[본캠프] 데이터기반 QA/QC 부트캠프 42일차

Tableau 데이터 전처리부터 대시보드 설계·공유까지

1. 오늘의 학습 목표

오늘은 Tableau Prep을 활용한 데이터 전처리 과정과 Tableau의 데이터 연결·결합 방식을 학습했다. 이후 대시보드의 목적을 정의하고 화면을 설계하는 방법, 장치별 레이아웃과 동작 기능을 적용하는 방법, 완성한 대시보드를 Tableau Cloud에서 공유하고 관리하는 과정까지 배울 수 있었다.

단순히 차트를 만드는 것을 넘어 데이터 준비 → 데이터 연결 → 대시보드 기획 → 화면 구성 → 상호작용 설정 → 공유 및 협업으로 이어지는 전체 흐름을 학습했다.

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2. 오늘 학습한 내용

Tableau Prep을 활용한 데이터 전처리

Tableau Prep은 분석에 사용할 데이터를 연결하고 정리하며, 분석하기 좋은 형태로 변환하는 데이터 준비 도구이다.

데이터 분석에서는 실제 시각화나 모델링보다 데이터 전처리에 더 많은 시간이 필요하다. Tableau Prep은 이러한 과정을 시각적인 플로우로 보여주기 때문에 각 데이터가 어떤 과정을 거쳐 최종 결과로 만들어지는지 쉽게 확인할 수 있다.

Tableau Prep의 주요 기능은 다음 세 가지로 나눌 수 있다.

• 결합(Combine): 조인과 유니온으로 여러 데이터를 합친다.
• 정리(Clean): 불필요하거나 일치하지 않는 값을 수정한다.
• 변형(Shape): 피벗, 집계, 필터 등을 이용해 데이터 구조를 변경한다.

실습에서는 4개년 영업 실적 파일을 하나로 합친 후 지역별 관리자 정보와 반품 정보를 추가했다. 서로 다른 연도의 데이터는 유니온으로 세로 방향으로 연결하고, 관리자와 반품 데이터는 공통 필드를 기준으로 조인했다. 이후 불일치하는 컬럼을 정리하고 필요하지 않은 필드를 제거해 최종 데이터를 출력했다. 

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유니온과 조인의 차이

유니온은 데이터를 수직으로 결합하는 방식이다. 컬럼 구조가 같은 월별·연도별 파일을 아래로 이어 붙일 때 사용한다.

반면 조인은 공통 필드를 기준으로 데이터를 수평으로 결합하는 방식이다. 주문 데이터에 고객 정보나 관리자 정보처럼 새로운 컬럼을 추가할 때 사용한다.

예를 들어 2021년부터 2024년까지의 영업 실적 파일은 유니온으로 합치고, 지역별 관리자 데이터는 지역 필드를 기준으로 조인할 수 있다.

두 기능 모두 데이터를 합치는 방법이지만, 행을 추가하는지 컬럼을 추가하는지에 따라 활용 방식이 달라진다.

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라이브 연결과 추출 연결

Tableau의 데이터 연결 방식에는 라이브 연결과 추출 연결이 있다.

라이브 연결은 Tableau와 원본 데이터베이스의 연결을 계속 유지하는 방식이다. 대시보드에서 필터나 계산을 변경할 때마다 원본 데이터베이스에 직접 쿼리를 전달하므로 최신 데이터를 확인할 수 있다.

실시간 센서 데이터나 거래 내역처럼 데이터 신선도가 중요한 경우에 적합하지만, 네트워크와 데이터베이스 성능에 따라 대시보드가 느려질 수 있다.

추출 연결은 원본 데이터를 Hyper 파일로 저장한 뒤 해당 파일을 이용해 분석하는 방식이다. 원본 데이터베이스에 매번 접근하지 않기 때문에 속도가 빠르고 대용량 데이터에서도 비교적 안정적인 성능을 낼 수 있다.

다만 추출 이후 변경된 데이터는 자동으로 반영되지 않으므로 새로고침이 필요하다. 새로운 행만 추가하는 증분 새로고침도 사용할 수 있지만, 기존 행의 수정이나 삭제는 반영되지 않기 때문에 전체 새로고침을 함께 운영해야 한다. 

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Tableau의 필터 적용 순서

Tableau에서는 여러 필터가 동시에 적용되는 것이 아니라 정해진 순서에 따라 계산된다.

대표적인 순서는 다음과 같다.

