비즈니스 사용자를 위한 12가지 최고의 데이터 분석 도구

AI가 일상적인 워크플로의 핵심 부분이 됨에 따라 진정한 경쟁 우위는 더 나은 결정을 더 빠르게 내리는 데서 비롯됩니다. 그렇기 때문에 팀이 추진력을 잃지 않고 질문에서 행동으로 이동할 수 있도록 실시간 분석, AI 기반 통찰력 및 기본 제공 실행을 결합한 데이터 분석 도구가 필요합니다.

기존 BI 플랫폼은 분석가가 정적 보고서를 생성하도록 구축되었으며 전체 팀이 실행 가능한 실시간 데이터에 대해 협업하기 위한 것이 아닙니다. 이러한 격차는 의사 결정을 늦추고 사일로를 생성하며 귀중한 통찰력을 사용하지 않은 채 남깁니다.

정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 비즈니스 사용자에게 가장 중요한 기능에 초점을 맞춰 12가지 최고의 데이터 분석 도구를 나란히 분석하고 비교했습니다.

우리는 다음을 비교했습니다. 

도구	사용의 용이성	통합 워크플로	실시간 통찰력	AI / NLQ	데이터 통합	시각화 품질	제한
Slingshot	훌륭한	내장 (완벽한 프로젝트 관리 시스템)	예	고급	중앙 집중식 데이터 카탈로그	고급	몇 가지 제한: 신흥 플랫폼, 거대 기업에 비해 더 작은 사용자 기반
Looker 스튜디오	좋다	없음	부분적인	기초의	좋음(Google과 함께)	표준	제한된 혼합; 대용량 데이터의 UI 버그; 워크플로 없음
파워 BI	좋다	추가 기능(Teams/SharePoint를 통해)	예	고급	광범위함(Microsoft 제품 전반)	고급	더 가파른 학습 곡선; 방대한 데이터의 성능 문제
Tableau	온화한	없음	예	기초의	광대한	고급	높은 비용, 기술 설정, 제한된 NLQ; 대용량 데이터에서 느림
조호 애널리틱스	좋다	애드온(Zoho Flow 포함)	부분적인	고급(Zia를 통해)	광범위(커넥터를 통해)	표준	규모에 따라 느려집니다. 사용자 정의가 적습니다. API 제한
Qlik 센스	좋다	추가 기능(Qlik Automate/Webhooks를 통해)	예	고급(Insight Advisor 검색)	연관 엔진 링크 여러 데이터 세트	고급	더 높은 비용; 기술 설정; 일반 사용자를 위한 UI 학습 곡선
도모	좋다	내장되었지만 통합되지 않음	예	고급(Pramana Labs를 통해)	광대한	고급	비싼; 복잡한 설정/라이선스; 매우 큰 데이터 세트에서 느립니다. 제한된 사용자 지정 시각적 개체 형식
시그마 컴퓨팅	훌륭한	제한된 기본 제공(데이터 앱 및 쓰기 저장)	예	고급	클라우드 네이티브	고급	제한된 소스 다양성; 복잡한 피벗 작업에서 성능 지연
메타베이스	좋다	애드온(n8n을 통해)	예 (예약된 경고 및 대시보드를 통해)	기초의	제한	표준	대용량 데이터 속도 저하, 제한된 사용자 정의, 충돌 보고, 취약한 거버넌스 및 NLQ 내장
생각스팟(ThoughtSpot)	훌륭한	추가 기능(타사 도구를 통해)	예	고급	광대한	고급	시각적 사용자 정의 옵션이 적습니다. 학습 곡선 지원; 가끔 발생하는 쿼리 복잡성 장애물
사이프	좋다	없음	예	없음	보통(위젯 제한)	표준	오래된 통합; NLQ 없음; 투박한 UI; 제한된 사용자 정의; 불규칙한 지원
성장하다	좋다	간단한 워크플로 공유	예	기초의	광대한	표준	제한된 사용자 정의; 설정 단점; 일관되지 않은 지원; 대규모 데이터 세트로 가끔 속도 저하

