동적 계산을 활용한 더 빠르고 똑똑한 AI/BI 대시보드 작성

1년 이상 동안, Databricks AI/BI 는 고도로 시각적이고 상호 작용적인 로우 코드 AI/BI 대시보드를 통해 귀사의 비즈니스 인텔리전스와 분석을 민주화하고 있습니다. 우리의 가장 최근의 AI/BI 라운드업 블로그에서 간략하게 언급한 후, 우리는 AI/BI 대시보드에서 표현력 있는 재사용 가능한 사용자 정의 계산 을 정의할 수 있는 기능을 선보이게 되어 기쁩니다. 사용자 정의 계산을 사용하면 원본 데이터 세트 위에 데이터를 더 표현력있게 모델링하여 더 풍부하고, 더 상호 작용적이며, 더 높은 성능의 대시보드를 만들 수 있습니다.

사용자 정의 계산은 익숙한 SQL 구문을 사용하여 정의되므로 사용하는 데 학습 곡선이 없습니다. 중요한 점은, 사용자 정의 계산을 통해 원래의 데이터셋 쿼리를 수정하지 않고 대시보드 데이터셋 위에 집계 및 변환을 정의할 수 있다는 것입니다. 이들은 두 가지 형태로 제공됩니다:

• 계산된 측정치 는 필요에 따라 다른 그룹화에 동적으로 적용할 수 있는 집계 계산입니다. 예:

• 계산된 차원 은 행 단위로 적용되는 비집계 계산입니다. 이러한 계산은 개별 행 값의 형식 지정이나 변환에 유용합니다. 예:

왜 사용자 정의 계산을 사용해야 할까요?

데이터셋 분산 감소

다음과 같은 데이터셋이 있다고 가정해 보세요:

지역별로 이익 마진을 시각화하고 싶습니다. 사용자 정의 계산 없이는 마진 열이 있는 새로운 데이터셋을 생성해야 합니다:

이 방법이 작동하지만, 새로운 데이터셋은 정적이며 단일 시각화만 지원할 수 있습니다. 원래 데이터 세트에 적용된 필터는 추가적인 수동 조정 없이는 새 데이터 세트를 사용하는 위젯에 영향을 주지 않습니다.

사용자 정의 계산을 통해 수익률을 다음 공식을 사용하여 집계로 표현할 수 있습니다:

이 측정치는 원래의 그룹화되지 않은 데이터 세트에서 정의되지만, 동적입니다. 시각화에서 사용될 때, 데이터 세트에 적용된 그룹화와 필터를 자동으로 반영하여 업데이트합니다. 이 예시에서는, 한 시각화에서 지역별 이익률을 계산하고, 다른 시각화에서 제품별 이익률을 계산하기 위해 동일한 사용자 정의 계산을 사용할 수 있습니다. 사용자 정의 계산이 없으면, 적절한 그룹화로 정의된 적어도 두 개의 추가적인 "맞춤형" 데이터셋이 필요합니다.

지금까지의 사용 결과, 대시보드 작성자들이 사용자 정의 계산을 사용할 때 동일한 수의 시각화를 지원하기 위해 절반 미만 의 데이터셋이 필요하다는 것을 보여줍니다.

더 통합된 상호작용 필터링

상호작용성은 AI/BI 대시보드가 강력해지는 주요 구성 요소입니다. 그러나, 필터 위젯을 통한 상호작용 필터링과 교차 필터링은 데이터셋 단위로 작동하므로, 시각화가 여러 데이터셋에 걸쳐 분할되어 있을 때 상호작용의 편리성이 떨어집니다. 이런 경우, 사용자는 모든 원하는 위젯을 필터링하기 위해 추가적인 단계를 거쳐야 할 수 있습니다.

위에서 자세히 설명한 것처럼 데이터셋을 통합하면 더 많은 시각화에서 동일한 필터가 적용됩니다. 이로 인해 더 일관되고 직관적인 경험이 가능해집니다 - 동일한 기본 데이터를 기반으로 한 위젯은 동일한 필터에 대응하기 위해 더 쉽게 구성할 수 있습니다.

