[SHAPER Atoz 1] 데이터 분석·시각화 플랫폼...“누구나 쉽게!” 지향

데이터 분석과 시각화의 필요성이 지속적으로 높아지고 있다. ㈜다윈솔루션(대표 채수문)은 누구나 쉽게, No Code로 간단하게, 구독형으로 데이터의 가치를 활용할 수 있도록 설계된 구독형 웹 기반 BI 플랫폼 SHAPER를 최근 출시했다.

채수문 대표는 "데이터 활용의 장벽을 없애고, 누구나 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 환경이 필요한 시점이다. SHAPER는 디지털 전환을 준비하는 기업과 개인 모두에게 필요한 도구가 될 것"이라고 말했다.

어떤 기술 기반으로 어떤 기능을 구현하고 있는지, 또한 미래 전망과 실적용 사례는 무엇인지 등을 6회에 걸쳐 자세히 살핀다. <편집자>

디지털 전환이 가속화되는 현대 사회에서 데이터의 중요성은 점차 커지고 있다. 그러나 여전히 많은 기업과 개인은 복잡한 데이터 분석 과정과 높은 비용으로 인해 이를 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 이런 상황에서 SHAPER는 사용자 친화적인 환경과 합리적인 가격 정책을 통해 데이터 분석의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다.

이 제품은 데이터 분석 및 시각화 플랫폼으로, ‘워크플로우 기반의 분석 및 시각화 솔루션’을 제공한다. 이 솔루션의 핵심은 누구나 직관적으로 데이터를 다룰 수 있도록 한 No-code 기반의 사용자 인터페이스에 있다. 코딩 지식이 부족한 사람도 드래그 앤 드롭 기능만으로 데이터를 분석하고 대시보드를 제작할 수 있어 데이터 활용이 익숙하지 않은 사용자층에도 적합하다.

4가지 주요 특징

▪No-code 플랫폼=복잡한 코딩 과정을 없애고 사용자 친화적인 환경을 조성했다. No-code 환경을 통해 사용자는 몇 번의 클릭만으로 데이터를 가공하고 시각화하며, 이를 통해 인사이트를 도출할 수 있다. 이러한 특징은 데이터 분석의 진입 장벽을 크게 낮췄다.

▪구독형 웹 기반 서비스=기존의 설치형 소프트웨어와 달리 구독형 웹 서비스를 제공한다. 이를 통해 사용자는 별도의 설치 과정이나 유지보수 비용 없이 최신 기능을 바로 활용할 수 있다. 특히 클라우드 기반으로 제공되어 어디서든지 접속 가능하며, IT 인프라가 부족한 환경에서도 효과적으로 사용할 수 있다.

▪데이터 시각화와 대시보드 제작의 간편성= 다양한 데이터 소스를 지원하며, 사용자는 자신만의 대시보드를 손쉽게 제작할 수 있다. 드래그 앤 드롭 방식으로 레이아웃을 설정하고, 데이터 필터링 및 스타일 지정 기능을 통해 직관적이고 유연한 시각화를 구현할 수 있다. 또한, 저장된 템플릿과 추천 기능은 초보 사용자에게도 큰 도움을 준다.

▪저렴한 비용과 높은 접근성= 합리적인 가격 정책으로 차별화된 경쟁력을 갖췄다. 구독형 모델을 통해 필요한 기능만 선택적으로 사용할 수 있으며, 이로 인해 기업뿐만 아니라 데이터 분석을 시작하려는 개인 사용자에게도 적합하다. 특히 비전문가와 학생들도 부담 없이 데이터를 분석하고 시각화할 수 있는 환경을 제공한다.

SHAPER의 역할과 가치는?

단순한 데이터 분석 도구를 넘어, 데이터를 기반으로 한 비즈니스 의사결정을 지원하는 데 중점을 두고 있다. 제조업, IT 기업, 컨설턴트 등 다양한 산업군에서 활용 가능하며, 각 산업의 필요에 맞춘 기능을 제공한다. 예를 들어, 제조업체는 스마트 공장 구축을 위한 데이터 분석 플랫폼으로 사용할 수 있으며, IT 기업은 유지보수 부담을 줄이면서 효율적인 대시보드 구축을 지원받을 수 있다.

또한, 데이터 문해력(data literacy)이 부족한 사용자층을 위한 학습 도구로도 활용할 수 있다. 학생들은 데이터 분석과 시각화 과정을 통해 실무 역량을 키울 수 있으며, 일반 사용자도 데이터 기반 사고방식을 익힐 수 있다.

데이터 분석 도구를 넘어

단순히 현재의 데이터 분석 도구로서의 역할에 머물지 않는다. 이 플랫폼은 디지털 전환 시대의 요구에 발맞춰 지속적으로 확장 가능한 솔루션을 제공하는 것을 목표로 한다. 특히, AI 및 빅데이터 기술과의 연계를 통해 데이터 분석의 자동화 및 고도화를 추구하고 있다.

또한 사용자 중심의 디자인과 효율적인 비용 구조를 통해 다양한 사용자층에 적합한 솔루션을 제공한다. 복잡한 데이터 분석의 부담을 덜고 누구나 데이터를 기반으로 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는 것으로 데이터 비즈니스의 가능성을 점치고 있다.