차례:
비디오: Chartio Introductory Training (십월 2024)
Chartio는 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 (BI) 도구를 설계하여 두 가지 기본 모드 중 하나에서 작동합니다. 하나는 개별 라이센스 (한 달에 사용자 당 150 달러) 또는 팀 라이센스 (한 달에 249 달러에서 시작)로 보유 할 수 있습니다. 사용자는 끌어서 놓기 대화식 모드 또는 SQL (Structured Query Langiuage) 모드 중에서 선택할 수 있습니다. SQL 모드는 전문가 사용자를위한 것이지만 대부분의 비즈니스 사용자는 끌어서 놓기 기능을 원할 것입니다. Chartio는 뛰어난 처리 엔진을 자랑하지만 UI (User Interface)는 여전히 최고의 편집자 선택 IBM Watson Analytics에 비해 너무 복잡합니다. Chartio는 또한 사용자에게 친숙한 Microsoft Power BI와 같은 더 나은 서비스를 제공하기는 어렵지만 UI에 약간의 불편 함이있는 Tableau Desktop에 대해서는 약간 더 나았습니다. Chartio는이를위한 몇 가지 사항을 제공하지만 Editors 'Choice가 IBM Watson Analytics, Microsoft Power BI 및 Tableau Desktop을 선택하지는 않습니다.
Chartio에는 22 개의 직접 데이터 소스 연결이 있으며 Amazon Redshift, Google Analytics (GA) 및 Google Big Query에서 CSV 파일, Azure, Hadoop, IBM DashDB, MySQL 및 PostgreSQL까지의 영역을 포함합니다. 이 회사는 HubSpot, Marketo, Salesforce 및 Zendesk Support를 포함하는 그룹 인 데이터 파트너를 통해 추가로 150 개의 데이터 소스 통합이 가능하다고 말합니다. Chartio에는 클라우드 기반 관계형 데이터베이스를위한 커넥터 배열이있어 Chartio에 데이터를 업로드 할 필요가 없습니다. 대신, 해당 데이터베이스에서 데이터를 간단히 쿼리 할 수 있습니다. 이는 전체적인 유용성과 시장의 매력 측면에서 올바른 방향으로의 행진입니다.
기술적으로 말하면 Chartio는 결함이 거의없는 빠르고 강력합니다. 다시 들고있는 것은 UI입니다
새로운 사용자 또는 저 숙련 사용자가 UI에서 시작하는 경우 수행 할 작업이 거의 없을 것입니다. 다시 말해, Chartio에는 프롬프트가 있지만 초보자 나 중간 정도의 숙련 된 사용자에게는 직관적이지 않습니다. Chartio는이 제품의 목표는 데이터 민주화와 분산 된 BI 노력에 심각한 도전이되고 있다고 말합니다.
그러나 구원의 은혜가 있습니다. Chartio에는 도움말 단추 아래에있는 유용한 안내서, 자습서, 비디오 등의 메뉴가 있습니다. 또한 문제 해결을 위해 Chartio 직원에게 DM (Direct Messaging) 도구가 연결되어 있습니다. 초보 사용자가 실제로 UI를 둘러싼 시간을 낭비하지 않고 도움말 기능으로 시작하면 도움이됩니다. 팀에 SQL 전문가가있는 경우에도 유용합니다.
시작하기
IT는 일반적으로 필요한 데이터 세트를로드하고 규정 준수 및 보안 규칙을 설정하여 구성 프로세스를 시작합니다. 또는 사용자는 클라우드 저장소에있는 데이터 세트에 연결하거나 역방향 SSH (Secure Shell) 터널을 사용하여 자체 저장소에서 데이터를 업로드하여 시작할 수 있습니다.
데이터를로드하고 준비하는 것은 Chartio뿐만 아니라 모든 BI 앱을 사용하는 데있어 가장 어려운 부분입니다. 따라서 이러한 일이 벌어 질 수 있습니다. 그러나 이것이 항상 제품의 문제는 아닙니다. 제 경우에는 문제가 말다툼에서 비롯된 것입니다.
