Alteryx란 무엇인가?
Alteryx란 드래그 엔 드롭을 통해서, 데이터 자동화 및 데이터 분석을 할 수 있는 툴입니다. Relational Algebra를 바탕으로 SQL을 시각화한 툴이자 어플리케이션이라고 볼 수도 있습니다. 이 프로그램의 안정성과 유용성은 Netflix, IBM, AIA와 같은 다국적 대기업들이 Data-Driven Decision Making 도구로 사용하는 것으로 증명되었다고 볼 수 있습니다. Alteryx는 드래그 앤 드롭을 기본으로 하기 때문에 프로그래밍 지식과 데이터 과학 지식이 조금이라도 있다면 쉽게 배우고 사용할 수 있고, 설사 프로그래밍 지식이 없다고 해도 배우는 속도가 굉장히 빠르기 때문에 실무자들 중에서도 Alteryx Designer Desktop을 배워서 사용하고 있는 예시를 많이 찾아볼 수 있습니다.
Alteryx는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져와 합치는 Data Blending, 이 데이터를 이용하여 간단하게 예측을 할 수 있는 Predictive Analytics 그리고 이 데이터들을 사용하여 리포트와 시각화를 쉽게 할 수 있습니다. 에를 들어, Excel, 데이터베이스, csv 와 같은 다양한 곳에서 데이터를 가져와 엑셀로 아웃풋 한다던지, 데이터베이스를 업데이트 한다던지 하는 프로그램을 쉽게 만들 수 있습니다.
사용 예시
1. Data Preparation
제가 업무에서 가장 많이 Alteryx를 사용하는 경우라고 할 수 있습니다. 데이터들을 다양한 소스에서 가져와, 이를 합치거나, 편집하거나, 필터링 해서 실무자들이 이 데이를 분석하거나 사용할 수 있도록 합니다. 위에서 말한 대로 Alteryx 내부에서 SQL Server, Oracle DB, MySQL과 같은 데이터 베이스에 접근할 수 있고, 엑셀이나 클라우드 서비스들에서도 정보를 가져오는 것이 가능하기 때문에, 사용자가 쉽게 다양한 데이터 소스에서 정보들을 가져와 취합하고, 분석할 수 있습니다.
한번 데이터를 가져온 이후에는 드래그 엔 드롭 베이스인 Alteryx의 인터페이스를 이용해서 코드를 쓰지 않고(!) 데이터를 변경하거나 분석할 수 있습니다. 또한, 이러한 과정들을 Workflow로 만들어서 재사용 및 스케쥴링을 할 수도 있기 때문에, 단순반복적인 작업을 많이 줄일 수 있습니다.
또한 trailing space 제거나, Null Value를 drop 하는 Data Cleansing 작업 또한 tool 하나로 해결할 수 있기 때문에 굉장히 편리한 데이터 클린징 및 데이터 분석 시스템을 제공합니다.
2. 자동화
단순반복 업무를 자동화 하는 것 또한 굉장히 편리합니다. (개인적으로는 Python을 사용할 거 같습니다만...) 예를 들어, 실무자들이 달마다 월말 정산 및 손익분석을 하기 위해서 여러 곳에서 다양한 정보를 다운받아서 엑셀로 pivot table을 그리고, 복사 붙여넣기를 하는 과정이 있다고 해봅시다. 이를 Alteryx로 쉽게 자동화 할 수 있습니다. 또한 사용자가 수동으로 모든 작업을 하는 것에 비해, 실수나 에러를 적게 일으키기 때문에 데이터의 신뢰성도 상승시킬 수 있습니다.
3. 다양한 use case를 위한 솔루션
Alteryx는 실제로 로직을 개발하고 실제로 실행할 수 있는 workflow를 만드는 Desinger Desktop 뿐만 아니라, SaaS를 제공하는 Alteryx Cloud와 On-Prem 서버에 서버환경을 구축할 수 있는 Alteryx Server와 같은 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. 그렇기에 사용자는 자신의 Use Case에 따라서 서비스를 조합하고 시스템을 구축할 수 있습니다.
결론
Alteryx는 편리한 프로그램이지만 Relataion Algebra를 바탕으로 로직이 만들어져 있기 때문에, 다양한 부분에서 제약이 존재하기도 합니다. 앞으로 이 블로그에서 다양한 use case들을 다뤄보며 어떤 convention을 만들 수 있고, 어떻게 구조를 짜면 좋을지에 관한 다양한 포스트를 올릴 예정입니다.
긴 글 읽어주셔서 감사드립니다.