SHAPER는 다양한 데이터 소스를 연결하고, 직관적인 Canvas 기반 워크플로우를 통해 데이터 가공 및 분석을 손쉽게 수행할 수 있는 강력한 도구를 제공한다.
데이터 분석은 여러 단계의 작업을 요구한다. 데이터의 수집, 가공, 분석, 그리고 시각화까지 모든 과정이 유기적으로 연결되어야 실질적인 인사이트를 얻을 수 있다. 이러한 복잡한 과정을 단순화하여 사용자들이 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있도록 돕는다.
데이터 연결 및 로딩 : 다양한 소스 지원
SHAPER의 첫 번째 특징은 다양한 데이터 소스를 손쉽게 연결할 수 있다는 점이다. 데이터는 여러 형식과 저장 위치에서 생성되며, 이를 적절히 통합하는 것은 데이터 분석의 출발점이다. 이 제품은 다음과 같은 데이터 연결 방식을 지원한다.
▪파일 업로드=사용자는 CSV, Excel 등 일반적인 데이터 파일을 업로드하여 분석에 활용할 수 있다. 이는 기업 내부에서 생성되는 보고서나 기타 문서 기반 데이터를 즉시 처리할 수 있도록 해준다.
▪데이터베이스 연결=다양한 관계형 데이터베이스와의 연결을 지원한다. MariaDB, MySQL, MS-SQL, PostgreSQL 등 주요 데이터베이스와의 원활한 연동은 데이터 관리의 유연성을 높인다.
▪NoSQL 및 실시간 스트림 데이터=MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스와의 호환성도 SHAPER의 특징 중 하나다. 또한, 실시간 스트림 데이터 처리를 통해 시간에 민감한 데이터를 즉시 분석할 수 있는 환경을 제공한다. 이는 제조업의 실시간 모니터링이나 금융 데이터의 실시간 분석 등 다양한 응용 사례에 활용 가능하다.
▪기존 시스템과의 통합=기업에서 이미 운영 중인 솔루션 데이터베이스와의 연결을 지원하여 기존 시스템에서 바로 데이터를 가져와 분석에 활용할 수 있다. 이는 별도의 데이터 추출 및 변환 과정 없이 데이터를 활용할 수 있음을 의미한다.
Canvas 기반 워크플로우 : 분석의 직관적 접근
데이터 로딩이 끝난 후, 이 솔루션의 핵심인 Canvas 기반 워크플로우를 통해 데이터 분석이 시작된다. 이 기능은 사용자가 데이터를 가공하고 분석하는 과정을 드래그 앤 드롭 방식으로 시각화하여 제공한다.
▪직관적인 인터페이스=Canvas는 사용자가 데이터를 다루는 모든 과정을 시각적으로 표현한다. 데이터의 불러오기, 가공, 분석, 저장 등 모든 단계가 화면에 표시되며, 사용자는 이를 직관적으로 조작할 수 있다.
▪데이터 가공을 위한 다양한 위젯=데이터 가공 및 분석을 위해 20개 이상의 위젯을 제공한다. 이 위젯들은 데이터 필터링, 그룹화, 요약 등 기본적인 데이터 처리에서부터 고급 통계 분석에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계되었다.
▪통계 및 머신러닝 기능=통계 기반의 데이터 분석 기능을 제공하여 사용자가 요인분석, 상관분석, 군집분석, 분산분석 등을 수행할 수 있게 한다. 또한, 머신러닝 알고리즘 20종과 딥러닝 모델을 지원하여 분류 문제와 회귀 문제를 해결할 수 있는 환경을 제공한다.
▪데이터 탐색 및 시각화 차트=데이터 탐색을 위한 다양한 차트를 제공한다. 사용자는 데이터를 시각적으로 탐색하면서 이상치를 발견하거나 패턴을 파악할 수 있다. 이를 통해 분석 과정에서 새로운 인사이트를 도출할 가능성이 높아진다.
Canvas의 주요 장점 : 저장, 공유, 협업
SHAPER의 Canvas는 단순히 데이터 분석을 위한 도구가 아니다. 이 기능은 협업과 데이터 활용의 범위를 확장하는 데에도 큰 강점을 가진다.
▪분석 워크플로우의 저장=사용자는 분석 과정을 Canvas에 저장할 수 있다. 이는 데이터 분석의 반복 가능성을 높이고, 동일한 워크플로우를 활용하여 여러 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있도록 한다.
▪공유 기능=사용자가 분석 워크플로우를 동료와 공유할 수 있도록 한다. 이를 통해 조직 내에서 데이터 활용도가 증가하며, 협업이 더욱 원활해진다.
▪전달 기능=Canvas 워크플로우를 다른 사용자에게 전달하는 기능도 제공한다. 이 기능은 데이터 분석 컨설턴트와 같은 직군에서 특히 유용하며, 프로젝트 진행 시 고객과의 의사소통을 간소화할 수 있다.
SHAPER는 데이터 연결 및 로딩부터 분석 과정까지 모든 단계를 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었다. 특히 Canvas 기반의 워크플로우는 데이터를 직관적으로 다룰 수 있는 환경을 제공하며, 다양한 기능을 통해 분석의 깊이와 범위를 확장한다.
채수문 대표는 "SHAPER는 이처럼 데이터 연결에서 분석까지의 모든 과정을 단순화하여 사용자가 데이터로부터 실질적인 가치를 얻을 수 있도록 돕는다"고 말했다.
