데이터 스튜디오에서 엔드 투 엔드 워크플로를 따라 원시 데이터를 대화형 시각 보고서로 변환할 수 있습니다. 데이터 소스에 연결하고, 시각화를 빌드하고, 데이터 모델을 구체화하여 복잡한 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 그런 다음 조직 전체에서 이러한 동적 보고서를 공유하여 데이터 기반 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
일반적인 워크플로는 6가지 핵심 단계를 포함합니다.
- 보고서 만들기
- 데이터에 연결
- 데이터 시각화
- 데이터 변환
- 인사이트 공유
- 보고서 업데이트 및 구체화
시나리오
아크사는 여행사의 데이터 분석가입니다. 아크사는 항공편 도착 및 출발 지연에 관한 데이터를 탐색하고 시각화하여 회사가 고객에게 제공하여 여행 경험을 개선할 수 있는 유용한 인사이트가 있는지 확인하려고 합니다. 데이터는 BigQuery에 저장됩니다.
만들기
아크사는 데이터 스튜디오에 로그인한 다음 만들기 > 보고서 를 클릭합니다. 데이터 스튜디오 보고서 편집기가 열리고 데이터 추가 패널이 나타납니다.
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연결
아크사는 데이터 추가 패널을 사용하여 새 데이터 소스를 만들거나 기존 데이터 소스를 선택할 수 있습니다. 시각화할 항공편 데이터에 대한 데이터 소스가 아직 없으므로 BigQuery 커넥터를 클릭하여 새 데이터 소스를 만듭니다.
그런 다음 항공편 데이터가 포함된 BigQuery 테이블에 연결하기 위해 필요한 정보를 입력한 다음 보고서에 새로운 데이터 소스를 추가합니다.
데이터 추가 패널이 닫히고 편집기 캔버스에 항공사 필드와 항공사별 레코드 수가 포함된 표가 나타납니다.
시각화
아크사는 속성 패널에서 표로 필드를 드래그하여 표에 추가합니다. 그러고 나서 각 항공편이 예정된 도착 시간을 지나서 지연된 시간(분)이 포함된 도착 지연 측정항목을 추가합니다.
아크사는 데이터를 세부적으로 살펴보는 데는 표가 유용하다는 점을 알고 있지만 더욱 넓은 수준의 개요를 보고 싶어 합니다. 따라서 보고서에 가로 막대 그래프와 원형 차트를 추가합니다. 이제 어떤 항공사에서 항공편 도착 지연이 가장 심하고 도착 지연이 다른 항공사의 운항에는 어떤 영향을 미치는지 즉시 확인할 수 있습니다.
변환
아크사는 도착 지연 필드에 평균 데이터가 표시되어야 하지만 합산 데이터가 표시된다는 사실을 발견합니다. 각 차트에 표시되는 필드의 집계를 변경하여 이 문제를 해결할 수 있지만 데이터 소스를 수정하는 것이 더 효율적입니다.
보고서에 표시되는 필드를 수정하려면 다음 옵션을 사용하면 됩니다.
차트에서 필드 수정. 이렇게 하면 해당하는 필드만 변경됩니다. 변경사항은 해당 차트의 필드에만 적용됩니다. 필드를 사용하는 다른 차트에는 데이터 소스에 설정된 필드의 기본 구성이 적용됩니다.
데이터 소스의 필드 수정. 이렇게 하면 다음에 해당 필드를 사용할 때 변경사항이 표시됩니다. 예를 들어 새로 만드는 차트에는 변경된 필드가 사용되며, 필드의 다른 인스턴스를 추가하는 기존 차트에도 변경된 필드가 사용됩니다. 변경하기 전에 필드를 사용한 구성요소는 영향을 받지 않습니다.
아크사는 데이터 소스를 수정하기 위해 속성 패널 상단에서 데이터 소스 이름 옆에 있는 연필 아이콘을 클릭합니다. ArrDelay 필드를 찾아 기본 집계 를 평균 으로 변경합니다. 그런 다음 완료 를 클릭하여 변경사항을 저장하고 보고서 편집기로 돌아갑니다.
이제 보고서 수정 권한이 있는 모든 사용자가 이 필드를 사용할 때 기본적으로 선택한 집계를 사용하게 됩니다.
공유 및 공동작업하기
아크사는 동료인 로렌에게 보고서에 디자인 기술을 적용해 달라고 요청합니다. 아크사는 로렌의 이메일 주소로 보고서를 공유하고 수정 가능 권한을 부여합니다. 로렌은 텍스트와 이미지를 추가하고 회사 스타일 가이드라인에 맞게 보고서 모양을 디자인합니다. 로렌은 Google 문서로 저장된 현재 마케팅 계획을 삽입하여 더 많은 컨텍스트를 제공하는 페이지를 추가할 것을 제안합니다. 아크사와 로렌은 함께 항공편 데이터에서 발견한 인사이트를 강조하는 매력적이고 설득력 있는 보고서를 만듭니다.
보고서가 완성되면 아크사는 경영진팀의 그룹 이메일 주소로 보고서를 공유하고 보기 가능 권한을 부여합니다. 데이터 소스에 소유자의 데이터 사용자 인증 정보가 있기 때문에 경영진팀은 기본 BigQuery 데이터 세트에 직접 액세스할 수 없더라도 보고서의 데이터를 볼 수 있습니다.
업데이트 및 구체화
회사 CEO는 이 보고서가 마음에 든다면서 아크사에게 마케팅 분석 데이터를 추가하여 더 심층적인 통계를 얻을 수 있는지 물어봅니다. 아크사는 보고서를 수정하고 Google Ads와 Google 애널리틱스 계정의 데이터 소스를 추가합니다. 커뮤니티 커넥터를 사용하여 Facebook 및 기타 소셜 미디어 채널의 데이터에 액세스합니다. 아크사는 데이터 혼합 및 계산된 필드와 같은 데이터 스튜디오의 고급 기능을 사용하여 데이터를 한곳에서 볼 수 없을 때는 발견하지 못했던 기회와 도전과제를 드러냈습니다.