ITPE * JackerLab

개요Apache Superset은 웹 기반의 데이터 시각화 및 대시보드 제작 도구로, 대규모 데이터셋에 대한 실시간 분석 및 시각화 기능을 제공하는 오픈소스 BI(Business Intelligence) 플랫폼입니다. SQL 기반의 유연한 쿼리 작성, 직관적인 차트 생성, 다양한 데이터베이스와의 연동을 통해 데이터 분석 생산성을 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의대시보드, 차트, 데이터 탐색 기능을 제공하는 웹 기반 BI 시각화 도구Apache Software Foundation 프로젝트목적비개발자도 데이터 기반 의사결정 가능하도록 시각화 인터페이스 제공실시간 데이터 탐색 가능필요성스프레드시트 기반 분석의 한계 극복 및 분석 자동화데이터 중심 조직 문화 기반 확보Supers..

개요데이터 시각화는 숫자와 텍스트로 구성된 데이터를 시각적 요소로 표현하여 패턴, 이상점, 추세를 직관적으로 파악할 수 있게 만드는 핵심 기술입니다. 데이터 분석의 결과를 전달하고, 의사결정을 돕고, 사용자의 관심을 끌어내는 데 있어 시각화는 필수적인 도구이자 언어입니다. 본 글에서는 시각화 기술의 종류, 도구, 설계 원칙, 실무 전략을 정리합니다.1. 데이터 시각화란? 항목 설명 정의수치 또는 범주형 데이터를 시각적 형태(차트, 지도, 대시보드 등)로 표현하는 기술목적정보 전달, 비교, 탐색, 의사결정 지원, 사용자 인터랙션 제공대상정형 데이터, 시계열, 공간 데이터, 텍스트, 네트워크 등‘좋은 시각화’는 단순히 예쁘게가 아니라 빠르고 정확하게 이해되도록 만드는 것.2. 주요 시각화 유형과 용도유형설..

개요Approximate Query Processing(AQP)은 대용량 데이터 분석 환경에서 전체 데이터를 스캔하지 않고, 일부 샘플이나 요약 정보를 활용해 빠르게 근사치 결과를 제공하는 데이터 처리 기술입니다. 특히 실시간 분석, 대시보드 응답성 향상, 빅데이터 플랫폼에서의 리소스 절감에 매우 효과적입니다. 이 글에서는 AQP의 개념부터 구현 방식, 주요 기술, 활용 사례 및 도입 시 고려사항까지 깊이 있게 살펴봅니다.1. 개념 및 정의AQP는 정확한 결과가 아닌, 허용 가능한 오차 범위 내에서 빠르게 통계적 근사치를 계산하여 사용자에게 결과를 반환하는 방식입니다. 이 기술은 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:대규모 데이터셋에 대한 응답 시간이 중요한 경우정밀한 정확성보다 빠른 인사이트가 중요한 ..