프로세스 현재, 이전, 요약 및 트랜잭션 데이터에 대한 스토리지 기술 아키텍처의 현재 상태: 데이터 웨어하우스 추출, 전환 및 로드(ETL) 도구 데이터 품질 데이터 강화 메타데이터 관리

페이지 21 2. 시제품화 및 빠른 출시 단계 체크리스트 하나 이상의 비즈니스 단위를 위해 강력하고 유용한 보고서를 제공하였습니까? 업무로 인한 결과가 활용될 수 있으며 이로 인해 가치가 창출되고 있습니까? 조직에서 초기 Drive 팀을 선별했습니까? 시각적 분석에 대한 열정이 사람들에게 공유되고 있습니까? 팀에서 수행하고 있는 놀라운 업무에 대한 소식이 전파되고 있습니까? 3. 기초 구축 단계 체크리스트 전파 전담 조직, 운영 전담 조직 및 Drive 팀의 구성원에 대한 일반적인 역할과 책임이 명백하게 정의되어 있습니까? 인트라넷 위키, 교육 캘린더 및 기타 모든 문서/리소스의 유지 관리와 업데이트를 전담할 담당자를 지정했습니까? 내부 문제 해결 이메일 계정의 담당자를 지정하고 문제를 에스컬레이션하는 절차가 마련되어 있습니까? 개선을 위한 건의사항을 수집하고, 검토하여 구현할 수 있는 절차가 마련되어 있습니까? 활성화 리소스가 있다는 것을 회사 인트라넷 또는 이메일 배포 목록을 통해 사용자 커뮤니티에 홍보했습니까? 시험 환경에서 인증 환경으로 콘텐츠를 전달하기 위해 최종 사용자 및 IT의 워크플로우를 명백하게 정의했습니까? 제공한 리소스의 사용을 측정/모니터링할 계획입니까? 데이터 품질 및 데이터 정의에 적용되는 프로세스가 마련되어 있습니까? 회사 전체가 공유할 수 있도록 콘텐츠를 인증 서버로 넘기는 방법을 사용자가 이해하고 있습니다? 마지막으로 비즈니스 사용자 옆에 앉아 사용자와 동일한 방법으로 프로젝트 인트라넷에 로그인해보는 것이 가장 중요합니다. 경험이 원활합니까? 사용자의 질문이 해결되었습니까?

페이지 22 4. 확장 단계 체크리스트 자체적으로 셀프 서비스 분석을 수행할 의지가 있고 실제로 실행이 가능한 비즈니스 단위를 선택했습니까? 주요 비즈니스 단위의 주주가 분석 문화를 개선함으로 인해 얻게 되는 가치를 파악하고 있습니까? 확장 작업의 성공을 측정하기 위한 질적 및 양적 측정값을 지정했습니까? 전파 전담 조직(COE) 추천 리소스 리소스 디렉토리 데이터 플랫폼 Data Server 데이터 원본 설명서 데이터 사전 설명서 주주가 임무진술에 만족하고 있고 공동 목표를 달성하기 위해 전념하고 있습니까? 다른 비즈니스 단위가 확장할 준비가 될 시기에 대해 긍정적인 예감을 가지고 있습니까? 운영 전담 조직 및 전파 전담 조직에서 받고 있는 지원 수준에 대해 사용자가 만족하고 있습니까? 템플릿 구축을 위한 우수사례 탐색 링크가 있는 이동 페이지(제목 페이지) 대시보드별 3~4개의 뷰가 제공되는 대시보드 2개 이상 제목 및 하위 제목을 이용한 사용자를 위한 내장된 안내 도움말, 홈, 뒤로가기, 앞으로 가기 등 자주 사용하는 버튼이 포함된 아이콘 라이브러리('My Shapes'에 저장됨) 안내를 제공하는 도구-도움말이 있는 도움말 및 홈 버튼( 모양이 포함된 별도 시트)의 사용 다른 페이지로 이동하는 드릴스루 링크 매력적인 브랜드 디자인 사용자가 Tableau를 사용하기 시작하는 데 도움이 되는 시작 프로세스 교육 자료 및 캘린더 개인 데이터 원본을 중앙 데이터 자산으로 구축 Tableau 교육 자료에 대한 링크 활용 방법 및 효과를 설명하는 시제품화 통합 문서 문서화된 템플릿 및 스타일 안내서 분석 토론 포럼 내부 데이터 분석 블로그 방법에 대한 설명서 또는 동영상: Tableau 라이선스 취득 Tableau 활성화 및 교육 자료 찾기 '시험' 환경에 게시하기 통합 문서를 '인증' 환경으로 보내기 위해 요청하기 스타일 안내서를 템플릿으로 사용하여 새 보고서 시작하기 일반적인 형식 및 레이아웃 기술 내부 사용자가 알려주는 도움말

페이지 23 Tableau 정보 Tableau Software를 통해 사람들은 데이터를 보고 이해할 수 있습니다. Tableau는 모든 사용자가 신속하게 정보를 분석하고, 정보에 대한 비주얼리제이션을 만들며, 정보를 공유할 수 있도록 돕고 있습니다. 1만2천 개 이상의 고객 계정이 사무실 및 이동 중에 Tableau를 통해 빠른 결과를 받아보고 있습니다. 또한 수만 명의 사람들이 Tableau Public을 이용해 블로그와 웹 사이트에 데이터를 공유하고 있습니다. www.tableausoftware.com/trial 에서 무료 평가판을 다운로드하여 Tableau가 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 확인하십시오. Tableau 및 Tableau Software는 Tableau Software, Inc.의 상표입니다. 다른 모든 회사 및 제품 이름은 관련된 각 회사의 상표일 수 있습니다. Tableau Software, Inc. 2014. 모든 권리 보유. 837 North 34th Street, Suite 400, Seattle, WA 98103 U.S.A.