시작하며
1장　대시보드의 종류와 과제
_1.1 대시보드에 필요한 요소와 종류
__이 장에서 살펴볼 내용
__대시보드에 필요한 요소
__대시보드 종류(대표 예)
_1.2 대시보드가 널리 퍼진 배경
__대시보드 보급을 이끈 3가지 요소
__데이터를 대하는 자세 변화
__도구 발전
__기술 향상에 필요한 정보 증가
_1.3 대시보드의 과제
__사용하지 않는 대시보드
__요구 사항과 요건 정의 또는 설계가 문제
__데이터 구조나 운용·지원이 문제

2장　대시보드 구축 프로젝트 전체 모습
_2.1 프로젝트 전체 모습과 개요
__이 장에서 살펴볼 내용
__프로젝트 전체 모습
__요구 사항과 요건 정의 단계(3장에서 설명)
__대시보드 설계 단계(4장과·5장에서 설명)
__데이터 준비 단계(6장에서 설명)
__대시보드 구축 단계(6장에서 설명)
__운용·검토·지원 단계(7장에서 설명)
_2.2 프로젝트에 필요한 기술
__프로젝트에 필요한 하드 스킬과 소프트 스킬
__하드 스킬
__소프트 스킬
_2.3 프로젝트 체계
__프로젝트 구성원과 역할
__겸임해서 진행할 때의 구성원 조합
_2.4 프로젝트 진행 방법
__폭포수 방법론과 애자일 방법론
__대시보드 구축 프로젝트의 최적 진행 방법
__프로젝트 단계별 요구 성과물
__프로젝트 관리의 중요성과 구체적인 내용
__대시보드 구축 프로젝트의 진행 관리
__칼 럼 BI 도구 선정 시 참고할 내용

3장　대시보드 요구 사항과 요건 정의
_3.1 대시보드 요구 사항과 요건 정의 개요
__이 장에서 살펴볼 내용
__대시보드 구축에서 요구 사항 정의란?
__대시보드 구축에서 요건 정의란?
_3.2 대시보드 요구 사항 정의 과정
__요구 사항 정의의 전체 모습
__비즈니스와 업무 이해
__KGI, KPI, CSF 정리
__로직 트리 정리
__As-Is/To-Be 확인
__과제 정리
__대시보드가 어울리지 않을 때
_3.3 대시보드 요건 정의 과정
__요건 정의의 전체 모습
__사용 사례 가정하기
__구체적인 행동 가정하기
__대시보드 전체 구성 정리
__주제별 대시보드 범위 검토
__구축할 대시보드 순번 정하기
__대시보드 구성 요소 정리
__확인해야 하는 지표와 분석 관점 정리
__이용할 데이터 소스 선택

4장　대시보드 설계
_4.1 대시보드 상세 설계
__이 장에서 살펴볼 내용
__대시보드 상세 설계의 필요성
_4.2 분석 설계 개요
__분석 설계란?
_4.3 분석 설계에 필요한 지식
__왜 데이터 분석 지식이 필요한가
__차트 구성 요소
__데이터 분석 목적
__의사 결정 패턴과 과정
__4가지 분석 유형
__대시보드 종류와 적절한 분석 유형
_4.4 분석 설계를 위한 사고법
__비즈니스 성과와 의사 결정에서 역추적하기
__비즈니스 과제와 ‘질문’
__대시보드 설계에서 과제와 질문 정리
__질문의 가설을 세울 때 중요한 점
__지표 검토
__비교 방법 검토
__그 밖의 비교 방법
__분석 설계 시 주의점
_4.5 분석 설계를 위한 데이터 조사
__데이터 조사란?
__데이터 조사의 장점
__데이터 조사 내용
__데이터 소스 수준 조사
__테이블 수준 조사
__칼럼 수준 조사

5장　대시보드 디자인
_5.1 대시보드 디자인 개요와 전체 모습
__이 장에서 살펴볼 내용
__대시보드 디자인의 특징
__대시보드 디자인의 작업 단계
_5.2 템플릿 디자인
__대시보드 크기 설정
__와이어프레임 만들기
__배색 규칙 정하기
_5.3 레이아웃 디자인
__디자인 작업과 함께 상세 설계서 추가·수정하기
__시선 흐름을 고려한 배치
__세로로 긴 대시보드의 차트 배치 설계 방법
__레이아웃과 차트 배치 관련 디자인 요령
_5.4 차트 디자인
__간단한 차트로 시각화하기
__가장 알맞은 차트 선택하기
__신호와 잡음을 고려한 디자인
__복잡한 차트는 여러 개의 차트로 분리하기
__막대그래프는 만능 선수
__목업 만들기
_5.5 상호작용 기능 디자인
_상호작용 기능 도입의 장점

6장　데이터 준비와 대시보드 구축
_6.1 데이터 준비
__이 장에서 살펴볼 내용
_6.2 대시보드에 필요한 요건 확인
__지표 확인과 계산 로직 결정
__데이터 정밀도 검토
_6.3 테이블 설계하기
__이용할 데이터 확인하기
__마트 테이블 생성하기
__데이터 마트 환경 패턴
__테이블 설계하기
__테이블 사이 관계 정리하기
__보충: 테이블 유형
_6.4 테이블 생성하기
__데이터 크기
__어디까지 데이터베이스에서 계산하고 가공할 것인가
_6.5 테이블 업데이트 규칙화
_6.6 데이터 준비에 따른 과제와 해결 방법
__과제 1: 다시 작업해야 하는 내용이 늘어남
__과제 2: 분석하기에는 데이터가 너무 정밀함
__과제 3: 원본 데이터가 너무 큼
_6.7 대시보드 구축
__칼 럼 Treasure Data CDP에서의 데이터 마트 환경 정비