Slingshot

AI와 실시간 분석, 자연어 쿼리 및 협업 프로젝트 관리를 단일 인터페이스로 결합하여 기술적 병목 현상 없이 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

강점

• 분석을 일상적인 워크플로에 직접 통합
• 여러 소스(CRM, 마케팅, 스프레드시트, 운영)의 데이터를 연결하고 실시간으로 탐색합니다.
• 자연어 쿼리를 통해 팀은 질문하고 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다.
• AI는 조직의 운영 데이터에 대해 학습되어 정확한 비즈니스별 통찰력을 제공합니다
• 분석가에 대한 의존도를 줄이고 부서 전체의 명확성을 개선합니다.

제한

• Tableau 또는 Power BI에 비해 브랜드 인지도가 낮은 새로운 플랫폼
• 레거시 시스템에 연결된 팀에는 조정 시간이 필요할 수 있습니다.
• 대규모 기존 기업에 비해 더 작은 사용자 커뮤니티

눈에 띄는 이유

• 분석과 실행을 결합하여 통찰력과 행동 사이의 격차를 해소합니다.
• 팀이 작업을 할당하고, 상황에 따라 댓글을 달고, 인사이트에서 직접 프로젝트를 시작할 수 있습니다.
• 대화, 작업 및 통찰력을 하나의 작업 공간으로 가져와 Slack 또는 프로젝트 추적기와 같은 외부 도구의 필요성을 줄입니다.
• 단일 정보 소스를 생성하여 모든 팀의 연합성과 책임을 유지합니다.

Looker 스튜디오

Looker Studio(이전 Google Data Studio)는 Google의 무료 BI 및 보고 플랫폼입니다. 코드를 작성하지 않고 BigQuery, Google Ads, Sheets와 같은 소스의 데이터를 시각화하려는 Google 생태계 내 사용자를 위해 설계되었습니다.

강점

• 이미 Google Workspace를 사용하고 있는 팀이 액세스할 수 있습니다.
• 빠른 보고를 위한 라이브 데이터 커넥터 및 자동 새로 고침
• Google의 도구 생태계와의 원활한 통합
• 협업을 위한 공유 대시보드 및 보기 수준 권한
• 기본 BI가 필요한 비기술 팀을 위한 실용적인 진입점

제한

• 통합 프로젝트 또는 워크플로 도구 없음
• 혼합은 차트당 5개의 소스로 제한됩니다.
• 대규모 데이터 세트 또는 타사 커넥터의 성능 문제
• 고급 사용자는 종종 그 기능을 초과합니다

눈에 띄는 이유

• 라이선스 비용, 인프라 설정, 가파른 온보딩과 같은 장벽을 제거합니다.
• 대부분의 사용자가 빠르게 채택할 수 있는 브라우저 기반 드래그 앤 드롭 인터페이스
• Google 스택 내부의 가벼운 보고에는 견고하지만 실행이 아닌 시각화에만 중점을 둡니다.

파워 BI

Power BI는 Microsoft의 주력 비즈니스 인텔리전스 플랫폼입니다. 강력한 보고, Microsoft 에코시스템과의 긴밀한 통합, 부서 간 데이터 분석 확장 기능을 원하는 조직을 위해 구축되었습니다.

강점

• Excel, SharePoint, Teams 및 Azure와의 원활한 통합
• 고도로 사용자 정의 가능한 시각화 엔진
• 직접 쿼리 또는 예약된 새로 고침을 통한 실시간 대시보드
• 자연어 Q&A를 통해 일반 영어 질문과 시각적 답변이 가능합니다.
• 엔터프라이즈급 보안, 거버넌스 및 데이터 모델링

제한

• 특히 신규 사용자를 위한 조밀한 인터페이스 및 학습 곡선
• 고급 모델링을 위해 Power Query 및 DAX 기술이 필요합니다.
• 프리미엄 라이선스를 사용하지 않는 한 매우 큰 데이터 세트의 성능 문제
• 공동 작업은 기본적으로 BI 도구가 아닌 Teams/SharePoint 추가 기능을 통해 발생합니다

