2022년 국내외 데이터 시각화 툴 4종 사용 후기

최종 업데이트:2022-1-7

데이터 분석가로써 필요한 능력 중 하나로 중요하게 꼽는 데이터 시각화라고 할 수 있습니다. 이처럼 데이터 시각화의 중요성 역시 높아지면서 엄청난 데이터 시각화 툴들이 점점 진화하고 있습니다.

우리가 흔히 볼 수 있는 문제는 데이터가 이미 있는 것을 보고도 어떻게 시각화하는지 모른다는 것입니다. 데이터를 가지고 있는 기반으로 시각화를 어떻게 하는지?  기업에서 ‘셀프BI(데이터 분석 툴)’라는 용어가 자주 나오고 누구나 직접 데이터 분석할 수 있도록 의미하는 것입니다. 

그러므로 오늘은 파인리포트, 태블로등과 같은  4 종의 데이터 시각화 툴을 비교하는 콘텐츨로 시각화 리뷰 콘텐츠의 마무리를 할까 합니다. 

왜 데이터 시각화를 필요할까?

데이터 시각화 툴을 추천하기 전에  먼저 이런 데이터 시각화 툴을 사용해 무엇을 할까, 어떤 목적을 달성하고 있는가에 대해서 잘 고민해야 합니다.

차트 간 인터랙션 대시보드 화면
출처: 파인리포트

데이터 시각화 소프트웨어가 필요한 경우

아마도 당신은 엄청난 양의 데이터를 가지고 있을 것이고, 어떻게 빅데이터 활용, 데이터 속에서 인사이트, 통찰을 보여주고 싶을 것입니다;

아마도 당신은 다양한 데이터를 가지고 있는데 데이터 모델링, 프로그래밍, 데이터 세척등과 같은 것을 모르면, 쉽게 사용할 수 있는 데이터 시각화 툴이 필요합니다. 드래그 앤 드롭으로 데이터 시각화를 완성할 수 있고 가장 맞춘 프레젠테이션 차트/그래프를 전시할 수 있습니다.

 아마도 다른 애플리케이션이 있을지도 므르지만, 모든 데이터 시각화 툴은 해당 핵심 서비스 애플리케이션을 가지고 있는 것입니다. 우리는 관련된 라벨을 맟춰서 대응하는 데이터 시각화 툴을 추천할 것입니다.

우선 데이터 분석은 자시 수요의 기반으로 하는 것을 명확하게 알아야 합니다.  목적을 떠나  데이터 시각화 툴을 추천하면 안될 것입니다.

데이터 시각화 툴들을 다음과 같이 3가지 분류할 수 있습니다.

지포 모니터링형 데이터 시각화 도구

1) 파인리포트(FineReport)

파인리포트에서  데이터 분석 기능은 비즈니스 사용자에게 매우 적합하다는 것입니다. 간단한 드래그 앤 드롭으로 다양한 보고서를 만들 수 있고 데이터 의사결정 분석 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 

시각화

파인리포트는 각종 데이터베이스에 직접 연결할 수 있으며, 주간, 월간, 연간 보고서를 손쉽게 만들어 줄 수 있도록 맞춤화할 수 있습니다. 엑셀과 유사한 인터페이스 기반으로 보고서 작성, 보고서 권한 할당, 보고서 관리, 데이터 입력 등이 포함되는 특징을 가지고 있습니다.

또한, 파인리포트는 강력한 데이터 시각화 기능을 가지고 있으며, 다양한 대시보드 템플릿과 셀프-개발한 시각화 플러그인 라이브러리(plug-in libraries)를 제공합니다.

데이터 시각화

우수한 3차원 데이터 시각화 툴로써 리포트/ 대시보드 디자인, Import, 데이터 입력 및 모바일 BI 등 풍부한 리포팅 기능을 가지고 있으며, 영업,인사, Iot와 같은 업무별 보고서 템플릿을 준비할 수 있습니다. 개발자들은 단시간에 실용성 높은 업무 리포트를 개발할 수 있습니다.

