[TIBCO Spotfire] Spotfire 고급 활용법

 

 

 

7. Spotfire 고급 활용법

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Spotfire는 나름 Enterprize급(?) 제품인지라 다양한 3rd Party 제품군들과의 연동이 가능하며 시각화 툴인 것치고는 자체적으로 연동할 수 있는 다양한 방법들을 제공하고 있습니다. 실제 업무에서 활용하면서 유용했던 것들은 몇가지 소개해보려고 합니다. 

 

• 외부 시각화 차트 연동
  • R Chart 연동
  • 3rd Party : JSVIZ 활용 Javascript Chart 연동
  • Python 활용 Javascript Chart 연동
• Data Loading 없는 시각화 장표 운영 (with Scheduled Update)
• 시각화 장표 자동화 메일
• IronPython을 활용한 능동적 시각화 구성

 

외부시각화 차트 연동

Spotfire는 다양한 Chart들을 제공하고는 있지만 최근 시각화 툴에 비해서는 많이 부족한 편입니다. 다행이도 외부 시각화 차트를 연동할 수 있는 방법들을 제공하고 있는데 제가 활용해본 방법은 총 3가지 정도입니다. 익히 잘알려져있는 javascript chart D3를 활용하는 방법이 있고 R로 구현할 수 있는 R chart를 가져오는 방법입니다. 이 중 Javascript를 가져오는 방법은 두가지인데 JSVIZ라는 3rd Party 제품을 사용하는 방법과 Spotfire 내부에서 Python과 javascript를 활용하여 구현하는 방법이 있습니다. JSVIZ 제품은 간단하게 소개만 별도로 하고 그 외 두가지 방법에 대해서 자세히 소개하는 포스팅을 진행하겠습니다.

 

 

Scheduled Update 활용

Spotfire 도 대용량 데이터를 가져와서 시각화할 수 있지만 당연히 데이터가 많을 수록 데이터 로딩 시간이 필요합니다. 최대한 데이터를 집계 요약하여 제공할 수 도있지만 목적이나 데이터에 따라서는 세부적인 데이터가 필요한 경우도 있습니다. Scheduled Update는 시각화 화면과 관련된 데이터를 미리 로딩하여 서버 메모리 상에 띄워놓음으로써 데이터 로딩 없이 바로 시각화 장표를 서비스 할 수 있는 장점이 있습니다. 한번의 데이터 로딩으로 다수의 사용자가 데이터 로딩 없이 화면을 열람할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 매우 유용한데 서버 메모리만 충분하다면 대용량의 데이터를 다수의 사용자가 이용할 수 있으며 또한 세부적인 다양한 데이터를 시각화하여 구성이 가능합니다.

 

시각화 장표 자동화 메일

시각화 장표를 구성하여 매일 지표들을 모니터링해야할 때 아예 이 시각화 장표를 특정 대상에서 메일로 서비스할 수 있습니다. 시각화 장표들의 각 차트를 캡쳐하여 메일에 포함하여 발송합니다. 솔직히 깔끔하게 구성되는 것은 아니지만 기본적으로 제공하는 기능으로 이 정도면 상시 모니터링을 위한 자동화 메일 구성에는 충분한 기능입니다.

 

IronPython을 활용한 능동적 시각화 장표 구성

Spotfire 내부에서 제공하는 각종 API를 Iron Python을 활용하여 사용할 수 있습니다. Chart구조를 바꾸거나 Chart 타입을 바꾸는 등 실제 Spotfire Analytics를 이용하는 고객이라면 문제는 없지만 Web 상에서 보는 시각화 장표는 차트를 바꾸거나 구조를 바꾸는 등의 작업은 불가능합니다. 이런 기능들을 Button 형태로 구성하여 Web 상에서도 시각화장표를 능동적으로 변경할 수 있게끔 구성할 수 있습니다.