눈에 띄는 이유

• 데이터 모델링, 보안 및 사용자 정의에서 타의 추종을 불허하는 깊이를 제공합니다.
• Copilot 및 예측 분석을 포함한 강력한 AI 기능이 빠르게 발전하고 있습니다
• 전담 데이터 팀이 있는 조직에 가장 적합하지만 한 곳에서 빠른 통찰력과 실행이 필요한 비즈니스 사용자에게는 덜 직관적입니다.

Tableau

Tableau는 심층 분석, 대시보드 설계 및 대규모 BI 구현을 위해 구축된 엔터프라이즈급 데이터 시각화 플랫폼입니다. 이제 Salesforce의 일부가 된 이 시스템은 상세한 보고 및 거버넌스가 필요한 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고 있습니다.

강점

• 동급 최고의 시각적 사용자 정의 및 상호 작용
• 복잡한 데이터 모델링 및 대규모 BI 프로젝트 지원
• 데이터베이스, 클라우드 플랫폼 및 파일과의 광범위한 통합
• 강력한 필터링 및 드릴다운이 있는 실시간 대시보드
• 세련된 고객 대면 보고를 위한 벤치마크 도구

제한

• 기술적인 지식이 없는 사용자를 위한 가파른 학습 곡선
• 게시, 권한 및 거버넌스를 위한 시간이 많이 걸리는 설정
• 기본 제공 자연어 쿼리 없음
• 실행 계층이 없습니다. 통찰력과 조치가 단절된 상태로 남아 있습니다.
• 숙련된 팀과 지속적인 유지 관리가 필요합니다.

눈에 띄는 이유

• 대시보드, 차트 및 레이아웃에 대한 탁월한 제어
• 높은 정확도의 모델링 및 고급 보고로 기업의 신뢰
• 세련된 대화형 출력을 만드는 데 이상적이지만 민첩한 도구에 비해 무겁고 리소스 집약적입니다.

조호 애널리틱스

Zoho Analytics는 중소기업을 대상으로 하는 셀프 서비스 BI 플랫폼을 제공하는 더 큰 Zoho 생태계의 일부입니다. 최소한의 설정으로 보고, 데이터 혼합 및 예측 기능을 제공합니다.

강점

• 기술적인 지식이 없는 사용자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
• 이미 Zoho CRM, 프로젝트 또는 서적을 사용 중인 팀에 완벽하게 적합
• 자동화된 보고서 예약을 통해 500+ 데이터 소스에 연결
• Zia AI 어시스턴트는 기본적인 질문에 답하고 요약을 생성합니다.
• 드래그 앤 드롭 대시보드 및 사전 구축된 시각화

제한

• 크거나 복잡한 데이터 세트에서 성능이 저하됨
• 고급 BI 도구에 비해 제한된 사용자 정의
• 자연어 쿼리는 기본이며 워크플로가 통합되지 않습니다.
• 실행에는 별도의 시스템 또는 타사 도구가 필요합니다.

눈에 띄는 이유

• 최소한의 설정으로 SMB를 위한 BI에 빠르게 진입할 수 있습니다.
• Zia AI는 표면 수준의 통찰력을 위한 유용한 자동화를 추가합니다.
• 실시간 협업 또는 실행보다는 정적 보고 및 추적에 가장 적합

Qlik 센스

Qlik Sense는 독점적인 연관 엔진을 기반으로 구축된 최신 분석 플랫폼으로, 이를 통해 사용자는 여러 소스에서 데이터를 자유롭게 탐색할 수 있습니다. 고급 분석 및 데이터 검색이 필요한 중견 및 대기업 조직을 위해 설계되었습니다.

