Google Data Studio 대 Tableau: 꼭 봐야 할 대결

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Sebastian Brandt

Updated on 2023. 7. 24.

데이터 시각화의 번영하는 시장에서 Google Data Studio와 Tableau라는 두 거물이 우뚝 서 있습니다. 둘 다 독특한 기능과 능력을 갖추고 있어 기업 및 개인 모두에게 필수 도구로 손꼽혀 왔습니다. 그래서 당신은 혼란스러워 걸음을 멈추고 어느 쪽으로 가야 할지 고민하고 있습니다. 걱정하지 마세요. 이 두 거물에 대해 강점, 약점, 가격 등을 비교해보겠습니다.

데이터 시각화 수영장에서 발을 처음 담그는 초보자이건, 견고한 솔루션을 찾고 있는 대규모 기업의 선두주자이건 상관없이 이 비교는 여러분을 만족시켜줄 것입니다. 바로 시작해봅시다!

Google Data Studio란?

Google Data Studio는 기술 거물인 구글에서 탄생한 무료 클라우드 기반 보고 도구입니다. 이 도구는 대시보드와 보고서 작성을 쉽게 만들어주는 독특한 능력을 갖추고 있습니다. Google Analytics, Firebase, Google BigQuery와의 상호작용을 통해 Google 생태계에 몰두한 사람들에게 특히 유용합니다.

다음은 Google Data Studio의 강점 몇 가지입니다:

• 클라우드 기반: 하드웨어 설치가 필요하지 않습니다.
• 협업: 여러 사용자가 동일한 작업을 할 수 있어 팀 작업에 이상적입니다.
• 연결자: 다양한 플랫폼에서 쉬운 데이터 액세스 가능합니다.
• 사용자 친화적: 학습곡선이 낮아 간편하게 시작할 수 있습니다!

하지만 여기서 어두운 면도 있습니다. Google Data Studio는 맞춤화와 오프라인 기능에 부족함이 있을 수 있습니다.

Tableau란?

다른 한편으로, Tableau는 경험 많은 데이터 분석가들을 유혹하기 위해 고안된 강력한 도구입니다. 데스크톱 앱에서 시작하여 이제는 클라우드 호스팅 파워풀한 도구로 성장했습니다. Tableau가 정말 빛을 발하는 곳은 맞춤형 대시보드 생성과 탐색적 데이터 분석의 능력입니다.

Tableau의 주요 기능 몇 가지는 다음과 같습니다:

• 다양한 데이터 연결: Excel, Google BigQuery, Salesforce 등과 같은 소스와 동기화됩니다.
• 차트 및 탐색: 더 깊은 상호작용과 강력한 탐색 도구를 제공합니다.
• 복잡성: 상세하고 철저한 분석에 적합합니다.

그러나 모든 장미에는 가시가 있습니다. Tableau는 티어별 가격 설정으로 지갑을 비울 수 있으며, 가장 효과적으로 활용하려면 기술력을 갖추어야 합니다.

Google Data Studio 대 Tableau: 기능 대결

Google Data Studio와 Tableau를 비교할 때는 기능을 고려하는 것이 중요합니다. Google Data Studio는 Google BigQuery, Firebase, Google Analytics와 같은 Google의 제품과 원활하게 통합되며 대부분의 데이터 형식을 지원하고 자동 실시간 대시보드 업데이트를 제공하는 데 강점을 보입니다. 또한 데이터 블렌딩과 드릴다운 분석을 지원하여 데이터 시각화에 다양하게 활용할 수 있는 유연한 도구입니다.

한편, Tableau는 다중 요소 인증과 행 수준 보안을 제공합니다. 파일 기반 및 클라우드 기반 데이터 리소스, 여러 데이터베이스 및 Excel 파일과 자연스럽게 연결됩니다. 또한 Tableau는 Salesforce와 같은 고객 관계 관리 시스템(CRM)과 쉽게 연결할 수 있습니다. 게다가 Tableau는 Google Data Studio보다 더 강력한 차트 및 탐색 도구 집합을 제공하여 사용자가 보고서를 작성하는 동안 더 깊은 상호작용을 지원합니다.