7장　운용·검토·지원
_7.1 구축이 끝난 후부터가 진짜 시작
__이 장에서 살펴볼 내용
_7.2 검토
__검토 단계와 내용
__기능 검토
__디자인 검토
__수치 정확도 검토
__테스트 운용 검토
__도입 후 효과 검토
_7.3 지원
__설명회 열기
__설명 자료 준비
__Q&A 코너 마련
_7.4 개선과 유지보수
__대시보드 구축 후 대응

실습　무료로 사용하는 Microsoft Power BI
_1. Power BI 소개
_2. Power BI Desktop 설치하기
_3. PowerBI에서데이터가져오기
_4. 파워쿼리 사용해보기
_5. DAX란
_7. 시각적 개체 상호작용
_8. 보고서 게시 및 공유

부록
_체크시트
_대시보드 구축 프로젝트 포인트
_에필로그
_제공 데이터 안내
_제공 데이터 내려받기
_이 책에서 설명한 설계서, 체크시트 등의 템플릿
_저자 소개
_역자 소개

이케다 슌스케(池田 俊介)
프로페셔널 서비스팀
데이터 분석가, 선임 분석 엔지니어
대학과 대학원에서 통계학과 데이터 시각화 기초를 배우고 2014년 글로벌 디지털 에이전시 입사. 데이터 분석을 주축으로 한 디지털 미디어를 중심으로 음료, 식품, 가전, 의류, 주택, 담배, 의약품, 자동차, 중기, 정보통신, IT 서비스, 스포츠 등 다양한 업종과 업태의 기업에 마케팅 활동 지원. 2016년부터 BI 도구를 이용한 대시보드 구축 지원 업무 시작.
그 후 더 큰 데이터를 분석하고 가시화하는 기술을 익히고자 2019년 Treasure Data 입사. 지금까지 데이터 분석, 대시보드 구축을 중심으로 Treasure Data CDP 도입 기업의 데이터 활용 지원 담당.

후지이 아츠코(藤井 溫子)
프로페셔널 서비스팀
데이터 관리, 솔루션 아키텍트
대학원 졸업 후 디지털 마케팅 지원 기업 입사. UX 디자인 컨설턴트로서 보험사, 식품 제조사, 기기 제조사 등 사용자 조사와 웹 사이트의 UX, UI 개선 프로젝트 담당. 이후 동사의 웹 접속 분석 SaaS 사업에서 고객 성공 담당으로 도입 기업의 도구 활용 지원 업무 담당. 더 전문적인 영역을 다루고 싶어 2020년 Treasure Data 입사 후 국내 외 Treasure Data CDP 도입 기업 활동 지원 업무 담당. 주로 데이터에 기반을 둔 설계, 개발, 운용 지원과 함께 BI 도구를 이용한 대시보드 구축 담당.

사쿠라이 마사노부(櫻井 將允)
프로페셔널 서비스팀
데이터 분석, 선임 매니저
2006년 마케팅 조사 회사 입사. 이후 마케팅 조사 회사, 사업 회사에서 다양한 과제를 조사하고 분석하는 일을 담당. 15년 이상 많은 프로젝트를 이끌며 다양한 업계(자동차, 정보통신, 가전, 화장품, 의약품, 게임 등)의 조사와 분석을 지원. 전 직장이었던 광고 대행사에서는 DMP 개발과 활용 지원 업무도 담당.
2019년 Treasure Data에 입사. 자동차 제조사 등 다양한 클라이언트에 고객 이해, 유망 고객 특정, 시책 입안과 효과 검증 등 데이터 이용과 활용을 지원. 또한, BI 도구를 이용한 대시보드 구축 프로젝트의 요구 사항과 필요한 조건 정의~구축, 운용 지원도 담당.

하나오카 아키라(花岡 明)
프로페셔널 서비스팀
데이터 분석, 선임 마케팅 컨설턴트
2014년 DSP 벤더 입사 후 같은 그룹의 트레이딩 데스크 회사로 이동. 제안부터 시책 설계, 기획부터 웹 광고 운용과 성과 검토까지 폭넓은 경험을 거침.
그 후 일본 오라클에서 CX 계열 SaaS 솔루션 도입을 경험.
2019년 Treasure Data 입사. 지금은 자동차 제조사를 중심으로 다양한 클라이언트를 대상으로 데이터를 활용한 마케팅 전략과 전술의 컨설팅 지원 담당. 프로젝트 안에서 대시보드 구축과 분석의 요구 사항과 필요한 조건 정의, 검토와 시책 실행까지 담당.


옮긴이 김성준
Microsft MVP (Business Application)
새로운 것을 정리하고 나눔을 실천하는 IT 엔지니어. LG CNS에서 SAP 전문가가 되기 위해 꾸준하게 노력했다. 최신 IT 기술을 따라잡기 위해서 One Page로 정리하고 공유하는 습관을 오랫동안 유지하고 있다. 현재는 글로벌 회사인 볼보에서 Digital Leader 역할을 하고 있다. 공장 자동화를 위한 Smart Factory 시스템과 사무 업무 자동화를 구현하는 RPA에 흠뻑 빠져 있다. 자동화 로봇에 열렬하게 호응하는 직원들을 보며 큰 보람과 행복을 느낀다. MS 파워 플랫폼 덕분에 더 나은 내일을 꿈꾸며 설렘으로 일하고 있다.