강점

• 빠른 성능을 제공하는 실시간 통찰력 및 대화형 대시보드
• 연관 엔진은 여러 데이터 세트 간의 연결을 자동으로 표시합니다.
• 복잡한 데이터 모델링 및 엔터프라이즈 규모 분석 지원
• 자연어 검색, AI 지원 제안 및 임베디드 분석 사용 가능
• 분석을 워크플로에 통합하기 위한 자동화 기능(Qlik Automate를 통해)

제한

• 일반 비즈니스 사용자를 위한 더 가파른 학습 곡선
• 설정 및 구성에는 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
• 워크플로 자동화 및 협업은 기본이 아니며 추가 기능 또는 기술 지원이 필요합니다.
• 유용성과 실행을 위해 구축된 도구에 비해 덜 직관적입니다.

눈에 띄는 이유

• 연관 엔진은 사전 정의된 조인 없이 유연하고 즉석에서 탐색할 수 있는 시그니처 강점입니다
• 크고 복잡한 데이터 세트에서 숨겨진 통찰력에 대한 심층적인 발견을 지원합니다.
• 강력한 실시간 성능과 확장성으로 엔터프라이즈 배포에 적합합니다.

도모

Domo는 데이터 시각화, 데이터 통합 및 팀 협업을 결합한 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 플랫폼입니다. 부서 전반에 걸쳐 분석을 중앙 집중화하고 별도의 도구에 의존하지 않고 데이터에 따라 조치를 취하려는 조직을 대상으로 합니다.

강점

• 경고 및 모니터링이 포함된 실시간 대시보드

• 1,000+ 데이터 소스에 연결하고 연합 쿼리 지원

• 워크플로 자동화, 역할 기반 액세스 및 공유 기능 포함

• Pramana 엔진 및 Domo.AI 를 통한 자연어 쿼리 및 AI 생성 통찰력

• 분산된 팀이 중앙 집중식 메트릭을 중심으로 조정되도록 지원

제한

• 사용자 및 데이터 볼륨에 따라 빠르게 확장되는 불투명한 가격으로 비싸다
• 사용자 지정 시각화는 Tableau 및 기타 고급 도구에 비해 제한적입니다.
• 매우 큰 데이터 세트에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다
• 실행 및 워크플로 도구는 협업을 위해 특별히 구축된 플랫폼보다 덜 세련된 느낌

눈에 띄는 이유

• 단일 플랫폼에서 데이터 통합, 대시보드 및 자동화를 결합하여 올인원 접근 방식을 제공합니다.
• 조직이 도구를 종료하지 않고도 통찰력을 구축, 공유 및 수행할 수 있도록 지원
• 분석과 실행을 병합하려고 시도하는 몇 안 되는 엔터프라이즈 플랫폼 중 하나이지만 사용자 경험은 비즈니스 친화적이기보다는 기술적인 측면에 더 중점을 둡니다

시그마 컴퓨팅

Sigma Computing은 비즈니스 사용자가 웨어하우스 데이터에 액세스할 수 있도록 설계된 클라우드 네이티브 분석 플랫폼입니다. 스프레드시트와 같은 인터페이스는 기술적 배경이 없는 사람들에게도 친숙한 환경을 제공하는 동시에 복잡한 쿼리와 실시간 데이터 탐색을 지원합니다.

강점

• Snowflake, BigQuery, Redshift와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스에 직접 액세스
• 스프레드시트 스타일의 인터페이스는 기술적인 지식이 없는 사용자의 장벽을 낮춥니다.
• 실시간 쿼리를 통해 팀은 항상 현재 데이터로 작업할 수 있습니다.
• 임베디드 분석, 데이터 앱 및 쓰기 저장 기능 포함
• 사용자가 정적 대시보드를 보는 것뿐만 아니라 데이터와 직접 상호 작용할 수 있도록 합니다.

제한

• 클라우드 네이티브 환경에서 강력합니다. 혼합 또는 레거시 시스템의 경우 약함
• 시각적 사용자 정의는 Tableau에 비해 제한적입니다.
• 매우 큰 피벗 스타일 출력으로 성능이 지연될 수 있습니다.
• 온보딩 및 지원 품질은 배포에 따라 다를 수 있습니다.

