To: HEARTCOUNT가 대체 어떤 제품인지 궁금했던 분들에게…
이 글은 HEARTCOUNT가 어떤 도구인지, 유사 도구들과 비교해서 무슨 차이가 있는지, 나에게 어떤 도움을 줄 수 있는지 알려드리기 위해 작성되었습니다.
토글로 조금 더 정리된 글로 읽고 싶다면?
HEARTCOUNT, 어떤 데이터 도구인가요?2.
4.
기업용 솔루션 소개 : 데이터 민주화의 시작, 기업용 애널리틱스+BI 솔루션
5.
민감 데이터 난독화 기능 : 민감 데이터도 어디서든 편하게
6.
자체 커뮤니티 및 교육 콘텐츠 : 학습 콘텐츠 무료 제공, DATA HERO 커뮤니티와 함께 배워보세요.
1. 누구나 쉽게, 보통 사람들을 위한 데이터 분석 도구
좋은 도구가 없으면, 우리가 도구처럼 사용 될 수 있습니다. HEARTCOUNT(하트카운트)는 (데이터에 대한 전문 지식이 부족하더라도) 보통의 사람들이 애쓰지 않고 데이터 활용의 주체가 될 수 있는 도구입니다. EDA 기능을 사용하여 데이터를 거시적/미시적으로 관찰하며 정량적 사실과 변수들 간의 관계를 확인할 수 있고, Augmented Analytics(증강 분석) 기능으로 데이터에 담긴 구조와 질서를 자동으로 발견할 수 있습니다.
무료 버전에서는 EDA 기능을, 유료 버전에서는 EDA와 Augmented Analytics 기능을 모두 제공합니다.
아래 목차를 통해 무료/유료 버전 각각 어떤 특징이 있는지 알아보세요. 유료 기능의 경우 1개월 무료 체험이 가능합니다.
2. 시각화 기능은 무료! 셀프 서비스 분석 도구
엑셀, csv 파일을 사용하여 데이터 시각화, 탐험 분석(Exploratory Data Analysis)을 할 수 있는 기능입니다. 구글 계정으로 로그인하여, HEARTCOUNT의 모든 시각화 기능을 평생 무료로 + 파일 크기의 제한 없이 + 데이터 보안 걱정 없이 사용하세요.
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구글 계정으로 회원 가입만 하면, 평생 무료로 사용하실 수 있습니다.
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EDA를 수행할 엑셀이나 csv 파일의 크기에 제한이 없습니다. (단, 1G 이상인 경우 최초 데이터 전처리에 십여분 정도 시간이 소요됩니다.)
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EDA를 위한 데이터셋은 사용자 PC의 브라우저 안에 머물다, 세션이 종료되면 사라지게 됩니다.
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a. 패턴, 파생 변수 자동 가공으로 분석이 품격있고 풍부해집니다.
파생 변수 자동 가공이란?
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수치형 변수의 경우 Bin(구간) 혹은 Percentile(상대적 위치)로 쪼개어 자동으로 파생 변수를 생성해주는 기능입니다.
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예시) bin:‘나이’ 1-5, 5-10, 1-15와 같은 구간. percentile : 상위 20%, 하위 20%
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날짜의 경우에는 분기/계절/월/요일 등 관련 파생 변수를 수동으로 가공할 필요 없이 하트카운트에 업로드하면 자동으로 생성해 드립니다.
파생 변수가 있으면 어떤 점이 좋은가요?
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숫자형 변수를 범주형 변수로 자동으로 가공하면 비선형적 패턴을 찾거나 보다 직관적인 시각화 표현이 가능해집니다. 즉, 숫자 변수로는 안 보이던 패턴을 범주형 변수 가공을 통해 확인할 수 있습니다.
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(어떤 시간대, 어떤 요일, 어떤 계절에서 더 잘 팔리더라.. 와 같은) 날짜/시간 변수에서 계절적, 주기적 패턴을 확인할 수 있습니다.
b. 세상에 없던 EDA
HEARTCOUNT(하트카운트)의 EDA 기능
EDA(탐험적 데이터 분석)이란?
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EDA는 데이터를 분석하기 전에 그래프 위에서 데이터들을 다양한 형태로 요모 조모 살펴보며 가설을 시각적으로 검증하거나 새로운 가설을 세우는(새로운 패턴을 발견하는) 행위입니다.
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EDA의 관점에서 하트카운트만의 강점은 무엇인가요?
수백만 건의 개별 레코드 수준에서 시각화가 가능해요!
