Agile BI의 선두주자 Tableau를 소개합니다.

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Tableau : Leader of Agile BI
Introduction material
Mar, 2015

2. 목 차
I. 기존 BI Platform의 한계
II. 차세대 BI Practice으로의 진화 : Agile BI
III. 최적의 Agile BI 솔루션 ‘Tableau’
IV. Agile BI 전문 Partner ‘PLAN-iT Partners’

3. 대체적으로 안정적이고 견고한 Data control 및 시스템 운영에 중점을 두었음
기존 BI 솔루션 Architecture
데이터소스로 부터 추출, 변환 적재 프로세스 조회에 최적화된 형태로 데이터를 재구성, 중복 허용
개별 데이터소스에서 추출한 데이터를 적재 데이터 조회, 공유 기능 제공, 협의의 BI 툴
1
2
3
4
ERP
CRM
SCM
e-Commerce
기타 기간 계
그 외
외부 데이터
ETL
Metadata repository / MDM
Operational
Data store
Data
Warehouse
Data
Mart
Data
Mart
BI Tools
Info
Delivery
Reports
Dashboards
Info.
Portal
Internal/
External
Enterprise Data Warehouse
1
2
3
4
Data source BI Analytics User
Access

4. 기존 BI 산출물은 길고 복잡한 개발 절차를 거쳐야 했음
기존 BI Platform의 한계 : 민첩한 대응 불가
데이터 제공이 늦음
처리계와 D+1.5일의 갭 존재
 처리계 담당 실무자는 처리계 내의 정형보고서를 주로 활용
Dashboard 화면 수정 곤란
Dashboard 변경 요청 시, 여러 곳의
로직을 점검 하고 수정해야 함
데이터 제공 깊이가 낮음
일정 수준 이상의 데이터만 제공
 상세 분석이 어려움
복잡한 쿼리로 인한
성능/유지보수 이슈
별도의 쿼리 Logic을 추가함에 따라
성능 이슈 존재 및 수정 곤란
[기존 BI Architecture 사례]
기존 BI
개발 환경 :
복잡한
처리 절차
DW 논리
데이터
모델 설계
물리적 DW
데이터 모델
구축
ETL 개발
및 DW 로드
초기 보고서
작성
보고서
데이터 확인
ETL/DW
논리모델
수정
보고서
수정
현업 주도
새 보고서
확인

5. IT와 사업 부서 간 성향의 괴리
사용자-작업자 불일치로 인해 분석 결과물의 품질이 저하될 여지가 높음
기존 BI Platform의 한계 : 산출물 완성도 저하
1) Achieving greater agility with business intelligence, 2013, TDWI
BI 사용자와 작업자의 불일치
BI 시스템 구성/변경 담당자 1)
26%
26%
27%
28%
37%
57%
Other BI user
Biz executives
Power user
BI director
IT app managers
IT mgmt.
사업 부서 IT 부서
융통성 &
민첩함
운영 Risk 관리
업무 요구 사항 시스템 표준
(수시)
Interactive
요구 사항
일괄 취합
분석 &
Discovery
기 정의된
분석 중심
 일반 인력들의 BI 솔루션 이용이 쉽지
않아,
 전문 IT 인력이 BI 보고서 작성 및
기능 구현을 전담하는 경향
요구 사항을
어떻게 구현하는지
모르는 사용자
&
개발, 관리 용이성
우선하는 개발자
품질 저하
Risk

6. 복잡한 데이터 준비 작업을 위해 높은 구축 비용이 발생함
기존 BI Platform의 한계 : 높은 비용 발생
복잡한 데이터 준비, 전처리 작업 Infra 복잡도 증가
전문 개발 인력 투입
* Enterprise BI Platform, 2010 Oct, Forrester report
 단위 작업 및 개별 환경에 맞는
별도 Infra 도입 필요
 전체 Infra 복잡도 증가 및 관련
작업을 위한 소요 시간 증가
 준비 작업의 복잡도 및 특수성이
높은 만큼, 해당 작업 수행을 위한
전문 인력 투입 필요
 실제 Insight를 만들기 이전, 데이터/Report 준비 작업이
전체 구축 작업의 약 80%에 달함
 과도한 준비 작업은 실제 Value를 만드는 작업에 대한 수행
역량 저하 초래
높은 구축 비용 발생