 ” 2006년 상장된 FineReport는 현재 전 세계에 Nike, IBM, 알리바바, 화웨이 등과 같은 8400여 명의 고객을 보유하고 있습니다.”

FineReport는 국내 개인 사용자에게 처험판 무료 라이선스를 배포할 수 있고 모든 기능을 사용 가능합니다. 기업용으로는 가격문의를 클릭하시면 최신 구매정책을 알아보세요.

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개인 셀프식 데이터 시각화 툴

1) 태블로

데이터 시각화 툴인 태블로의 핵심 에센스는 엑셀의 PivotTable과 PivotChart입니다.  엑셀의 특징을 명확히 알고 있고 앞서 BI 시장에 진출해 이런 핵심 가치를 널리 보급하는 것입니다.태블로는 가장 뛰어난 기능은 바로 시각화입니다. 차트가 얼마나 멋진지 때문이 아니라 디자인, 색상, 사용자 인터페이스까지 간단하고 신선하 느낌을 주는 것입니다.

이것은 실로 태블로 자신의 선전과 같은 것으로, 사람들이 어떤 차트를 좋아하는지, 사용자들에게 사용과 시각에 대한 경험을 주는 방법을 연구하기 위해 많은 학문적 에너지를 투자합니다. 간단한 차트화된 작업(엑셀과 유사함)으로 사용자가 원하는 분석  효과를 얻을 수 있습니다.  

태블로

원리는 기업의 데이터베이스를 연결해 일정하 SQL어법에 기초하여 기본적인 데이터 세트(data set)를 구축하여 이에 대해 분석을 할 것입니다. 하지만 이는 데이터 세트의 완전성에 대한 매우 높은 요구를 가지고 있습니다.

2) python

데이터 시각화는 python의 일부 기능일 뿐, 다양한 특징으로 가득 찬 대량 그래프 라이브러리(library)를 제공하고 있습니다. 대화식 플롯(plot)를 만들고 싶든, 라이브 플롯을 만들든, 맞춤화된 플롯을 만들든지, Python은 적합한 라이브러리를 가지고 있습니다.

python

프러그래민 언어 기반으로 하는 ptython은 강력하고 유연한 기능을 가지고 있습니다. 전문적 시각으로 본다면  python은 데이터 사이언티스트에게 없어서는 안 될 데이터 시각화 툴이라고 할 수 있습니다.  하지만 코딩 능력을 가지고 있는 분들만 사용 가능합니다. 

간단하게 5가지 플롯 라이브러리를 리뷰하여 드립니다:

  • Matplotlib: 하급의, 많은 자유를 제공하기
  • Pandas Visualization: 사용하기 쉬운 인터페이스 ,  Matplotlib에 기반으로 구축하기
  • Seaborn:  고급 인터페이스, 뛰어난 기본 스타일
  • ggplot: R’s ggplot2를 기반으로  그래픽의 문법 사용
  • Plotly: 대화형 플롯을 만들 수 있음

동적 데이터 시각화 툴

1) ChartBlocks

영국 소속 회사는 개발한 JAVAScript D3.js를 이용하여 HTML5로 통계 차트를 생성해주는 툴입니다. 숫자를 멋진 차트로 만들어 주고 단 몇 분 만에 지루한 수치 자료를 예쁘게 시각화해 줍니다. ChartBlocks로 시각화한 데이터는 디바이스 종류와 스크린 크기 등의 제한 없이 자유롭게 호환이 가능합니다. 

데이터 시각화

차트 builder를 사용해 거의 모든 유형의 데이터 시각화 사례 차트를 만들 수 있습니다. ChartBlocks인터페이스는 색상, 크기 및 글자체를 포함하는 모든 측면을 제아할 수 있도록 해줍니다.

마지막

지금까지 데이터 시각화 툴 4종에 대해 알아보았습니다. 명확한 데이터 활용 목적을 두고 적합한 시각화 툴을 선택하면 데이터의 활용도를 높일 수 있을 것입니다.

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