추출 필터 → 데이터 원본 필터 → 컨텍스트 필터 → 차원 필터 → 측정값 필터 → 테이블 계산 필터

이 순서를 이해해야 Top N이나 FIXED LOD 계산에서 예상과 다른 결과가 나오는 이유를 파악할 수 있다.

특히 컨텍스트 필터는 다른 필터보다 먼저 적용되는 기준 필터이다. 특정 지역 안에서 매출 상위 10개 제품을 구하려면 지역 필터를 컨텍스트로 지정한 뒤 제품 Top N 필터를 적용해야 한다.

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데이터 관계, 조인, 유니온, 블렌딩

Tableau에서는 데이터의 구조와 분석 목적에 따라 여러 결합 방식을 사용할 수 있다.

**관계(Relationship)**는 논리적 계층에서 테이블을 연결한다. 테이블을 바로 하나로 합치지 않고, 실제 시각화에 필요한 필드가 사용될 때 적절한 쿼리를 생성한다. 서로 다른 집계 수준을 유지할 수 있고 불필요한 데이터 중복을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

**조인(Join)**은 물리적 계층에서 공통 필드를 기준으로 테이블을 하나로 합친다. 데이터가 즉시 결합되므로 구조가 명확하지만 조인 조건에 따라 중복 데이터나 Null이 발생할 수 있다.

**유니온(Union)**은 같은 구조를 가진 여러 테이블을 행 단위로 합친다. 월별 또는 연도별 파일을 통합할 때 적합하다.

**블렌딩(Blending)**은 서로 다른 데이터 원본을 시각화 단계에서 연결한다. 기본 데이터 원본과 보조 데이터 원본을 공통 필드로 연결하기 때문에 서로 다른 데이터베이스나 집계 수준이 다른 데이터를 함께 분석할 때 활용할 수 있다. 

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대시보드의 목적 정의

대시보드는 여러 차트를 한 화면에 모아놓는 것이 아니라 사용자가 필요한 정보를 빠르게 확인하고 판단할 수 있도록 설계한 화면이다.

따라서 대시보드를 만들기 전에 다음 내용을 먼저 정해야 한다.

• 누가 사용하는가?
• 언제, 얼마나 자주 확인하는가?
• 어떤 의사결정을 내려야 하는가?
• 어느 수준까지 데이터를 보여줘야 하는가?
• 실시간 모니터링이 필요한가, 원인 분석이 필요한가?

대시보드는 목적에 따라 전략, 분석, 운영 대시보드로 구분할 수 있다.

전략 대시보드는 경영진이 장기 목표와 핵심 KPI를 확인할 때 사용한다.
분석 대시보드는 과거 데이터를 탐색하고 원인이나 패턴을 찾을 때 사용한다.
운영 대시보드는 설비 가동 현황이나 주문 처리 상태처럼 현재 업무 상황을 실시간으로 관리할 때 사용한다.

제조업의 품질관리 대시보드라면 공정별 불량률, 설비 상태, 이상치, 생산량 등을 보여주는 운영 대시보드와 원인을 깊게 파악하는 분석 대시보드를 함께 구성할 수 있다. 

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대시보드 화면 구성과 디자인

대시보드 제작은 먼저 비즈니스 질문을 정하고, 화면 구조와 표현 방식을 설계한 뒤 적절한 차트와 동작을 선택하는 순서로 진행한다.

예를 들어 매출 대시보드를 만든다면 다음과 같은 질문을 먼저 설정할 수 있다.

• 어떤 제품의 매출이 가장 높은가?
• 월별 매출 추이는 어떻게 변하는가?
• 지역별 매출 차이는 어디에서 발생하는가?
• 고객 세그먼트별 기여도는 어떠한가?

질문이 정해지면 KPI, 추세 차트, 지역 지도, 구성비 차트 등을 어느 위치에 배치할지 설계한다. 이후 사용자가 차트를 클릭하거나 마우스를 올렸을 때 어떤 정보가 나타날지도 함께 결정한다.

디자인에서는 계층, 단순성, 일관성, 근접성, 정렬, 여백, 색상, 폰트, 숫자 형식이 중요하다. 특히 중요한 KPI는 상단에 크게 배치하고, 관련된 차트는 가까운 위치에 모아야 한다. 정보를 많이 넣는 것보다 사용자가 가장 먼저 확인해야 할 내용을 분명하게 보여주는 것이 중요하다. 

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대시보드 레이아웃 구성

Tableau 대시보드는 데스크톱, 태블릿, 휴대폰에 맞는 장치별 레이아웃을 만들 수 있다.

