너도 나도, 데이터 분석가
데이터 중심 조직문화, 태블로 도입 본격화
스카이라이프는 일하는 문화를 개선하기 위해 BI(Business Intelligence) 태블로를 도입했고, 파워 유저를 양성 중이다. 이번 파워유저 양성은 IT부서에 집중되던 데이터 분석 업무를 각 부서에서 직접 수행하게 하여, 보다 빠르고 효율적인 의사결정을 하는데 목적이 있다.
태블로는 사용자 유형에 따라 ▲Creator(분석 전문가), ▲Explorer(협업과 공유 중심), ▲Viewer(결과 열람 위주) 라이선스를 제공한다. 이중에서도 스카이라이프는 데이터 검색기 사용률이 높은 직원들을 Creator와 Explorer로 육성하기 위해, 지난 6월 23일부터 7월 18일까지 태블로 교육을 시행했다. 교육은 실습 위주로 진행되었다. ①데이터 연결과 탐색, ②워크시트의 이해, ③차트를 활용한 시각화 기법, ④가입자 대시보드 작성 등 현업에서 즉시 사용할 수 있도록 구성된 게 특징이다.
실무 데이터를 내 손으로 불러오는 첫걸음
< 태블로 클라우드 접속 >
①데이터 연결과 탐색에서는, 테블로 클라우드에 접속하여 가입자, 상품, 매출 등 실제 업무에 활용되는 데이터 소스를 불러오는 방법을 익혔다. 사내 DW(Data Warehouse, 데이터 통합 저장소)와 연동된 ‘데이터 카탈로그’ 기능으로 원본 데이터를 탐색하여, 필요한 정보를 직접 연결하는 과제를 수행했다. 이를 통해 자율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있는 기본 역량을 다졌다.
“데이터가 보이니까, 일이 쉬워졌어요”
②워크시트의 이해는 태블로에서 데이터를 차트로 시각화하기 위해 알아야하는 개념인 차원(Dimension)과 측정값(Measure) 설명을 중심으로 워크시트를 이해하는 시간이었다. 차원은 데이터를 분류하는 기준이고, 측정값은 수치로 계산된 값을 뜻한다. 가령 ‘가입자 성별’이나 ‘지역’은 차원이고 ‘가입자수’ 와 ‘매출 금액’은 측정값이다. 이 두 가지 요소를 마우스의 드래그 앤 드롭(Drag and Drop) 기능을 사용해 차트로 표현한 것이 바로 시각화된 작업 공간, 워크시트이다.
< 라인차트 사진 >
< 파이차트 사진 >
다음은 ③데이터를 그래프나 차트로 변환하는 작업이다. 시각화는 숫자만 보던 데이터를 막대, 라인, 파이, 도넛 등 여러 차트로 표현해, 보고서나 회의 자료 작성 시 애용할 만한 기능이었다. 차트 별로 살펴보면, 막대는 비교와 분류에 강해, 신규, 해지 등 가입자 상태에 따라 변동되는 가입자 수를 막대 높이로 표현하는 데 용이하다. 라인 차트는 월별 가입자 수의 변화 추이를, 파이 차트는 고객을 개인, 법인, 렌탈 등으로 분류해 가입자 비중을 나타내고 싶을 때 효과적이다. 도넛 차트는 원형의 파이 차트 두 개를 이중 축으로 겹쳐 만들어 정보 전달과 디자인을 고급화한 버전이다.
< 대시보드 필터동작 >
하이라이트는 태블로의 강력한 기능인 ④가입자 대시보드(Dashboard, 분석 화면) 실습이었다. 가입자 대시보드는 실무자에게 필요한 정보인 지역별 현황, 기간별 추이, 증감 이력 등을 통합적으로 제공하는 툴로 설계되었다.
교육에 참석한 직원들은 단순 시각화를 넘어 목적 있는 분석 흐름을 스스로 설계하고 구현하는 전체 과정을 경험하여, 실질적인 분석 역량을 키웠다며 호평을 남겼다. 나아가 대시보드에는 필터 동작으로 사용자가 차트 내 특정 값을 클릭하면 연결된 다른 시트에서도 자동으로 해당 값에 맞춰 연동되는 상호작용 기능도 추가되었다. 예를 들어 ‘가입자 현황’ 차트에서 ‘서울’ 지역만 조회되도록 설정했다면 다른 차트인 ‘월별 가입자 증감 추이’에서도 ‘서울’에 해당하는 데이터만 표시되는 식이다. 나아가 특정 값을 선택하면 URL을 타고 ‘위키백과’같은 외부 사이트의 관련 페이지로 이동할 수 있어, 다양한 관점으로 데이터를 분석하는 유연성을 확보한 것도 눈길을 끌었다.
‘보고’에서 ‘탐색’으로, AIMS와는 다른 태블로의 접근 방식
스카이라이프는 그 동안 AIMS 시스템으로 데이터를 활용했다. AIMS는 시스템에 정의된 조건 값으로만 데이터를 추출하여, 실적 보고나 주요 지표 모니터링에 적합하다. 반면 태블로는 사용자가 직접 조건을 설정 후 데이터를 추출하고 해석한다. 즉, AIMS는 무엇을 봐야 하는 지 이미 결정된 정답을 전달하는 도구라면, 태블로는 무엇을 볼 지 사용자가 직접 정해서 질문하고 답을 찾는 탐색기다. 또한 AIMS는 분석 결과를 공유하려면 별도의 문서 작성이 필요하지만 태블로는 대시보드를 만든 후 클라우드로 즉각 공유할 수 있어 협업 면에서도 효율성이 높다.
태블로 도입으로 AIMS는 단계적으로 종료될 예정이다. 정형화된 데이터를 제공하는 것보다, 사용자가 유연하게 데이터를 분석하고 시각화하는 데 손을 들어준 셈이다. 8월 중순에 정식 오픈을 앞둔 태블로. 이제는 각 부서가 데이터를 직접 불러오고 대시보드를 구성하며 즉각적인 판단과 실행이 가능한 업무 환경이 조성될 예정이다. 파워 유저를 중심으로 데이터 분석이 일상화되고 셀프서비스 BI 환경이 안정적으로 정착되기 위해 지속적인 교육과 인프라 고도화도 요구되는 바이다.