결국, Chartio 직원은 회사 데이터베이스 관리자를 초대하여 연결을 도와 줄 수 있도록 사용자를 시스템 내에서 가져갈 수있는 프로세스 인 공개 Dropbox 계정에서 저에게 테스트 데이터를 업로드했습니다. 초대는 UI의 "데이터 소스"페이지를 한 번 클릭하여 수행됩니다. Chartio는 Tableau Desktop 및 Microsoft의 Power BI와 같이 클라이언트에 설치할 필요가없는 진정한 웹 기반 제품입니다. 데이터로드 및 데이터 준비에서 분석 및 게시에 이르는 모든 것
발견 프로세스
앞서 언급했듯이 UI 프로세스 및 용어는 중급 및 고급 데이터 전문가 및 비즈니스 분석가에게는 친숙하지만 경험이 부족하거나 초보자에게는 매우 혼란 스럽습니다. 그럼에도 사용자가 Chartio의 리소스 페이지에서 자습서를 먼저 보면 학습 곡선이 크게 단축 될 수 있습니다. 빠른 시작 안내서는 필수 사항이며 그 후에 Chartio의 교육 비디오 라이브러리, 데이터 부트 캠프 및 다양한 백서에서 비공식적 인 교육 커리큘럼을 디자인 할 수 있습니다. UI 탐색이 파악되고 상당한 작업이 수행되면 프로세스는 매우 간단합니다.
이 글을 쓰는 시점에서 사용자는 기본 또는 고급 (베타) 버전을 선택하고 대화식 또는 SQL의 두 가지 모드 중 하나를 선택할 수 있습니다. Advanced Data Pipeline은 Advanced (베타) 버전에 있으며 대시 보드에 새 차트를 추가하여 활성화 할 수도 있습니다. 기본적으로 워크로드 차트, 즉 데이터 처리 시각화를 작성합니다. 간단한 드래그 앤 드롭 방식으로 레이어를 적용하여 차트와 데이터를 병합하거나 변경할 수 있습니다. 노드는 거의 같은 방식으로 추가 또는 삭제됩니다.
기본 버전의 대화식 모드는 사용하기가 가장 쉽지만 대화식 모드에서 끌어서 놓기 명령으로 시스템이 코드를 자동으로 작성하는 방법을 보려면 SQL 모드로 클릭하십시오. 빠른보기입니다
대화식 모드에서 사용자는 왼쪽 상단 풀다운 메뉴에서 데이터 소스를 선택하면 시스템이 해당 데이터 세트에 적합한 여러 옵션을 자동으로 표시합니다. 테이블 아이콘을 클릭하면 데이터가 테이블로 표시되어 사용자가 빈 필드를 제거하거나 메일 주소와 같은 정보를 표준화하는 것과 같이 어떤 데이터가 있고 어떤 정리가 필요한지 확인할 수 있습니다.
또는 데이터 소스 이름을 클릭하면 측정 값 및 차원이 선택되어 쿼리를 구성하는 선택 목록으로 사용자를 효과적으로 안내합니다. 여기에서 쿼리 실행 버튼을 클릭하면 시스템에서 선택한 시각화 형식으로 결과 분석이 렌더링되지만 클릭 또는 레이어를 추가하여 사용자가 변경할 수 있습니다.
그 설정이 도움이 될 수 있지만 다소 성가신 것으로 나타났습니다. 내가 정말로 알고 싶었던 것을 얻으려면 UI의 맨 아래에있는 데이터 파이프 라인과 다소 암호화 된 명령을 파악하여 레이어를 추가하고 데이터를 혼합하고 열과 행을 변경하고 데이터 변환을 수행해야했습니다. 그 후, 나는 정말로 함께 물어보고 싶은 질문에 마침내 도착했습니다.
