Tableau Prep을 사용한 데이터 준비 모범 사례

분석을 하는 사람은 누구입니까?

최종 데이터 집합의 최종 사용자를 고려하십시오. 예를 들어, 귀하가 완벽한 분석에 필요한 데이터의 모든 부분에 액세스하고 그것을 이해하는 유일한 사용자입니까? 아니면, 선별되고 식별된 메트릭에 근거하여 특정 캠페인이 어떻게 수행되고 있는지 알아야 하는 마케팅 관리자와 같은, 다른 업무를 맡은 누군가가 그 데이터 집합을 사용하게 됩니까? 후자의 경우라면, 데이터 집합을 줄여서 해당 측정값만 남기는 것이 좋습니다.

데이터 테이블에 제품 코드가 포함되어 있지만 마케팅 관리자가 제품 이름을 필요로 할 수 있습니다. 이런 경우에는, 그 정보를 얻을 수 있도록 데이터와 팩트 테이블을 조인해야 할 것입니다. 대시보드를 작성할 때와 마찬가지로, 데이터를 준비할 때에도 대상 사용자가 누구인지는 매우 중요합니다.

어떤 유형의 질문을 하고 답을 찾아야 합니까?

데이터 준비 프로세스에서 사람들이 최종 데이터 집합을 어떻게 사용하는지, 즉 복잡한 분석을 위해서인지, 아니면 간단한 요약을 위해서 사용하는지를 아는 것은 중요합니다. 이 요소는 노력의 양과 세부 사항을 모두 결정함으로 데이터 준비 프로세스에 큰 영향을 끼칩니다.

전략적 비즈니스 우선순위에 대한 이해를 기반으로 사람들이 일반적으로 질문할 수 있는 사항을 대체로 예측할 수 있지만, 예상치 못한 질문이 불쑥 나올 수도 있습니다. 데이터 집합을 준비할 때, 즉각적인 질문에 대한 지원과 심화된 탐색 사이에서 균형을 찾아야 합니다. 예를 들어, 누군가가 지난 6개월 동안 매출 동향을 보다가, 어떤 특정 주에 매출이 급증한 사실을 조사해보고 싶다면, 더 깊은 분석과 데이터의 일별 세부 수준이 필요할 것입니다.

보는 것을 이해하기

데이터를 데이터 준비 도구에 가져오기 전에, 무엇을 가지고 작업하는지 이해하는 것이 중요합니다. 즉, 지금 보고 있는 것이 전체 데이터 집합인지, 하위 집합인지 알아야 합니다. 정리를 시작하기 전에 어느 정도의 데이터 탐색이 필요할 수도 있습니다.

샘플 크기 조정

규모가 큰 데이터 집합에 연결할 때는, 데이터 준비 프로세스의 속도를 높이고 성능을 최적화하기 위해 큰 데이터 집합을 데이터의 샘플로 제한하는 것이 좋습니다. 그러나, 어떤 경우에는 전체 데이터 집합이 필요합니다. Tableau Prep을 사용하면 이 두가지 필요에 모두 대응할 수 있습니다. 샘플로 데이터 준비 임무를 완수할 수 없다면, 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 샘플 크기를 늘립니다. 입력 단계로 돌아가 샘플의 행 수를 조정합니다. 행 수를 늘리거나 모든 데이터를 포함할 수 있지만 성능이 저하될 수 있으므로 주의하시기 바랍니다. 한 가지 더 유의해야 할 점은, 고정된 수의 행을 사용하면 기초 데이터베이스가 요청된 행을 가장 신속하게 반환하는 기준으로 사용하는 행이 반환된다는 것입니다. 이 때 반환되는 것이 데이터베이스의 상위 1000행이라는 법은 없습니다.
• 무작위 샘플링을 사용합니다. 기본적으로, Tableau Prep은 집합의 총 필드 수와 그 필드의 데이터 유형에 근거하여, 반환할 최적화된 행 수를 계산합니다. 무작위 샘플링은 데이터베이스 수준에서 이루어지며 요청된 행 수를 반환합니다. 데이터베이스가 각각의 행을 조회하여 샘플을 반환합니다. 이 옵션은 모든 데이터 원본에 사용 가능한 것은 아니며 성능에 영향을 끼칠 수 있습니다.
• 입력 단계 필터를 추가합니다. 입력 단계에 필터를 추가하면 분석에 관련된 데이터를 데이터 집합으로 가져올 수 있게 됩니다. 이를 통해 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 더 적절한 대표 샘플을 만들 수 있습니다.

데이터 탐색

먼저, 주어진 필드에서 고유 값의 수를 확인하는 것이 좋습니다. 아래 예에서, 열 머리글의 맨 위를 보면 데이터 집합에 나오는 주의 수가 표시됩니다. 또한, 데이터 이상값 또는 문제를 파악하기 위해 다양한 값들이 어떻게 관련되어 있는지 알아보는 것이 좋습니다. Tableau Prep에서 필드 간의 관계를 발견하는 데 하이라이트 기능을 사용할 수 있습니다. 프로필 패널에서 하나의 값을 클릭하면, 지정된 필드에서 해당 값을 갖는 레코드로 범위가 좁혀져 데이터 그리드 뷰에 표시됩니다. Tableau Prep은 필드 간의 값을 하이라이트하고 관련된 값을 파란색으로 표시합니다.