눈에 띄는 이유

• 익숙한 스프레드시트 동작을 웨어하우스 규모의 데이터 액세스와 병합
• SQL을 작성하지 않고 수십억 개의 행으로 작업 가능
• 자연어 쿼리 도구인 Ask Sigma는 비즈니스 사용자의 분석 속도를 높입니다.
• 기존 대시보드를 넘어 즉각적인 "what-if" 모델링 및 탐색 지원

메타베이스

Metabase는 단순성을 위해 설계된 오픈 소스 비즈니스 인텔리전스 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 최소한의 설정으로 대시보드를 만들고 데이터를 탐색할 수 있으므로 사내 BI 리소스가 없는 스타트업 및 소규모 팀에게 인기 있는 선택입니다.

강점

• 배포가 쉽고 기술적인 지식이 없는 사용자도 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 라이브 대시보드 및 예약된 보고 지원
• 사용자는 SQL 대신 GUI를 통해 질문할 수 있습니다.
• 구성을 통해 실시간 쿼리가 가능한 데이터베이스에 직접 연결
• 오픈 소스 유연성으로 사용자 지정 확장 및 임베딩이 가능합니다.

제한

• 기본 워크플로 또는 작업 관리 도구가 없습니다.
• 협업은 기본 대시보드 공유로 제한됩니다
• 기본 제공 자연어 쿼리 없음
• 데이터 세트가 클수록 성능이 저하됩니다.
• 기술 지원 없이 제한된 거버넌스, 사용자 정의 및 고급 분석

눈에 띄는 이유

• 매우 간단하고 가벼워서 분석 진입 장벽을 낮춥니다.
• 비기술 팀을 위한 빠른 대시보드 생성 및 손쉬운 채택
• 오픈 소스 모델은 개발자가 확장하거나 포함할 수 있는 유연성을 제공합니다.
• 데이터 기반 조직에서 저렴하고 기본적인 가시성에 대한 명확한 요구 사항을 충족합니다.

생각스팟(ThoughtSpot)

ThoughtSpot은 자연어 검색 및 AI 기반 통찰력 생성에 중점을 둔 클라우드 기반 분석 플랫폼입니다. 비즈니스 사용자가 분석가나 복잡한 대시보드 없이 독립적으로 데이터를 탐색할 수 있도록 설계되었습니다.

강점

• 검색 우선 인터페이스를 통해 사용자는 일반 언어로 질문을 입력하고 즉시 답변을 얻을 수 있습니다.
• SpotIQ는 이상 징후, 추세 및 이상값을 자동으로 감지합니다.
• 확장성과 유연성을 위해 주요 클라우드 데이터 웨어하우스와 통합
• API를 통한 실시간 쿼리, 임베디드 분석 및 확장성 지원
• 분석가를 기다리지 않고 빠른 셀프 서비스 통찰력을 원하는 팀에 효과적입니다.

제한

• 복잡한 분석 또는 다중 계층 보고에 대한 직관성이 떨어짐
• 대시보드 및 시각화 사용자 지정 옵션은 Tableau 또는 Power BI에 비해 제한적입니다.
• AI 기능은 최상의 결과를 위해 스키마 준비 또는 데이터 모델링의 이점을 누릴 수 있습니다.
• 기본 제공 실행 또는 작업 관리가 부족합니다. 루프를 닫기 위해 외부 도구가 필요합니다.

눈에 띄는 이유

• 분석에 대한 검색 우선 접근 방식을 개척하여 채택 장벽을 제거합니다.
• 비즈니스 사용자가 대화식으로 데이터와 상호 작용하고 즉각적인 답변을 얻을 수 있도록 지원합니다.
• SpotIQ의 AI 기반 통찰력은 추세와 이상 현상을 사전에 감지합니다.
• 빠르고 실행 가능한 스냅샷이 필요한 경영진과 영업팀에 특히 강력합니다.

