Chapter.6 대시보드 활용 품질관리(3)

TIL(Today I Learned)

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1️⃣ 태블로를 활용한 데이터 시각화 Chapter.4

1. 데이터 결합

1-1. 논리적 계층과 물리적 계층

• 논리적 계층 (Logical Layer) vs 물리적 계층 (Physical Layer)

	논리적 계층 (Logical Layer)	물리적 계층 (Physical Layer)
개념	• 데이터 모델의 상위 레이어 • 각 테이블을 하나의 논리적 테이블로 유지한 상태에서 결합 • 테이블 간 결합은 관계(Relationship)를 사용 • 실제 쿼리는 뷰에서 필드가 사용될 때 동적으로 생성 (지연 조인)	• 데이터 모델의 하위 레이어 • 실제 데이터베이스 수준에서 테이블을 결합하여 하나의 물리적 테이블 생성 • 테이블 간 결합은 조인(Join) 또는 유니온(Union) 사용 • 결합 시점에 이미 데이터가 합쳐져 이후 분석에서는 단일 테이블로 처리됨
특징	• 집계 수준(Level of Detail) 보존: 서로 다른 LOD의 테이블을 자연스럽게 결합 • 중복 데이터 최소화: 불필요한 조인 방지 • 성능 최적화: 필요한 시점에만 쿼리 실행 • 유연한 모델링: 동일 모델에서 다양한 분석 시나리오 지원	• 결합 시 즉시 조인 실행: 결합된 데이터는 하나의 테이블로 간주 • 집계 수준 통일 필요: 서로 다른 LOD 데이터를 결합하면 중복/Null 가능 • 전통적인 SQL Join과 동일한 개념 • 데이터 용량 커질 수 있음: 조인 방식(Inner, Left, Right)에 따라 성능 영향

 

1-2. 데이터 결합 방식 비교 정리

방법(Method)	설명(Description)	생성 위치(Where created)
관계 (Relationship)	여러 테이블의 필드/컬럼을 사용할 수 있는 기능을 설정합니다.	캔버스의 논리 계층(Logical layer)
조인 (Join)	필드/컬럼을 추가하여 여러 테이블을 물리적으로 결합합니다.	캔버스의 물리 계층(Physical layer)
유니온 (Union)	여러 테이블을 행(Row) 단위로 물리적으로 결합합니다.	캔버스의 물리 계층(Physical layer)
블렌드 (Blend)	기본(primary) 및 보조(secondary) 데이터 소스의 필드/컬럼을 연결 필드로 사용하도록 설정합니다.	워크북 내 시트(Worksheet)

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1. 관계 (Relationship)

• 개념 :
  • Tableau 2020.2 이후 도입된 논리적 데이터 모델링 방식
  • 테이블 간 논리적 연결을 유지하면서, 뷰에 필요한 필드를 사용할 때만 동적으로 조인 수행
  • 지연 조인(Deferred Join) 방식으로 불필요한 데이터 중복 방지
• 특징 :
  • 테이블을 별도로 유지해 다중 집계 레벨 데이터 처리 가능
  • 뷰에서 필드를 쓸 때마다 상황에 맞춰 적절한 조인 자동 생성
  • 성능 최적화 및 중복 집계 방지에 유리

2. 조인 (Join)

• 개념 :
  • 물리적 레벨에서 두 테이블을 하나로 합쳐 단일 테이블 생성
  • 조인 키(공통 필드) 기준으로 Inner, Left, Right, Full Join 가능
• 특징 :
  • 데이터 결합이 즉시 일어나므로 데이터 소스 자체가 하나의 테이블로 변환
  • 조인 시 중복 레코드나 Null 발생 가능
  • 데이터 크기가 커지면 성능 저하 가능

3. 유니온 (Union)

• 개념
  • 같은 구조(컬럼 이름/형태)의 테이블을 행(Row) 기준으로 이어 붙이는 방식
  • SQL의 UNION ALL 과 동일한 개념
• 특징
  • 테이블 구조가 동일해야 함
  • 기간별 데이터(월별, 분기별 파일) 합치기에 유용
  • 열(Column) 기준 결합이 아닌 행 기준 결합

4. 블렌딩 (Blending)

• 개념
  • 서로 다른 데이터 소스를 결합하는 방법
  • 기본 데이터 소스(Primary)와 보조 데이터 소스(Secondary) 연결
  • 공통 필드(블렌딩 키)를 기준으로 시각화 단계에서 결합
• 특징
  • 데이터 소스 자체를 합치지 않고, 시각화 단계에서 결합
  • 서로 다른 DB 간 결합 가능 (예: Salesforce + Excel)
  • LOD(Level of Detail) 차이가 큰 데이터 결합에 적합

비교 정리

구분	관계 (Relationship)	조인 (Join)	유니온 (Union)	블렌딩 (Blending)
결합 시점	논리적 (분석 시점)	물리적 (데이터 소스 단계)	물리적 (행 결합)	시각화 단계
결합 방식	Key 기반 동적 조인	Key 기반 고정 조인	구조 동일한 테이블 행 병합	공통 필드 기준 시각화 결합
집계 수준	다중 LOD 지원	동일 LOD 필요	동일 LOD 필요	다른 LOD 결합 가능
대표 사례	주문+고객 (다중 집계)	주문+제품 (속성 추가)	월별 파일 합치기	온라인+오프라인 매출 결합

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2️⃣태블로 라이브 세션(3)

미니 과제

Chapter.4 공정 흐름도 대시보드 | Tableau Public

Chapter.4 공정 흐름도 대시보드

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💡 느낀점

SQL에서 join이나, Python에서 concat이나 merge등의 데이터를 합치는 과정을 태블로로 수행하며, 시각적으로 파악하면 데이터를 병합할 수 있는 점에서 편리함을 느꼈다. 미니과제로 간단한 공정의 사진을 활용하여 흐름 대시보드를 만들면서, 이후에 어떻게 대시보드를 구성할지에 대한 갈피를 조금이나마 잡을 수 있었다. 프로젝트 데이터를 활용하여 대시보드를 만들며 시각화 자료를 효율적으로 전달하는 방법에 대해 고민해볼 예정이다.