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바차트, 라인차트 등 집계된 데이터로 하는 시각화가 추상화라고 한다면, 개별 레코드 수준의 시각화는 세밀화와 같아 요약된 데이터에서 볼 수 없던 패턴이 비로소 드러나게 됩니다.
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Tableau, PowerBI 등 세상의 그 어떤 시각화 도구도 해내지 못 했던 수백만 건 이상의 개별 레코드 시각화, HEARTCOUNT에서 가능합니다.
3. KPI 변화의 요인부터 최적화까지, Augmented Analytics
HEARTCOUNT(하트카운트) 프리미엄 기능 - 증강형 분석/고급 자동 분석
증강형 분석(Augmented Analytics)이란?
데이터 기반 의사결정을 위한 하나의 올바른 분석 방법과 절차가 있을 수는 없지만, 숙련된 분석가들이 패턴을 찾기 위해 통상적으로 수행하는 방법과 절차가 존재합니다. 분석가들의 이러한 수동 분석 과정을 자동화하여 쓸모있는 패턴을 자동으로 찾아주는 기술과 서비스를 증강형 분석(Augmented Analytics)이라고 합니다.
a. 자동 패턴 발견 - 모든 경우의 수로, KPI의 요인부터 최적화 방법까지.
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주요 지표(KPI)에 대해 가설없이(Hypothesis-Free) 모든 변수의 조합으로 분석을 수행하여 KPI를 개선할 수 있는 패턴을 친절하게 제시해 줍니다.
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가설없이 분석한 결과를 통계적으로 유의미하고 KPI에 큰 영향을 미치는 요인 순으로 제공하여 이용자가 익숙한 관점과 시각으로만 데이터를 보는 한계를 보완할 수 있습니다.
b. NLQ(자연어 기반 분석) - 구글 검색하듯 질문을 검색하면, 관련 결과를 찾아드려요.
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구글 검색하듯 자연어로 질문하면(NLQ: Natural Language Query), 패턴을 자동으로 찾아 분석 결과를 자연어로 요약해서 제공해 드립니다.
Premium 기능인 Augmented Analytics에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
4. 기업을 위한, BI + HEARTCOUNT
BI와 Analytics 기능이 통합된 제품으로 기업의 데이터 저장소(DB, DW)와 연결하여 대시보드를 만들고, 지표/차트에 대한 질문이 생기면 관련 데이터셋을 자동으로 연동하여 EDA와 고급 분석을 수행할 수 있습니다.
5. 민감 데이터도 어디서든 업로드하고 분석하세요.
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데이터셋 업로드 후 EDA만 수행하실 경우 (무료 버전 사용자)
하트카운트 서버에 업로드되지 않으며, 사용자 PC의 브라우저 안에 머물다 세션이 종료되면 사라지게 됩니다.
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EDA 수행 후 계정에 캠페인을 저장하면 (유료 버전 사용자)
하트카운트 서버에 데이터셋이 업로드됩니다. 이 경우에도 캠페인 저장과 함께 ‘데이터 난독화’ 플래그를 설정해주시면, 난독화된 데이터만 서버에 업로드되어 실제 데이터셋이 유출되지 않습니다. 엄격한 사내 보안 정책 때문에 클라우드 데이터 분석 도구 사용이 어려웠던 분들, 걱정 뚝!
6. 데이터 분석/시각화 커뮤니티, DATA HERO
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도구 학습 및 활용에 도움이 되는 교육 콘텐츠(강의 VOD, 실습 예제 등)을 제공하고 있습니다.
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슬랙에 가입하거나 뉴스레터를 구독해주시면 이메일을 통해 새로운 콘텐츠/소식 알림을 받으실 수 있습니다.
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Slack을 통해 운영되는 DATA HERO 커뮤니티에서 약 1,000명의 실무자들과 소통하세요.
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나와 비슷한 고민을 가진 다른 실무자들은 어떻게 데이터를 분석하고 활용하고 있는지 알아보세요.
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웨비나, 오프라인 밋업, 한 달 집중 교육 캠프, 스터디 등 다양한 프로그램들이 준비되어 있습니다.
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하트카운트 사용 관련 제품팀과의 소통, 고객 지원 그리고 다른 사용자들의 활용 사례 등 다양한 도움을 얻을 수 있습니다.
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제품에 대한 더 자세한 소개(조직 단위의 도입 상담)를 원하신다면, support@idk2.co.kr로 연락 부탁드립니다.