본문 바로가기

Bi17

지금의 BI 와 가까운 미래의 데이터 분석 구조 BI는 과거의 “보고용 시스템”에서 이제는 “조직이 움직이게 만드는 구조”로 변했습니다. 초기에는 데이터 저장과 정합성 확보가 중요했고, 그다음은 대시보드 중심의 상태 파악, 그리고 현재는 self-service 분석, 실시간 의사결정, AI 보조 구조까지 포함하는 방향으로 진화 중입니다. 이 변화를 한눈에 보면 다음과 같은 흐름으로 정리할 수 있습니다.BI 발전 단계와 핵심 특징 단계 핵심 목적 주요 형태 대표 특징 초기 BI 데이터 정리와 보고 정적 리포트 월간/주간 보고서, 지표 안정성 우선 대시보드 시대 상황 파악 dashboard KPI 한 화면, 빠른 상태 확인 분석 결합 시대 원인과 해석 분석 + BI 원인 탐색, drill-down, 세그먼트 분석 현재 BI .. 2026. 6. 19.

전사 데이터와 부서 데이터는 왜 분리해야 할까 구조와 이유 DW와 DM은 보통 Data Warehouse(데이터 웨어하우스)와 Data Mart(데이터 마트)를 뜻하며, 둘을 나누는 핵심 이유는 전사적 통합 분석과 부서 단위의 빠른 활용을 동시에 만족시키기 위해서입니다. 아래 글은 블로그에 바로 넣을 수 있도록, 개념부터 분리 이유, 운영 관점, 관리 관점까지 길게 정리한 형태로 작성했습니다. DW와 DM의 기본 개념DW는 여러 업무 시스템의 데이터를 한곳에 모아 정제하고 통합해, 분석과 보고를 위한 중앙 저장소 역할을 합니다. 일반적으로 주제 중심성, 통합성, 시계열성, 비휘발성이라는 특징을 가지며, 조직 전체의 의사결정 기반이 되는 데이터 허브로 이해하면 좋습니다. DM은 DW에서 다시 특정 주제나 부서 중심으로 잘라낸 작은 분석 저장소입니다. 예를 들어 .. 2026. 6. 17.

데이터 분석 입문자가 헷갈리는 BI와 통계분석의 구조적 차이 데이터를 다룬다고 하면 흔히 모두 같은 일처럼 보이지만, 실제로는 BI와 통계분석이 지향하는 방향이 상당히 다릅니다.겉으로 보기에는 둘 다 숫자를 다루고 그래프를 만들며 분석 보고서를 작성하는 것처럼 보이지만, 목적과 방식, 그리고 최종적으로 얻고자 하는 결과가 다릅니다.이 차이를 제대로 이해하면 데이터 관련 직무를 바라보는 시야가 넓어지고, 어떤 공부부터 시작해야 하는지도 훨씬 또렷해집니다.BI와 통계분석을 같은 개념으로 보면 생기는 오해많은 분들이 BI와 통계분석을 모두 데이터분석의 한 종류로 묶어서 생각합니다.큰 틀에서는 맞는 말이지만, 실제 업무 현장에서는 둘의 역할이 분명히 다릅니다.BI는 비즈니스 현황을 빠르게 파악하고 의사결정을 돕는 데 강하며, 통계분석은 데이터 속 관계를 검증하고 설명하는.. 2026. 6. 15.

데이터 거버넌스 체계 설계가 조직의 데이터 신뢰를 바꾸는 이유 데이터 거버넌스 체계를 설계하고 품질·표준화 거버넌스 전문성을 확보하는 작업은 조직이 데이터를 믿고 쓸 수 있게 만드는 기반을 만드는 일입니다. 이 글에서는 데이터 거버넌스가 무엇인지, 왜 필요한지, 어떤 작업을 포함하는지, 어떤 관점에서 봐야 하는지, 구체적으로 어떤 프로세스와 규칙, 역할, 도구가 필요한지 대중적으로 쉽게, 하지만 상세하게 정리했습니다. 1. 기본 개념: 데이터 거버넌스, 품질 거버넌스, 표준화 거버넌스는 무엇인가데이터 거버넌스란 무엇인가데이터 거버넌스는 조직 데이터의 품질, 보안, 가용성을 보장하기 위해 데이터가 어떻게 수집·저장·접근·사용되는지를 결정하는 정책과 절차를 명확히 정의하는 전략입니다. 간단히 말하면, 데이터에 대한 전사적 관리 체계를 만드는 일이며, 데이터 생성부터 .. 2026. 6. 14.