Google Data Studio 대 Tableau: 데이터 시각화 비교

데이터 시각화는 Google Data Studio와 Tableau의 핵심입니다. Google Data Studio는 다양한 종류의 눈에 띄는 차트(불릿 차트, 그래픽, 지도, 열 지도, 파이 차트, 피벗 테이블, 스코어 카드 등)를 제공하여 디지털 중심의 비즈니스 및 마케팅 지표(광고 비용, 사이트 트래픽, 검색 순위 등)를 볼 때 이상적입니다. Google Data Studio는 사용자가 로고, 아이콘 및 기타 요소를 추가하여 보고서와 대시보드를 사용자 정의할 수도 있습니다.

반면 Tableau는 데이터를 아름답고 기능적인 차트, 그래픽, 클러스터맵, 열 지도, 인포그래픽 등으로 변환합니다. 이는 경험 많은 데이터 과학자와 일반 비즈니스 사용자 모두를 위해 설계되었으며, 거의 모든 상황이나 필요에 맞게 시각화를 만들고 수정하고 적응할 수 있도록 지원합니다. 간단한 기본 데이터 차트를 원한다면 Google Data Studio를 선택하세요. 하지만 복잡하고 상세한 시각화를 원한다면 Tableau가 최상의 선택입니다.

기능 대결: Google Data Studio 대 Tableau

기능적 측면에서 Google Data Studio는 깨끗하고 간단하며 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 이는 유연성과 강력함을 제공하는 빠르고 효율적인 도구입니다. 또한 예약된 보고 및 업데이트와 같은 안정적인 자동화 기능을 제공합니다.

그러나 Tableau는 Tableau Desktop, Tableau Public, Tableau Server, Tableau Online 및 Tableau Reader로 나뉘어 있습니다. 이는 많은 동시 사용자를 지원하며, 마진 시스템 리소스를 소비하면서 빠른 데이터 처리를 제공합니다. 이 도구는 Google Data Studio에는 없는 데이터 클리닝 기능을 포함한 다양한 고급 기능과 기능을 제공합니다.

다음 세그먼트에서는 각 도구의 장단점, 가격 및 선행 조건을 자세히 살펴보겠습니다. Google Data Studio 대 Tableau의 헤드 투 헤드 비교에서 어떤 도구가 최종 우승자인지 확인하세요.

Google Data Studio 대 Tableau: 장단점

모든 도구에는 각각의 장점과 단점이 있으며, Google Data Studio 및 Tableau도 예외는 아닙니다. 각각의 장단점을 살펴보겠습니다.

Google Data Studio

장점

• 무료이며 설치가 쉽습니다.
• 다른 Google 제품과 원활하게 작동합니다.
• 실시간 데이터 통합이 가능하며 여러 사용자가 동시에 시각화를 생성하고 편집할 수 있습니다.
• 유지보수 문제를 제거하기 위해 클라우드에서 실행됩니다.

단점

• 작동하려면 인터넷 연결이 필요합니다.
• 사용자 정의 옵션이 제한적이며 페이지당 약 50개의 구성 요소만 있습니다.
• Hubspot과 같은 클라우드 기반 데이터 소스에 대한 기본 커넥터 지원이 부족합니다.

Tableau

장점

• 소프트웨어 또는 클라우드 기반 앱으로 사용할 수 있습니다.
• 데이터 블렌딩을 용이하게 하며 데이터를 시각화하기 위한 다양한 시각화 도구를 제공합니다.
• 복잡한 변환 작업을 쉽게 처리합니다.

단점

• 가격이 비쌉니다. 일부 기술적 능력을 갖춘 사용자가 필요합니다.
• 조직 내에서 데이터를 공유하는 것은 쉽지만 외부 클라이언트와는 그렇게 하기 어렵습니다.
• 온라인이나 온프레미스로 제공되나, 온프레미스로 사용하는 것이 더 적합합니다.

Google Data Studio 대 Tableau: 가격 비교

가격 측면에서 Google Data Studio는 명확한 이점을 가지고 있습니다 - 무료입니다. 활성화된 Google 계정이 있으면 언제든지 사용할 수 있습니다!