7. 이로 인해 기존 BI Platform은 저조한 이용률과 만족도를 보이고 있음
기존 BI Platform에 대한 저조한 평가
1) Forrester research & TDWI research, 2009-2012
“새로운 분석 보고서를 보려면
최소 3일을 기다려야 함“
“88%의 사용자가 엑셀을 통해
광범위하게 데이터 가공“
“기 정의된 분석 레벨을 벗어나는
분석 작업을 할 수 없음“
“66%의 사용자가 기존 BI tool이
사용하기 어렵다고 느낌“
기존 BI 환경에 대한 사용자 반응 1)
“74%의 기업이 새 데이터 소스를
추가하는데 3주 이상 소요“
“55%의 사용자가 단순히 숫자를
추출하기 위한 정보 채널로서 사용 “
45%
19%
13%
23%
<6% 7-10% 11-19% >20%
당신의 기업 내 얼마나 많은
직원들이 BI를 이용합니까?2)
 64% 기업들이 10% 미만의
직원만이 BI를 사용하고
있다고 응답
낮은 이용률

8. 목 차
I. 기존 BI Platform의 한계
II. 차세대 BI Practice으로의 진화 : Agile BI
III. 최적의 Agile BI 솔루션 ‘Tableau’
IV. Agile BI 전문 Partner ‘PLAN-iT Partners’

9. Agile BI는 기존 BI의 한계를 극복할 수 있는 차세대 BI 수행/운영 체계임
대안으로서의 Agile BI
기존 BI의 문제점/근인
Agile BI
 BI 서비스 사용자와 제작 부서의
불일치
 소통 단절이 발생하는 협업 구조
조직 & 프로세스 :
개발 Role의 분리 &
실무 부서의 개발 참여
의사 결정자가
업무 환경의 변화에 대해
유연하게 대응할 수 있는
BI 체계1)
(프로세스, 업무/협업 방식,
개발 방법론, 툴/기술)
Agile BI Enablers
기반 기술/Infra :
이종 Data 접근 및
Analytics 구성이 용이한
BI 플랫폼
 전문 기술이 필요한 개발 과정
(데이터 전처리 과정 포함)
 복잡한 기술 구성으로 인한 높은
TCO 발생
1) Trends 2011 And Beyond: Business Intelligence, Forrester report, 2011
개발 방법론 :
Prototype 우선 &
순환적/점진적 확장
 복잡하고 긴 개발 단계
 분석 요구 사항이 변경될
개연성이 높으나, 수용도는 낮음

10. 진화된 BI Tool을 활용해 분석 리포트 사용자가 직접 BI를 구성하는 체계임
Agile BI 핵심 Concept
기존 BI
Work practice
Agile BI
Work practice
Biz analyst
DW
modeler
ETL
developer
BI
developer
Quality
Assurance
End User
 Data control에서 Report
구성까지 독자적으로 작업이
가능한 Tool 제공
 업무 이해도가 높은 실무 부서
내 BI 작업자가 직접 Analytics
구성 및 제공
 단순 Viewer의 Feedback을
쉽고 편하게 반영
 그 외 Data, IT 관리자들은 BI
작업자가 Analytics를 구현할
수 있도록 보조
사용 용이한
BI report 작성
쉽고 간편한
Data processing
원천 Data에 대한
접근성 확대
Power User의
BI 작업 참여
BI 결과물의
활용도 확대
BI platform with flexibility by accelerating the time it takes to deliver value with BI,
including tech. options such as self-service BI and cloud-based BI 1)
1) Rick Sherman과 Bob Violino의 연구 결과 정리, WikiPedia

11. 많은 수의 BI Vendor들이 Agility를 표방하며 솔루션을 제공하고 있으나…
Agile BI 솔루션 현황
 솔루션마다 나름의 방식으로
Agility 구현 시도
Agility 구현 방식
In-Memory approach 예시
 그 외 GUI 방식 Data 모델링,
Widget 기반 BI report 구성 등
다양한 방식의 도입 시도
Approach 대표 Vendors
In-Memory OLAP IBM, Actuate
Columnar DB Tableau
Associative DB QlikView
In-Memory ROLAP MicroStrategy
In-Memory
spreadsheet
Microsoft
PowerPivot
1) Trends 2011 And Beyond: Business Intelligence, Forrester report, 2011
Agility를 표방하는 솔루션
Automated
(자동화/효율화)
Unified
(통합적인)
Pervasive
(어디서나 누구에게나)
Agile BI
요구 역량1)
Limitless
(제약 없는)