사이프

Cyfe는 기업이 여러 플랫폼에서 핵심 성과 지표를 모니터링할 수 있도록 설계된 경량 클라우드 기반 대시보드 도구입니다. 복잡한 설정 없이 마케팅, 영업 및 운영 데이터에 대한 가시성이 필요한 소규모 팀을 위한 올인원 보고 대시보드로 포지셔닝되었습니다.

강점

• 사용이 매우 간단하고 배포가 빠릅니다.
• Google Ads, Facebook, X, Salesforce와 같은 도구용으로 사전 구축된 위젯 라이브러리
• 실시간 모니터링을 통해 몇 분 만에 대시보드를 생성할 수 있습니다.
• 저렴하고 기술 전문 지식이 필요하지 않습니다.
• 소규모 팀 또는 비즈니스 소유자를 위한 접근 가능한 출발점

제한

• 워크플로 또는 실행 계층이 없는 보고로 제한됨
• 자연어 쿼리 또는 고급 데이터 모델링 없음
• 고급 BI 도구에 비해 최소한의 시각적 사용자 정의
• 복잡하거나 비표준 데이터 소스에 대한 얕은 통합
• 대규모 데이터 세트의 성능 문제

눈에 띄는 이유

• 단순성과 속도에 중점을 두어 소규모 팀에 빠른 성공을 제공합니다.
• 가파른 학습 곡선이 없고 예측 가능하고 저렴한 가격
• 보다 포괄적인 플랫폼으로 이동하기 전에 스타터 솔루션으로 효과적입니다.

성장하다

Grow는 중견 기업이 지표를 중앙 집중화하고 실시간으로 성과를 모니터링할 수 있도록 설계된 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 플랫폼입니다. 데이터 대시보드, ETL 도구 및 공유 기능을 운영 가시성을 위해 설계된 단일 플랫폼에 결합합니다.

강점

• 변환을 위한 내장 ETL을 통해 수백 개의 데이터 소스에 연결
• 실시간 대시보드 및 실시간 모니터링 지원
• 개발자 없이 대시보드를 구축하는 비즈니스 사용자가 쉽게 탐색할 수 있습니다.
• 보고서를 공유하고 이해 관계자를 일치시키기 위한 협업 기능
• 많은 엔터프라이즈 BI 플랫폼보다 저렴합니다.

제한

• 사용자 정의 옵션이 제한된 고급 도구보다 유연성이 떨어집니다.
• 가끔 발생하는 설정 문제 및 데이터 동기화 문제
• 복잡한 대시보드 또는 대규모 데이터 세트로 인해 성능이 저하될 수 있습니다.
• 진정한 실행 계층 없음 - 주로 보고 및 브로드캐스트 도구로 작동합니다.

눈에 띄는 이유

• 단순성과 내장 ETL을 결합하여 사용자가 코딩 없이 데이터를 정리하고 변환할 수 있습니다.

• 민첩성이 필요하지만 전체 BI 팀을 정당화할 수 없는 운영 팀에 효과적입니다.

• 엔터프라이즈급 솔루션에 비해 접근 가능한 가격 제공

팀에 적합한 도구를 선택하는 방법

올바른 분석 플랫폼을 찾는 것은 그것이 귀하의 비즈니스와 요구 사항에 맞는지 여부에 달려 있습니다. 팀의 업무 방식에 따라 선택을 고려하는 방법은 다음과 같습니다.

팀 규모와 구조로 시작

기술 지원이 제한된 소규모 팀에는 Looker Studio 또는 Zoho Analytics와 같은 간단한 대시보드 도구가 필요할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 채택하기가 더 쉽지만 규모에 맞게 구축되지는 않았습니다. 팀이 성장하거나 더 많은 부서가 참여함에 따라 협업, 역할 및 공유 가시성을 중단 없이 처리할 수 있는 것이 필요합니다.

