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.

1. MongoDB Charts로 데이터
사파리를 시작하세요!
Donghan Kim, Senior Consulting Engineer, MongoDB
Charts 로 시작하는 데이터로의 여정

2. Donghan Kim
Senior Consulting Engineer
컨설팅 담당 이사

3. Contents
• 데이터 분석가
• 분석 대상 데이터
• 분석 정보 도출
• 데모 : 데이터 여정
• 분석 정보를 공유하기

4. Introduction

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. 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. 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. 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. {
_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. 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. 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. 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. Demo
MongoDB Charts 를 이용한 데이터 여정

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. Demo
차트를 기사 블로그에 임베딩

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. 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. 감사합니다!

19. MongoDB Charts
[김 동한]
https://www.research.net/r/ChartsSafariSeoul