12. 요구 사항을 성공적으로 충족시키는 솔루션은 거의 없는 상황임
경쟁 솔루션의 한계
과도한 Infra/라이선스 비용 대용량 데이터 처리의 한계
여전히 사용하기 어려운 Tool 통합적인 기능 제공 부족
시중
솔루션에
대한 반응
 다수 In-memory 솔루션의 경우, 요구
성능 구현을 위해 추가적인 메모리 용량
확보 필요, 이에 따른 추가 비용 발생
 Enterprise 급 전통 BI 대비 비용 경쟁력이
떨어지는 솔루션
1) BI leadership forum, 2013
 Visualization 중심의 솔루션 경우, Data 처리
역량 부족 & 추가적인 ETL/DW 확보 필요
 역으로 Data processing 기능이 있으나,
풍부한 Visualization 역량이 부족한 솔루션
 In-memory MOLAP/ROLAP 솔루션의
경우, 물리적인 메모리 크기에 따라 Data
size 제한
 대용량 데이터에 대해 기대 수준에 맞는
연산 성능을 충족시키는 솔루션 부재
Current Challenges of Self-service BI 1)
42%
73%
Tool 관련 사용자 혼란 발생
생각보다 많은 훈련이 필요함
 많은 수의 사용자들이 Tool을 활용해 Data 및
Report 작업하는데 어려움을 호소함

13. 목 차
I. 기존 BI Platform의 한계
II. 차세대 BI Practice으로의 진화 : Agile BI
III. 최적의 Agile BI 솔루션 ‘Tableau’
IV. Agile BI 전문 Partner ‘PLAN-iT Partners’

14. 최고의 BI 솔루션으로 평가 받는 Tableau는 Self-service BI를 지원하기 위한
강력한 기능을 탑재하고 있음
Tableau 소개
Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics
Platforms
Tableau에 대한 시장의 평가
빠르고 사용이 쉬운 인터페이스를 지원하므로
화면 개발보다 데이터 자체에 대한 집중 가능
Tableau의 특징
출처와 형식의 제한 없이 데이터를 결합하고
라이브 데이터베이스 연결과 추출 내용을 데
이터 엔진으로 가져오는 것 중에 선택할 수
있음
웹 뿐만 아니라 Apple과 Android 기반 모바
일 기기를 모두 지원
사용자가 직접 작성 및 배포할 수 있음
2015
2014

15. 경쟁 솔루션 대비 탁월한 개발 용이성 및 생산성을 보유하고 있음
Tableau 소개 – 쉽고 편리한 UI
2. 선택한 필드에 따라
최적의 View를 제공
3. [자동 표시] 에서 원하는
차트를 선택 시, 자동으로
차트 및 구성 변경 적용
1. 분석하고자 하는 필드
DRAG & DROP
1) Survey Analysis: Customers Rate Their BI Platform Functionality, Gartner survey 응답자 1,551개 기업/개인 대상 평가 결과 (2014)
• 실 사용자 대상 사용 편의성(Y) 측면과
상품 기능 역량(X) 측면에서 주요 상용
솔루션 비교
• 사용 편의성 측면에서 가장 우수한
사용자 만족도 보유
실제 사용자들의
Ease of Use 평가 결과 1)
• Web browser를 활용, 구성된 데이터 모델에 대한 기본적 분석 View 구성
Tableau Desktop 사용자 (모델링 작업 & UI 작업)
Tableau Server 사용자 (간단한 UI 작업)

16. 데이터를 추출하고 가공하기 위한 직관적이고 풍부한 기능을 제공함
Tableau 소개 – 제약 없는 소스 데이터 연결
다이어그램을 이용한 손쉬운 쿼리 작성
기존에 사용하던 SQL 입력 가능
DBMS Native Connector 제공으로 간단한 연결이 가능함

17. 지도상의 Drilling이나 Polygon, 이동 경로 표현 등은 Tableau만의 강점임
Tableau 소개 – 강력한 Visualization

18. 국내에서도 다양한 산업 내 많은 기업들이 Tableau를 선택하고 있음
Tableau 소개 – Reference

19. 목 차
I. 기존 BI Platform의 한계
II. 차세대 BI Practice으로의 진화 : Agile BI
III. 최적의 Agile BI 솔루션 ‘Tableau’
IV. Agile BI 전문 Partner ‘PLAN-iT Partners’

20. 플랜잇은 BI system 구축과 Consulting 서비스를 모두 보유한 업체임
플랜잇의 주력 사업 분야
다양한 BI Tool을 활용한 시스템 구축 경험
10년 이상 축적
SAP, QlikView, Tableau, BIRST 등 최신
솔루션 경험 다수
BI System
서비스
IT Solution
서비스
Consulting
서비스
실질적인
고객 가치를 창출하는
Total BI Service
기업
강력한 자체 솔루션 개발 역량과 경험 보유
Big Data 분석 엔진, Cloud 기반 연말정산 등
상용 서비스 구현
기업 IT 부서의 성과 극대화를 위한 전략적 접근
제안
국내외 전략 컨설팅사 인력을 보유하여 고객사
문제해결 지원