반면, Tableau는 계층별 가격 모델을 사용합니다. Tableau Public이라는 무료 버전도 제공되며, 저장 공간 및 개인 정보 보호 옵션이 제한됩니다. 전체 기능을 제공하는 Tableau Creator는 클라우드 또는 온프레미스에서 실행되며 연간 70달러의 가격으로 이용할 수 있습니다. Tableau Explorer 및 Tableau Viewer는 Tableau Server 라이선스 1개와 함께 사용되며, 온프레미스에서 배포할 경우 각각 35달러 및 12달러의 월 가격이 적용되며 클라우드에서 배포할 경우 각각 42달러 및 15달러의 월 가격이 적용됩니다.

제 3의 선택: 오픈 소스 데이터 시각화를 위한 RATH 사용

Google Data Studio 및 Tableau와 같은 사전 준비 도구의 복잡성에 혼동을 겪는 사람들을 위해 AI의 힘을 활용한 훌륭한 데이터 시각화 결과를 제공하는 오픈 소스 대안이 있습니다:

RATH (opens in a new tab)는 복잡한 데이터 소스에서 인사이트를 손쉽게 발견하고 고정식 다차원 데이터 시각화를 생성할 수 있도록 도와줍니다. 또한 RATH에는 데이터 기반의 의사 결정을 지원하기 위해 패턴, 인사이트 및 인과 추론을 식별하는 강력한 증강 분석 엔진이 탑재되어 있습니다.

데이터 탐색

데이터 분석을 시작하기 전에 데이터를 준비하는 것이 항상 가장 좋은 방법입니다. RATH에는 다음과 같은 다양한 기능이 탑재되어 있습니다.

• 데이터 원본 탭에서 데이터 개요를 확인합니다.
• 데이터 프로파일링
• 데이터 변환
• NLP 기반 텍스트 패턴 추출

다음 데모 비디오에서 데이터 통계를 간략히 확인하는 방법을 살펴보세요:

드래그 & 드롭, 차트 생성

전통적인 BI 배경을 가진 사용자들을 대상으로 RATH는 *수동 탐색(Manual Exploration)*이라는 Tableau와 비슷한 기능을 제공합니다. 당신은 변수를 선반에 끌어다 놓음으로써 높은 정도의 사용자 정의가 가능한 차트를 생성할 수 있습니다. 아래의 데모 비디오를 시청하여 등록된 사용자와 일시적인 사용자들 간의 계절 관계를 탐색하는 방법을 알아보세요.

인과 분석을 쉽게 만나보세요

인과 관계 파악은 데이터 분석 과정의 중요한 부분입니다. RATH는 모든 사람들이 사용할 수 있는 인과 발견(Causal Discovery) 기능을 포함하고 있습니다.

데이터 인사이트를 그려내보세요

복잡한 데이터 소스에서 깔끔한 패턴과 추세를 발견하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 데이터 페인터(Data Painter) 기능은 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이 기능을 사용하면 복잡한 탐색적 데이터 분석 과정을 시각화하고 단순화할 수 있는 도구를 사용하여 데이터를 정리, 모델링 및 탐색할 수 있습니다.

아래의 데모 비디오는 특정 데이터 집합 내의 트렌드의 의미를 파악하는 과정을 보여줍니다.

지원되는 데이터베이스

RATH는 다양한 데이터 소스를 지원합니다. RATH에 연결할 수 있는 주요 데이터베이스 솔루션 중 일부는 다음과 같습니다:

오픈 소스 커뮤니티

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RATH는 열정적이고 헌신적인 데이터 과학자와 프로그래머들의 그룹에 의해 만들어졌습니다. 우리는 데이터 분석과 데이터 시각화의 미래를 같이 공유하는 글로벌 커뮤니티를 구축하려고 노력하고 있습니다.

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Discord (opens in a new tab)에서 토론에 참여해 주세요. GitHub (opens in a new tab)에서 ⭐️를 남겨주시기 바랍니다!

Google Data Studio와 Tableau: 시스템 요구 사항

구글 데이터 스튜디오는 클라우드 기반 툴로서 특정한 시스템 요구 사항이 없습니다. 인터넷 연결이 가능하고 구글 계정이 있는 장치가 필요합니다.