벅스 버니 (Bugs Bunny)는 어딘가에 튀어 나온 후 "앨버 커키에서 틀린 방향을 틀었을 것입니다!" 사실, 나는 몇 차례 잘못 돌아 갔지만 마침내 내가 필요한 곳에 도착했습니다. 그러나 다른 소프트웨어와 마찬가지로 몇 번의 속도로 실행하면 더 쉬워집니다. 그럼에도 불구하고 Chartio는 목표를 명확하게 목표로하는 높은 수준에 도달하기 위해서는 프로세스를 백그라운드로 더 나아가고 UI 및 디스플레이에보다 인간 친화적 인 측면을 가져 오는 방법을 찾아야합니다. 대화식 모드.
데이터 시각화
데이터 시각화 선택은 예술적 이라기보다는 실용적입니다. 즉, 일반적인 원형, 막 대형 및 꺾은 선형 차트와 버블, 맵 및 산점도를 찾을 수 있습니다. 공리주의 자에게는 아무 문제가 없습니다
이 도구는 쿼리 결과를 전달하기 위해 시각화를 자동으로 선택하지만 사용자는 기능화 된 시각화 아래에 나열된 옵션을 간단히 클릭하여 변경할 수 있습니다. Snapshots는 대시 보드의 PDF 사본을 작성하고 저장하여 기록 차트 데이터를 쉽게 검토하고 비교할 수있는 시원하고 유용한 기능입니다. 그러나 이러한 기능을 사용하더라도보다 현대적인 또는 고급 시각화를 활용하는 것이 중요하다면 편집자 선택 수상자, 특히 Microsoft Power BI 및 Tableau Desktop을 사용하는 것이 좋습니다.
스트리밍 분석을 위해 설계되지 않음
Chartio는이 범주의 모든 경쟁사와 마찬가지로 실시간 스트리밍 데이터 분석을 위해 설계되지 않았습니다. 그러나 대부분의 경우 새로 고침주기는 분석이 거의 실시간에 해당 할 정도로 자주 발생합니다. 사물 인터넷 (IoT)의 다가오는 실시간 데이터를 감안할 때 셀프 서비스 BI 응용 프로그램을 사용하는 경우에는 이것이 충격적입니다. 결론: 대부분의 사용자는 현재 스트리밍 분석이 부족하다는 데 아무런 문제가 없습니다.
현재이 회사는 사용자의 80 %가 매일 제품을 사용한다고보고합니다.
Chartio의 가장 일반적인 사용 사례는 마케팅, 운영, 제품 관리 및 영업 운영이며, 사용자가 소프트웨어에 대해 잘 알고 있고 바람직하게는 경험이있는 한 시스템은 모든 시스템에 적합합니다. 데이터 분석. Chartio는 기계 학습 (ML)을 사용하며 전적으로 웹 기반으로, 시간이 지남에 따라 그리고 IoT의 출현과 함께 데이터가 계속 증가함에 따라 규모에 맞게 더 나은 위치를 차지합니다.
까다로운 UI 외에도 Chartio의 또 다른 주목할만한 문제는 많은 경쟁 업체와 비교할 때 여전히 비싸다는 것입니다. 문제는 대부분의 소규모 운영에 Chartio의 "팀 계획"이 가장 적합 할 것인데, 이 계획은 "최대 6 명의 사용자"인 것으로 청구됩니다. 그러나 일단 사용을 시작하면 "사용자"라는 용어가 하나의 편집기 와 5 명의 뷰어 로 정의됩니다. 경쟁자와 비교할 때 "편집자"는 대부분의 사람들이 고려할 것입니다
전반적으로 Chartio는 대부분의 비즈니스에서 BI 도구에 필요한 고급 데이터 조작 기능을 지원하는 유망한 BI 플랫폼입니다. 가격 구조와 복잡한 UI는 일부 사람들에게는 문제가 될 것이지만 앞으로는보다 정교한 데이터 시각화 및 스트리밍 데이터 분석 기능을 개발해야합니다. 여전히 핵심 기능 세트는 구매 결정을 내리는 데 도움이 될만한 능력과 가치가 있습니다.