대시보드 디자인을 바꾸는 색 선택과 정보 배치 원칙 대시보드는 정보를 보여주는 화면이지만, 실제로는 의사결정을 빠르게 돕는 도구입니다. 그래서 가장 중요한 것은 시각 요소를 얼마나 많이 넣느냐가 아니라, 어떤 순서로 어떤 정보를 보게 만들 것인가입니다. 연구와 실무 가이드는 공통적으로 시각적 계층, 정렬, 간격, 배치 순서가 이해 속도와 검색 효율에 큰 영향을 준다고 말합니다. 사용자는 화면을 처음 볼 때 모든 요소를 동시에 읽지 않습니다. 먼저 눈에 띄는 위치를 훑고, 그다음 핵심 차트와 숫자를 확인하고, 마지막에 세부 필터나 상세 표로 내려갑니다. 이 흐름을 설계하지 않으면 좋은 데이터도 복잡하게 보이고, 중요한 포인트가 묻히게 됩니다. 1. 시각화 화면의 기본 설계 원칙1-1. 화면의 목적부터 고정합니다대시보드는 먼저 목적이 정해져야 합니다. 경영.. 2026. 6. 13.

RFM으로 고객 가치를 분석하는 데이터 모델링 고객 데이터를 활용한 분석에서 가장 먼저 부딪히는 문제는 “누가 중요한 고객인가”를 정의하는 일입니다. 단순히 매출이 높은 고객만 중요한 것은 아니고, 최근에 활발히 활동하는 고객인지, 반복적으로 구매하는지까지 함께 봐야 실제 비즈니스에 도움이 되는 인사이트가 나옵니다. 이런 맥락에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 모델은 비교적 단순한 구조로 고객 가치를 정량화할 수 있는 대표적인 Customer Segmentation 방법입니다. 이 모델은 복잡한 Machine Learning 없이도 빠르게 적용할 수 있으며, 마케팅, 영업, CRM 전략 전반에 직접 연결된다는 점에서 여전히 많은 조직에서 사용되고 있습니다.RFM 지표의 본질과 해석 방식RFM은 단순한 지표 조합이 아니라.. 2026. 6. 12.

A/B 테스트 결과 해석을 제대로 하는 방법 데이터 기반 의사결정이 일상화되면서 A/B 테스트는 거의 모든 조직에서 활용되고 있습니다. 하지만 결과를 해석하는 방식은 여전히 통계 용어에 갇혀 있는 경우가 많습니다. 특히 p-value, Confidence Interval 같은 개념은 데이터 팀 내부에서는 익숙하지만, 비개발 조직이나 경영진에게는 직관적으로 와닿지 않는 경우가 많습니다. 이 글에서는 실제 업무에서 사용할 수 있는 해석 방식과 함께, Business 관점에서 어떻게 번역해 전달해야 하는지 정리합니다.p-value를 숫자가 아닌 의사결정 확률로 바꾸기p-value는 흔히 "0.05보다 작으면 유의하다" 정도로만 소비됩니다. 하지만 이 방식은 의미 전달에 실패하기 쉽습니다. p-value의 본질은 "현재 실험 결과가 우연일 가능성"입니다... 2026. 6. 12.

데이터 분석계 구축 전에 알아야 할 모든 것 BI/데이터 분석 시스템을 도입하기 전에 핵심 개념(데이터 웨어하우스, ETL, OLAP, 데이터 라인리지 등)과 기술·조직 준비(데이터 거버넌스, 보안, 인프라, 스테이크홀더 정렬), 운영 문화(데이터 소유권, 실험과 측정, 교육)가 필수적입니다. 이 글은 용어 사전, 준비 체크리스트, 구현 단계별 권장 활동과 조직 문화 설계까지 실무 관점에서 정리합니다. 핵심 용어 사전 — 반드시 알고 출발할 것데이터 웨어하우스(Data Warehouse): 분석 목적에 최적화된 중앙 저장소로, 원천 시스템의 거래 데이터(OLTP)를 모아 보관하고 분석에 사용합니다.데이터 마트(Data Mart): 특정 부서나 도메인에 최적화된 소규모 웨어하우스로, 빠른 분석을 위해 설계됩니다. ibmETL(Extraction, T.. 2026. 6. 11.

