선만 추가했을 뿐인데 OK가 된 리포트

 

 

데이터 분석을 위해서는 시각화가 중요합니다.
시각화를 통해 캐치할 부분을 비교적 쉽게 찾아낼 수 있습니다.
일한 성과를 시각화하는 것도 매우 중요한 일입니다. 또한 쉽지 않은 일이기도 하고요.
그래서 데이터 시각화, 인사이트에 대한 책들을 종종 읽어보고 있습니다.

오늘은 제가 경험했던, 선만 추가했을 뿐인데 OK가 된 리포트의 사례에 대해 정리해봤습니다.

 

이전 프로젝트에서 SQL 튜닝 프로젝트 결과를 리포팅한적이 있습니다.

열심히 몇일 동안 튜닝 후 결과를 시각화해보니, 아래와 같이 결과가 나왔습니다. 아래는 SQL별 일별 평균 실행 시간을 시각화한 차트입니다.

 

차트를 보면 일별로 SQL 평균 실행시간이 들쑥날쑥합니다.

해당 시스템은, 대량의 데이터를 처리하는 복잡한 배치가 특정 요일(월과 목)에 집중 실행되어, SQL 평균 실행시간이 요일별로 들쑥날쑥한 상황입니다. 업무를 살펴보니, 월과 목요일에 주로 제품 출하가 있으며 이때마다 시스템이 버벅되는 상황이었습니다.

빨간 세로 점선을 기준으로 왼쪽은 튜닝 반영전, 오른쪽은 튜닝 반영후입니다.
전과 후를 비교해보면, 좋아지긴 좋아졌습니다.

하지만, 여전히 배치 자체가 처리해야할 물리적인 데이터 양 때문에 개선에 한계가 있으며,

개선후에도 요일별로 SQL 평균 실행 시간이 들쑥날쑥합니다.

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Tip.!

이러한 대량 데이터 배치 SQL 성능의 한계를 극복하기 위해서는 개발자와 업무 담당자의 적극적인 지원이 필요하며, 상황에 따라 배치 프로세스 전체를 변경하거나 테이블 구조 변경도 고려해야 합니다. 또한 세밀한 테스트가 필요해 튜닝 작업이 쉽지 않습니다. 대부분 사이트들이 배치 작업에 대해 튜닝을 하고 싶어하지만 현실적으로 변경에 대한 작업양과 리스크가 너무 커서 실제 바꾸지 못하는 경우가 많습니다.

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위와 같은 튜닝 결과 차트를 실무 담당 고객에게 보여주니, 결과서를 팀장에게 보고하기에는 좀 난감해보인다고 하더군요. 자세히 보고 생각해보면 좋아진건 알겠는데, 첫 눈에 성능이 개선된걸 알 수 있어야 할거 같다고 하더군요.

제가 생각해도... 위의 차트를 이용해 고객에게 프로젝트 성과를 와닿게 하기는 쉽지 않겠다는 생각이 들더군요.

 

 

그래서.. 좀 고민을 하다가... 아래와 같이 가로선을 추가해서 고객에게 보여줬습니다.

그랬더니, 고객도.. 음.. 좋아졌네요. 고개를 끄덕거리시네요.

SQL 평균실행시간- 가로선 추가

 

 

오래전 일이지만, 소개를 한번 해보면 좋겠다 싶었던 내용입니다.
데이터 분석을 위해서는 시각화가 중요합니다.

시각화를 통해 캐치할 부분을 비교적 쉽게 찾아낼 수 있습니다.

일한 성과를 시각화하는 것도 매우 중요한 일입니다. 또한 쉽지 않은 일이기도 하고요.

그래서 데이터 시각화, 인사이트에 대한 책들을 종종 읽어보고 있습니다.

 

지금 다시 보고서를 만든다면, 아래와 같이 이동평균도 이용해볼 수 있을거 같네요. 아래는 7일간의 이동평균(오렌지색 점선)을 추가한 결과입니다.

 

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