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MongoDB Charts로 데이터 사파리를 시작하세요! [MongoDB]

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요즘에는 모든 사람이 데이터 분석가가 될 것으로 예상됩니다.
하지만 가용 데이터가 너무 많으므로 데이터를 어떻게 이해하고 최선의 결정을 내릴 수 있을까요? 한 가지 좋은 접근법은 데이터 시각화를 활용하는 것입니다.
이 세션에서는 MongoDB Charts 를 통한 복잡한 데이터를 다양한 시각화를 통해 통찰력을 얻는지 보여 줄 것입니다.

Publicada em: Tecnologia
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MongoDB Charts로 데이터 사파리를 시작하세요! [MongoDB]

  1. 1. MongoDB Charts로 데이터 사파리를 시작하세요! Donghan Kim, Senior Consulting Engineer, MongoDB Charts 로 시작하는 데이터로의 여정
  2. 2. Donghan Kim Senior Consulting Engineer 컨설팅 담당 이사
  3. 3. Contents • 데이터 분석가 • 분석 대상 데이터 • 분석 정보 도출 • 데모 : 데이터 여정 • 분석 정보를 공유하기
  4. 4. Introduction
  5. 5. 데이터 분석가 누구나 데이터 분석가가 될 수 있습니다. • 유용한 정보를 얻기 위해선 데이터의 사용법을 파악하여야 함 • 데이터의 사용법을 잘 아는 조직이 성공에 이를 수 있음 • 개발과 관련된 조직의 일원들만 데이터 사용법을 익혀야 하는 것이 아니라 해당 업무와 관계된 모든 사람들이 익혀야함
  6. 6. 나의 직업과 직무 • 나는 [ ] 에서 [ ] 를 담당하고 있음 • 우리 조직에서는 [ ] 에 관한 많은 데이터를 보유하고 있음 • 우리 회사와 조직이 [ ] 하도록 지원하려면 나는 [ ]에 관해 많은 분석 정보를 확보해야만 한다.
  7. 7. 현재 여러분의 가상 직업 • 영화 기획사의 엔터테인먼트 작가 • 우리 조직에서는 영화에 관련된 많은 데이터를 수집하고 있음 • 회사에서 나의 멋진 특집 기사들을 작성하여 좋아하는 독자들을 확보하려면 영화의 변천사에 대한 더 많은 분석 정보를 확보해야 함
  8. 8. 분석 대상 데이터 우리 회사에서는 MongoDB Atlas 에 호스팅된 광범위한 영화 데이터베이스를 보유하고 있음 데이터는 다양한 데이터 유형, 임베디드 문서 및 배열, 유연한 스키마 등 다양한 MongoDB 의 기능을 활용 중임 이 데이터는 MongoDB Atlas Smaple 데이터 세트를 로드하여 활용 가능합니다.
  9. 9. { _id: ObjectId(573a1398f29313caabce94a3), plot: "Spinal Tap, one of England's loudest bands, is chronicled by film director...", genres: [ "Comedy", "Music" ], runtime: 82, metacritic :85, rated: "R", cast: [ "Rob Reiner", "Kimberly Stringer", "Chazz Dominguez", "Shari Hall" ], poster: "https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ2MIzM5NlT...", title: "This Is Spinal Tap", fullplot: "In 1982 legendary British heavy metal band Spinal Tap attempt an ...", languages: [ "English" ], released: ISODate(1984-03-02T00:00:00.000+00:00) }
  10. 10. writers: [ "Christopher Guest", "Michael McKean", "Harry Shearer", "Rob Reiner" ], awards: { • wins: 3, • nominations: 2, • text: "3 wins & 2 nominations." }, • lastupdated: ISODate("2015-09-10 17:06:40.720000000"), year: 1984, imdb: { • rating: 8, • votes: "", • id: 88258 }, countries: [ "USA" ], type :"movie" }
  11. 11. MongoDB Charts • 몇 초만에 시각화 생성 • MongoDB Document 모델용으로 구축 • Sub Document, Scalar Array 등 풍부한 계층 데이터로 작업 가능 • 데이터 이동이나 복제가 없음 • 분석 워크로드와 트랜잭션 워크로드를 분리하기 위한 워크로드 격리 • Atlas 에서 실행 - 인프라, 설치 또는 업그레이드 없음 • 온프레미스에서 실행 - 모든 데이터에 억세스 하고 환경을 제어 데이터를 다루는 가장 좋은 방법 지능형 데이터 배포 어디에서나 자유롭게 실행
  12. 12. 분석 정보 특집 기사를 작성하기 위해 다음과 같은 질의 목록을 작성 : • 영화의 상영 시간이 길어지는 추세인가? 아니면 짧아지는 추세인가? • 영화의 수준이 높아지고 있는가? 아니면 낮아지고 있는가? • 신작 영화들은 주로 몇월에 개봉 되는가? • 어느 나라의 영화가 주로 흥행하는가? • "케빈 베이컨"은 몇 편의 영화에 출연했는지, 그의 출연작중 어떤 영화를 봐야 하는지? • 가장 많은 상을 수상한 감독은 누구인가? • 가장 많은 평론을 받은 주연 배우둘은 누구이며 그들이 출연한 영화는 좋은 영화 였는가?
  13. 13. Demo MongoDB Charts 를 이용한 데이터 여정
  14. 14. 분석 정보의 공유 차트를 통해 다른 사람과 대시 보드를 공유 팀 및 회사 내 협업에 가장 적합함 더 광범위 하게 공유 하기 위해선 임베딩(Embedding) 기능을 사용 두가지 인증 모델 : • 중요하지 않는 데이터는 인증하지 않음 • 중요한 데이터는 로그인 등을 통해 인증 과정을 거쳐야 함
  15. 15. Demo 차트를 기사 블로그에 임베딩
  16. 16. 발표 요약 데이터의 종류와 수요가 질적/양적으로 급증하고 있으며 데이터를 잘 분석하는 것이 중요 MongoDB Chart 는 정기적 또는 비 정기적으로 분석해야할 질의에 대한 시각화를 제공 Chart 를 만들어 Dash Board 형태로 배치하거나 임베딩을 통해 공유
  17. 17. 추가 정보 및 자료 Charts 공식 홈페이지 : https://mongodb.com/charts Atlas 및 Charts 에 가입 : https://cloud.mongodb.com On-premis 용 Chart Download https://www.mongodb.com/download-center/charts
  18. 18. 감사합니다!
  19. 19. MongoDB Charts [김 동한] https://www.research.net/r/ChartsSafariSeoul

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