데이터 시각화 대시보드 기획이 결과물을 바꾸는 이유 데이터 시각화 대시보드를 만든다고 하면 많은 분들이 먼저 chart type, 색상, layout부터 떠올리곤 합니다. 하지만 실제 현장에서는 시각 요소보다 먼저 기획 구조가 정리되어야 결과물이 오래 살아남습니다. 대시보드는 단순한 report 모음이 아니라, 사용자가 한 화면에서 핵심 상태를 빠르게 이해하고 다음 행동까지 이어지게 만드는 decision support interface이기 때문입니다. 대시보드는 보고서와 다르게 설계해야 합니다Power BI 기준으로도 dashboard는 single page canvas입니다. 한 페이지 안에 전체 스토리의 핵심만 담고, 자세한 분석은 연결된 report로 넘기는 구조가 기본입니다. 즉 dashboard는 everything을 다 보여주는 곳이 아니라,.. 2026. 6. 10.

역할로 읽는 개발 조직 지도 무엇을 만들든 사람과 역할이 필요합니다. 소프트웨어 개발은 기술 스택과 조직 규모에 따라 역할을 세분화하거나 통합할 수 있으며, 대표적인 분류로는 Product roles(제품·기획), Design roles(디자인), Development roles(프론트엔드·백엔드·Full-stack), Data roles(데이터 엔지니어·데이터 사이언티스트·BI), Infrastructure/DevOps, QA·테스트, 그리고 PM/PO(프로젝트·프로덕트 관리)가 있습니다. 이 글은 실무 중심으로 각 역할의 핵심 책임(Core responsibilities), 필요한 기술 스택(English keywords 포함), 협업 포인트, 그리고 스타트업·중견·대기업별 권장 팀 구성까지 설명합니다.핵심 역할 분해Produc.. 2026. 5. 23.

보고에서 예측과 자동화까지, 데이터 성숙도 단계별 특징 데이터를 수집해서 분석하고 예측까지 가는 과정은 보통 ‘데이터·분석 성숙도(analytics maturity)’ 단계로 설명하며, 크게 기술적 성숙(인프라·도구)과 조직적 성숙(사람·프로세스·문화)이 함께 올라가야 합니다. 많은 모델이 있지만 공통적으로는 Descriptive → Diagnostic → Predictive → Prescriptive → Autonomous/Cognitive 순으로 성숙도가 높아지는 흐름을 갖습니다. 데이터 성숙도란 무엇인가Analytics maturity model은 조직이 단순 보고(reporting) 수준에서 AI 기반 의사결정·자동화 수준으로 성장하는 여정을 계단처럼 표현한 프레임워크입니다. Airbyte, Alteryx, TDWI, Gartner 등 여러 기관·벤더.. 2026. 5. 17.

DW와 DM을 갖춘 조직이 데이터로 더 빨리 움직이는 이유 데이터 분석에서 DW(Data Warehouse)와 DM(Data Mart)는 단순히 있어도 되고 없어도 되는 옵션이 아니라, “제대로 된 분석”을 가능하게 만드는 기본 인프라에 가깝습니다. 특히 BI 도구(Power BI, Tableau 등)와 결합했을 때 DW·DM 유무에 따라 분석 속도, 데이터 신뢰도, 유지보수 비용이 극단적으로 갈립니다. Data Warehouse가 필요한 이유Data Warehouse는 여러 운영 시스템(ERP, CRM, 업무 DB 등)의 데이터를 한 곳에 모아 구조화해 두는 전사 분석용 저장소입니다. 운영 DB는 실시간 트랜잭션 처리에 최적화되어 있지만, DW는 복잡한 집계와 대량 조회에 맞춰 설계된 “분석 전용 데이터베이스”라고 보면 됩니다. DW가 중요한 핵심 이유는 다음.. 2026. 5. 8.

이전 1 2 다음

티스토리툴바