데이터 도구와 기술 활성화

데이터 유창성(Data Fluency)

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

데이터 도구의 성과

적합한 도구는 구성원이 데이터를 분석하고 데이터 제품을 구축하도록 돕습니다
현대적 도구는 모든 사용자 그룹에 제공되어야 합니다

데이터 역량을 위한 도구 목록

데이터 시각화 도구

비즈니스 인텔리전스(BI) 도구라고도 합니다
데이터셋을 시각화, 대시보드, 보고서로 변환합니다
예:
- Tableau, Microsoft Power BI, Looker

데이터 시각화 도구 예시

스프레드시트 도구

스프레드시트 도구에는 Microsoft Excel과 Google Sheets가 있습니다
피벗 테이블, 함수, 차트 기능으로 기초 요약부터 복잡한 분석까지 수행합니다

스프레드시트 예시

프로그래밍 언어

기술 이해도가 높은 사용자는 Python과 R 같은 프로그래밍 언어를 주로 사용합니다
Python은 단순하고 범용적이어서 데이터 분석과 머신 러닝에 선호됩니다
R은 통계 분석과 데이터 시각화에 특화된 언어입니다

프로그래밍 언어 예시

데이터 질의를 위한 SQL

데이터베이스 작업에는 SQL(구조적 질의 언어)이 필수 도구입니다
관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 추출, 조작, 분석할 수 있습니다
MySQL, PostgreSQL, AWS Redshift 등 다양한 DB에 적용됩니다

SQL 예시

커맨드 라인 도구

커맨드 라인 도구의 용도:
- 파일 작업 자동화
- 버전 관리 지원
- 클라우드 서비스와의 원활한 연동
- 데이터 파이프라인의 효율적 실행
예: Git은 코드와 데이터 변경을 관리·추적하는 버전 관리 시스템입니다

커맨드 라인 도구 예시

연습해 봅시다!

데이터 유창성(Data Fluency)

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