불필요한 데이터 제거

데이터 준비 프로세스의 전체적인 성능을 최적화하려면, Tableau Prep에 필드를 가져올 때 분석에 필요한 필드만 가져오도록 제한합니다.

회사의 매출 및 제품 데이터를 나타내는 데이터 집합을 준비한다고 가정해 보겠습니다. 나중에 이 데이터 집합을 Tableau로 가져와 연간 영업 실적을 분석에 사용할 계획입니다. 이 경우에, 모든 제품의 배송 날짜 관련 세부 정보를 포함할 필요가 없습니다. 배송 날짜 정보는 판매 또는 고객의 제품 구입 이유와 거의 연관성이 없기 때문입니다. 그것은 단지 제품의 출고 시점을 가리키는 것이므로 데이터 원본에서 제거할 수 있습니다. 준비 중에 어느 시점에서든지 더 이상 필요하지 않은 필드가 있다면 흐름에서 그 필드를 간단히 제거할 수 있습니다.

힌트: 준비 프로세스를 진행하는 동안, 필드를 분할하여 다중 열로 분리하는 작업을 시작할 수도 있습니다. 방금 분할한 원래 열은 필요 없을 것이므로 삭제하시면 됩니다.

데이터를 필터링하면 데이터 준비 프로세스 시간이 절약되고, 적절한 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 2년 간의 영업 데이터만 필요하다는 것을 알고 있다면, 범위 또는 기준 날짜 필터를 사용하여 데이터 필드를 해당 기간으로 필터링하십시오. 무관하거나 잘못된 정보가 포함된 데이터가 있다면, 간단하게 데이터 패널에서 값을 클릭해서 제외하면 됩니다. 흐름의 모든 시점에서 이 작업을 수행할 수 있습니다.

검토와 정리

Tableau에서 분석은 데이터 유형에 의해 영향을 받으므로, 시작하기 전에 각 필드를 적절하게 식별하는 것이 중요합니다. Tableau에서도 별칭을 편집하고, 데이터 유형을 바꾸고, 필드를 분할하고, 계산식을 쓸 수 있지만, 이 작업을 미리 수행하는 것이 훨씬 더 쉽습니다. 특히 다른 사람을 위해 데이터 집합을 생성하고 있다면 더욱 그렇습니다.

모든 필드의 데이터 품질을 아는 것은 매우 중요합니다. 예를 들어, 설문조사에서 수집된 전화 번호는 다양한 형식으로 되어 있을 수 있습니다. 세계 여러 나라 사람들이 대상이었다면 더욱 다양할 것입니다. 일관성을 위해 수천에서 수백만의 고유 값을 수동으로 검사하는 것은 종종 지루하고 오류를 유발하기 쉬운 작업입니다. 패턴을 식별하고 데이터를 일괄 업데이트하는 것은 잘 정리된 데이터 집합을 위해 중요합니다. 구두점, 숫자, 문자, 공백을 제거할 수 있는 빠른 정리 단계와 같은 Tableau Prep의 기본 제공 기능을 사용하여 이러한 변경을 수행하면 시간을 절약하고 정신적 수고도 덜 수 있습니다.

예를 들어, 주 필드에 'California'와 'CA'가 값으로 포함되어 있고 나머지 주는 전체 이름으로 포함되어 있다면, 'California' 레코드가 'CA' 인스턴스를 포함하도록 그 값을 직접 고치면 됩니다.

또한 데이터는 대체로 올바른 값을 포함하지만 가끔 예외적으로 잘못된 값이 포함되어 있는 경우가 있습니다. Tableau Prep은 스마트합니다. 힘겨운 업무를 처리할 수 있도록, 알고리즘을 활용하여 데이터 값의 표준화를 지원합니다. 고객이 출신 도시명을 입력한 데이터 열이 있다고 가정해 보겠습니다. 열을 재빨리 스크롤 해보니, 'Albuquerque' 도시의 철자가 잘못된 것이 여러 건 눈에 띕니다. 각각의 경우를 수동으로 고치는 대신, Tableau Prep은 공통 문자 및 발음을 기준으로 그룹화와 바꾸기 기능을 기본 제공합니다. 이러한 기능은 사용자의 작업량을 줄이기 위해 정리 프로세스를 단순화하는 알고리즘을 사용하고 있습니다. 혹은, 누락된 값이 있을 것으로 예상된다면, 흐름에서 전체 데이터 집합을 실행시킬 때 통합되도록 수동으로 추가할 수도 있습니다. 어떤 필드가 정리되거나 필터링되어야 하는 것을 알지만, 사용자 인터페이스에 없는 요소가 필요하다면 계산을 사용하면 됩니다.

각자의 사고 방식에 맞게 준비

데이터 준비에는 다시 구조화하는 것에서부터 다시 포맷하고 정리하는 것까지 많은 구성 요소가 있는데, 여기에서 특정 순서를 지키도록 제약을 받아서는 안 됩니다. Tableau Prep은 사용자의 사고 방식에 맞게 데이터를 변경하고 업데이트하게 해줍니다. 어떤 사람은 데이터 피벗부터 시작하는 반면, 어떤 사람은 철자 오류나 누락된 데이터 정리부터 시작할 수 있습니다.