물론, 위젯 당 정의된 정적 필터에서도 사용자 정의 계산이 지원됩니다. AI/BI 대시보드의 상호작용에 대해 더 자세히 알아보려면 여기를 클릭하세요.

표현력 있는 형식 지정

사용자 정의 계산은 기본 산술, 집계, 조건부 케이스 표현식, 데이터 유형 캐스팅, 문자열/날짜 조작을 위한 다양한 함수를 포함하여 40가지 이상의 다른 함수 와 표현식 구문을 지원합니다.

이러한 기능들은 시각화 편집기에서 이미 제공하는 것 이상을 가능하게 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• CONCAT 및 CONCAT_WS 함수를 사용하여 임의의 문자열을 구성합니다. 예:

• DATE_FORMAT 함수를 사용하여 날짜를 형식화합니다. 예:

• CASE 표현식을 사용하여 사용자 정의 카테고리 문자열을 생성합니다. 예시:

간소화된 데이터셋 작성

사용자 정의 계산의 도입은 데이터셋 작성 경험을 여러 가지 방법으로 향상시킵니다:

• 사용자 정의 변환은 잘 라벨링된 사용자 정의 계산으로 분리될 수 있습니다, 이는 데이터셋 텍스트의 혼란을 줄입니다.
• 새로운 데이터 세트 스키마 뷰 는 계산에 참조할 수 있는 필드와 그들의 데이터 타입을 상세하게 보여줍니다.
• 즉시 표현식 검증 및 데이터 유형 추론 이 사용자 정의 계산에 대해 클라이언트 측에서 계산됩니다.
• 의미론적으로 일관된 데이터셋 집합 은 데이터셋 분산이 적을 때 대시보드를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 더 적고, 더 일관성 있는 데이터셋을 가지면 혼란을 최소화하고 데이터셋을 업데이트할 때마다 데이터셋 구조를 다시 배우는 추가적인 "탐정 작업"을 줄일 수 있습니다.

성능 내장

사용자 정의 계산을 사용하는 위젯은 AI/BI 대시보드의 모든 다른 위젯과 동일한 성능 최적화 에 적용됩니다. 이에는 쿼리 결과 캐싱 및 작은 데이터 세트에 대한 빠른 클라이언트 측 계산이 포함됩니다.

또한, 더 적은 수의 데이터셋이 복잡한 그룹화 작업을 수행하면 데이터셋 쿼리 실행이 빨라져, 작성 시 반복 시간이 단축되고, 보기 시 로드 시간이 줄어듭니다.

사용자 정의 계산의 생성 및 사용 방법

사용자 정의 계산을 생성하고 사용하려면:

1. 관련 데이터 세트에서 사용자 정의 계산을 클릭합니다.
   
2. 열리는 패널에서 이름 과 표현식 필드를 채우고, 데이터 세트 스키마 뷰 와 내장된 표현식 검증을 사용하여 표현식 작성을 안내합니다. 선택적으로, 계산이 어떤 작업을 수행하는지 설명하는 Comment 를 작성합니다. 생성을 클릭하세요.
   
3. 이제 데이터 세트 스키마 뷰에서 사용자 정의 계산을 볼 수 있으며, 시각화 편집기에서 다른 필드를 선택하는 것처럼 선택할 수 있습니다.

자세한 지침은 사용자 정의 계산 문서를 참조하십시오. AI/BI 대시보드가 처음이라면, 이 튜토리얼 을 확인하여 시작해 보세요.

결론

사용자 정의 계산은 AI/BI 대시보드 작성 경험에 새로운 수준의 표현력과 유연성을 가져오며, 대시보드 사용자에게 더 통합된 대화형 경험을 가능하게 합니다. 사용자 정의 계산을 관리하는 방법과 지원되는 함수 및 표현식 구문의 전체 목록에 대한 자세한 내용은 문서 를 확인해 보세요.

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사용자 정의 계산을 이용하여 무엇을 만들어낼지 기대되며, 이 기능을 확장하는 데 있어서 여러분의 피드백을 소중히 생각합니다 - 더 표현력 있는 계산을 위한 지원이 어떤 것이 필요한지 알려주세요!

 

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)