21. 다양한 플랫폼 기반 및 대형 Site 중심의 관련 Reference를 보유하고 있음
플랜잇의 주요 Reference
사업 명 사업내용 참여기간 발주 처 구축 솔루션
Clinical DW 구축
의료 정보의 연구 목적 제공 및 Clinical
Index에 대한 DW 및 보고서 구축
2015.01 ~ 현재 국내 선도 병원 In-house
웹로그 분석
CRM 데이터와 웹로그를 분석하여 마케팅
활동에 활용하기 위한 BI 구축
2014.12 ~ 현재 국내 선도 자동차 보험 Tableau + Splunk
B2B 실적 모니터링
기업사업부문 Funnel 분석을 위한 BI 및
Dashboard 구축
2014.12 ~ 현재 국내 선도 통신사 Birst
자산운용 BI
자산 운용 현황 및 수익성 분석을 위한
통합적 BI 시스템
2014.12 ~ 현재 국내 선도 생명 보험사 SAP BW / BO
거래선 KPI 관리
리셀러와 AS Shop의 KPI 모니터링 시스템
구축
2014.11 ~ 2015.01 Global 자동차 제조사 Birst
수익성 분석
전사 PL, 채널별 PL 상세 분석을 위한
시스템 구축
2014.11 ~ 2014.12 Global 전자 제조사 SiSense
전사 EIS
전사 경영정보시스템 및 회의에 활용을
위한 회의체 시스템 구축
2014.06 ~ 2014.12 국내 선도 보험사 In-house
마케팅 DW 구축
시청 로그, 상품 구매 이력의 다차원 분석
DW 및 분석 보고서 구축
2014.08 ~ 2014.12 국내 선도 통신사 Birst
마케팅 BI
물류, 판매, 재고, 수익성 분석을 위한 DW
및 분석 보고서 구축
2014.04 ~ 2014.12 국내 선도 정유 SAP BW / BO
SCM BI 시스템 설계/구축
거래처 업무, 시장 현황, 수요 예측, 수익성
등 전사 통합적 BI 시스템
2013.08 ~ 2013.12 Global 전자 제조사 QlikView
자산운용 BI
자산 운용 현황 및 수익성 분석을 위한
통합적 BI 시스템
2013.03 ~ 2013.12 국내 선도 생명 보험사 MSTR
Big Data Analytics 기획
Mobile 단말 로그 분석을 위한 Analytics
platform & service 기획
2013.05 ~ 2013.06 Global 전자 제조사 Splunk

22. 플랜잇은 BI 관련 모든 주제 영역에 대해 서비스 구현이 가능함
플랜잇의 BI 서비스 제공 영역
BI System 서비스의
고객 제공 가치
“사업 운영에 유의미한 Data를 수집 - 관리하여, Top mgmt.부터 기업 내 분석가,
현장 직원에게 가치 있는 정보 분석 서비스를 제공해야 함
가치기반 중장기
사업계획
VBM 시스템
기준 전달
전략
전달
계획/
실적
집계
Risk 산출
ERM 시스템
정보의 추출/변환/저장
경영계 Data Warehouse
모니터링 & 피드백
EIS
Dashboard
KPI 성과 및 Risk
연간 경영계획 수립
BPS 시스템
성과 관리
BSC 시스템
(사업, 조직별 KPI 관리)
목표
전달
경영계 Data Mart
BI 포탈
DoPlan See

23. Agile BI 운영/관리 체계 구축을 위한 가이드를 제공함
플랜잇의 Agile BI 관리 체계 구현
Agile BI
적용 영역 및
방식 정의
1
Governance
체계 수립
활성화 방안
수립
3
성공적인
Agile BI
도입
2
 누가 어떤 방식으로 Agile BI 기반으로
개발하고 이용하는지에 대한 정의
 정의된 개발 절차가 어떤 영역에서
적용되는지에 대한 정의
 Agile BI Risk를 해소하기
위해 주요 관리 Point 정의
 관리 Point 별로 관리 주체,
대상, 프로세스에 대한
개괄 정의
 Agile BI 체계의 성공적
확산을 위한 활성화 방안
Ideation
 도출된 방안 별로 추진
방안 수립