반면, Tableau는 설치를 위해 특정한 시스템 요구 사항을 가지고 있습니다. 64비트 프로세서가 필요하며 SSE4.2와 POPCNT 인스트럭션 세트를 지원해야 합니다. 또한 최소 16GB RAM과 15GB의 여유 디스크 공간이 필요합니다. 단일 노드 프로덕션 사용을 위해 8코어, 2.0 GHz 이상의 프로세서와 64GB RAM이 필요합니다.

Google Data Studio 대 Tableau: 비즈니스에 더 적합한 것은?

Google Data Studio와 Tableau 중 어느 것을 선택할지는 주로 비즈니스의 요구 사항에 따라 달라집니다. 소규모에서 중규모 비즈니스인 경우, 구글 데이터 스튜디오로 충분할 수 있으며, 특히 조직의 예산을 고려해야 할 때입니다. 그러나 비즈니스가 성장하고 대규모 회사와 경쟁하는 경우, Tableau가 더 나은 선택일 수 있습니다. 조직의 데이터 양과 프로세스에 따라 필요한 것을 추정할 수도 있습니다.

Google Data Studio와 Tableau: 기타 도구와의 비교

Google Data Studio와 Tableau는 모두 강력한 툴이지만, 시장의 다른 데이터 시각화 도구와 비교할 때 어떻게 위치하는지 알아볼 가치가 있습니다.

Google Data Studio 대 Excel: Excel은 데이터 분석에 다재다능한 툴이지만, Google Data Studio는 데이터 시각화 및 보고에 뛰어납니다. 또한 실시간 공동 작업 기능을 제공하여 Excel에서는 지원하지 않는 기능을 사용할 수 있습니다.

Google Data Studio 대 Power BI: Power BI는 더욱 고급화된 데이터 모델링 기능과 다양한 시각화 옵션을 제공합니다. 그러나 Google Data Studio는 더 사용자 친화적이며 Google의 제품군과의 통합이 더 잘 이루어집니다.

Tableau 대 Qlik Sense: Tableau와 Qlik Sense 모두 강력한 데이터 시각화 기능을 제공합니다. 그러나 Qlik Sense는 더 직관적이고 사용자 친화적이며, Tableau는 더 경험 많은 데이터 분석가들을 위한 고급 기능을 제공합니다.

Tableau 대 Looker: Looker는 데이터 모델링과 시각화를 제공하는 모던한 데이터 플랫폼입니다. 강력한 툴이지만, Tableau는 시각화 옵션에서 더욱 유연성과 사용자 정의 가능성을 제공합니다.

결론

구글 데이터 스튜디오와 테이블 사이의 전투에서는 명확한 승자가 없습니다. 두 도구 모두 독특한 기능과 능력을 제공하여 데이터 시각화의 영역에서 두드러지게 나타납니다. 두 도구 사이의 선택은 궁극적으로 귀하의 특정한 요구 사항, 예산 및 기술 능력에 따라 달라집니다. 초보자일지라도 기업 사용자일지라도 두 도구 모두 제공할 수 있는 것이 있습니다. 따라서 시간을 내어 요구 사항을 평가하고 정보에 근거한 결정을 내리십시오.

자주 묻는 질문

1. 구글 데이터 스튜디오와 테이블 사이의 차이점은 무엇인가요?

구글 데이터 스튜디오는 Google의 제품군과 원활하게 통합되는 무료로 제공되는 사용자 친화적인 도구입니다. 초보자 및 소규모 및 중소기업에 이상적입니다. 반면 테이블은 강력한 데이터 시각화 기능을 제공하는 고급 도구입니다. 숙련된 데이터 분석가 및 대규모 기업에 더 적합합니다.

2. 초보자에게 더 나은 도구는 무엇인가요?

구글 데이터 스튜디오는 일반적으로 사용자 친화적이고 학습하기 쉬우므로 초보자에게 더 나은 선택입니다. RATH는 테이블의 오픈 소스 대안이기도 한 것이 고려할 가치가 있습니다.

3. 구글 데이터 스튜디오와 테이블의 요금제는 어떻게 되나요?

구글 데이터 스튜디오는 무료로 이용할 수 있습니다. 테이블은 전체 기능을 갖춘 테이블 크리에이터가 연간 70 달러인 계층별 가격 모델을 사용합니다.