대시보드 크기는 고정, 자동, 범위 방식으로 설정한다.

• 고정 크기: 지정한 크기를 유지해 레이아웃이 안정적이다.
• 자동: 화면 크기에 맞춰 자동으로 조정된다.
• 범위: 최소·최대 크기 안에서 유연하게 변경된다.

개체 배치는 바둑판식과 부동 방식으로 나뉜다.

바둑판식은 개체가 격자 형태로 자동 정렬되어 전체 구조를 안정적으로 유지하기 좋다. 부동 방식은 좌표와 크기를 자유롭게 설정할 수 있지만, 해상도가 달라졌을 때 배치가 깨질 수 있어 주의해야 한다.

실습에서는 가로·세로 컨테이너 안에 KPI와 차트를 배치하고, 안쪽 여백과 바깥쪽 여백을 조절해 각 요소를 정돈했다. Padding은 콘텐츠와 테두리 사이의 간격이며, Margin은 개체와 다른 개체 사이의 간격이라는 차이도 배울 수 있었다. 

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대시보드 동작과 도구 설명

대시보드 동작은 사용자가 차트와 직접 상호작용할 수 있게 만드는 기능이다.

주요 동작에는 필터, 하이라이트, URL 이동, 시트 이동, 매개변수 변경, 집합 값 변경이 있다.

실행 방식은 마우스 오버, 선택, 메뉴 방식으로 설정할 수 있다. 예를 들어 지도에서 특정 지역을 클릭했을 때 다른 차트가 해당 지역의 데이터만 보여주도록 필터 동작을 만들 수 있다.

**도구 설명(Tooltip)**은 마우스를 데이터 포인트에 올렸을 때 나타나는 정보창이다. 단순한 텍스트뿐만 아니라 Viz in Tooltip을 이용해 작은 차트를 넣을 수도 있다. 월별 매출 차트에 마우스를 올렸을 때 해당 월의 일별 매출 차트를 보여주는 방식이다.

동적 영역 표시 기능을 사용하면 조건이나 매개변수 값에 따라 특정 차트를 자동으로 표시하거나 숨길 수 있다. 이를 활용하면 같은 공간에서 트리맵과 워드클라우드를 전환하거나, 필요한 경우에만 세부 차트를 보여주는 대시보드를 만들 수 있다. 

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Tableau Cloud를 활용한 공유와 협업

완성한 대시보드는 Tableau Cloud에 게시해 조직 구성원과 공유할 수 있다.

Tableau Cloud에서는 프로젝트, 통합 문서, 뷰, 데이터 원본, Prep 플로우를 계층적으로 관리한다. 사용자를 직접 지정해 공유하거나 링크와 임베드 코드로 배포할 수 있으며, 이미지·PDF·PowerPoint·CSV 등으로 내려받을 수도 있다.

댓글 기능을 이용하면 특정 필터 상태를 기준으로 의견을 남길 수 있고, 구독 기능을 설정하면 최신 대시보드를 일정에 맞춰 이메일로 받을 수 있다. 데이터가 기준값을 넘었을 때 이메일이나 Slack으로 알림을 보내는 데이터 기반 알림도 활용할 수 있다.

실무에서는 모든 사용자가 같은 권한을 가져서는 안 되기 때문에 보기, 편집, 다운로드 등의 권한을 역할에 맞게 설정해야 한다. 대시보드 배포는 단순한 파일 전달이 아니라 권한 관리와 협업, 최신 상태 유지까지 포함하는 과정이라는 점을 알 수 있었다. 

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3. 나의 간단 소감

오늘은 Tableau에서 차트를 만드는 기능보다 데이터가 대시보드로 완성되기까지의 전체 과정을 학습했다. Tableau Prep에서 여러 파일을 유니온과 조인으로 합치고, 연결 방식과 필터 계산 순서를 이해한 뒤 대시보드의 목적과 사용자를 고려해 화면을 구성해야 한다는 점을 배울 수 있었다. 이전에는 보기 좋은 차트를 만드는 것이 가장 중요하다고 생각했지만, 실제로는 올바른 데이터와 명확한 질문, 사용하기 편한 화면 구조가 먼저 준비되어야 한다는 점이 인상적이었다. 특히 제조업과 품질관리에서는 설비 상태나 불량률을 빠르게 확인해야 하므로 운영 대시보드의 단순성과 실시간성이 중요할 것 같다. 다음에는 직접 품질 데이터를 활용해 전처리부터 대시보드 게시까지 전체 과정을 구현해보고 싶다.