작업 중인 데이터의 종류 파악

대부분의 보고가 HubSpot, Google Ads, Salesforce 또는 Excel과 같은 도구에서 제공되는 경우 쉽게 연결되고 심층적인 모델링이 필요하지 않은 플랫폼을 찾으십시오. Grow 및 Slingshot와 같은 도구는 수동 설정 없이 빠르게 시작할 수 있는 직접 커넥터와 시각적 템플릿을 제공합니다. 템플릿을 사용하여 팀 전체의 보고를 표준화하고 지속적인 재구축의 필요성을 줄일 수도 있습니다.

도구를 기술 리소스에 맞추기

일부 플랫폼에서는 직원에 분석가가 있다고 가정합니다. Power BI, Tableau 및 Qlik은 더 많은 모델링 기능을 제공합니다. 그러나 그들은 또한 더 많은 훈련이 필요합니다. 기술적인 지식이 없는 사용자의 경우 Sigma 또는 Slingshot와 같은 도구를 사용하면 자연어 쿼리, 직관적인 UI 및 데이터에 대한 실시간 액세스를 통해 장벽을 낮춥니다.

워크플로 통합을 간과하지 마세요

팀이 여전히 대시보드, Slack 및 작업 보드 사이를 전환하여 결정을 내리고 있다면 시간을 낭비하고 있는 것입니다. Slingshot 또는 Domo와 같이 데이터와 작업을 결합하는 도구를 사용하면 동일한 장소에서 질문하고, 답변을 얻고, 후속 조치를 할당할 수 있습니다. 이는 사소한 세부 사항처럼 보일 수 있지만 팀 전체의 실행 속도와 명확성을 변화시킵니다.

장기적으로 생각하세요

일회성 대시보드와 정적 보고서의 주기에 갇히기 쉽습니다. 그러나 플랫폼의 진정한 가치는 팀이 통찰력에 따라 일관되게 행동하는 데 도움이 되는지 여부입니다. 현재 팀의 작업 방식과 지금부터 6개월 후 팀의 작업 방식에 맞는 도구를 선택하십시오.

실제로 바늘을 움직이는 것

대부분의 데이터 분석 도구는 분석가를 위해 구축된 다음 더 광범위하게 사용할 수 있도록 단순화되었습니다. 이는 처음부터 비즈니스 팀을 위한 구축과 다릅니다.

대시보드를 생성하거나 월별 보고서를 내보내는 것이 목표라면 이 목록에 있는 많은 도구를 사용하여 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 비즈니스가 빠른 의사 결정, 팀 조정 및 가시적인 실행에 의존하는 경우 이를 위해 구축된 도구는 몇 개에 불과합니다.

중요한 것은 다음과 같습니다.

• 실제로 액세스할 수 있는 라이브 데이터 

데이터가 최신이 아니거나 쉽게 찾을 수 없다면 아무도 사용하지 않습니다. Slingshot 실시간으로 검색 가능하게 유지합니다.

• 평이한 언어로 답변 

모든 사람이 SQL을 사용하는 것은 아닙니다. Slingshot에서 물어볼 수 있습니다.

• 통찰력과 조치를 위한 하나의 플랫폼 

대부분의 도구는 차트에서 멈춥니다. Slingshot 사용하면 동일한 작업 공간에서 바로 인사이트를 작업으로 전환할 수 있습니다.

• 사람들이 실제로 사용하는 대시보드 

Slingshot 의 데이터 분석 환경은 클릭과 복잡성이 아닌 속도와 명확성을 위해 설계되었습니다.

• 공구 간 전환 불필요 

데이터, 대화, 작업 등 모든 것이 한 곳에서 이루어집니다. 플랫폼 간 복사-붙여넣기가 없습니다.

• 팀이 이미 작업하는 방식에 맞게 구축 

Slingshot 당신의 하루에 적합하며 그 반대는 아닙니다.

대시보드만 있으면 옵션이 있습니다. 그러나 귀하의 비즈니스가 명확성, 속도 및 후속 조치에 의존한다면 Slingshot 이를 위해 구축되었습니다.