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데이터 중심의 통찰력을 높여주는 아틀라시안의 'Atlassian Data Lake & Atlassian Analytics'를 소개합니다.


Jamie Jamie  
데이터 중심의 통찰력을 높여주는 아틀라시안의 'Atlassian Data Lake & Atlassian Analytics'를 소개합니다.


안녕하세요, 디무브 입니다! 🎈


지난 4월 6일, 라스베가스에서 Atlassian Team ‘22가 약 3년만에 대면 이벤트로 전세계 고객들과 파트너들을 맞이하였습니다.

아틀라시안의 플래티넘 솔루션 파트너인 디무브도 그 뜨거운 현장에 함께했는데요!


Team’ 22 행사에서 새롭게 제시한 데이터 시각화 기능에 대해서 보다 자세하게 공유하고자 합니다.




지난 몇 년간 전 세계를 강타한 코로나로 인해 우리의 업무 공간은 사무실이 아닌 원격의 하이브리드 공간으로 급격하게 변화했습니다.

변화된 원격의 업무공간에서 기업은 고객 및 투자자에게 꾸준한 성과를 제공해야 했기 때문에 조직 구성원들은 큰 어려움에 직면했죠.


실제로 아틀라시안의 연구 결과에 따르면 원격 근무를 하는 팀 중 오직 17%만이 건설적인 팀인것으로 나타났습니다.


이러한 혼란 속에서 아틀라시안은 모든 팀이 잠재력을 발휘할 수 있도록 하기 위해 아틀라시안 플랫폼에 꾸준히 투자했습니다.

그 결과 팀 구성원들 모두가 데이터 중심의 통찰력을 사용하여 중요한 사항에 집중하고 더 나은 의사결정을 신속하게 내릴 수 있게 해주는 Atlassian Data LakeAtlassian Analytics를 도입했습니다.


해당 플랫폼을 통해 조직의 리더부터 최종 사용자에 이르기까지 구성원들은 각자 선택한 툴로 작업하고 아틀라시안 제품의 모든 데이터에 유연하게 액세스할 수 있게 되었고 팀 구성원들은 다양함을 추구함과 동시에 같은 목표를 가지고 함께 일할 수 있게 되었습니다.



Atlassian Data Lake: 아틀라시안 데이터 처리 플랫폼

아틀라시안 제품은 모든 팀을 관리하는 중요한 시스템인 만큼 팀의 업무 속도, 리소스 할당 및 투자 수익 등 주요 의사결정의 기반이 되는 데이터가 포함되어 있는데요!

아틀라시안은 과거부터 팀이 통찰력을 얻을 수 있도록 상황별 데이터와 제품 내 대시보드를 제공했습니다.

그러나 팀 별로 커스터마이징화된 보고서를 구축하려면 API와 스크립트를 이용해 개별적으로 데이터를 추출해야 했기 때문에 대부분의 팀이 이러한 점에 있어 어려움을 겪었고 교차 제품 또는 교차 인스턴스 데이터를 분석하는 간단한 방법 또한 존재하지 않았습니다.


Atlassian Data Lake는 통찰력 있는 의사 결정의 속도를 높이기 위해 사전 모델링을 통하여 교차 제품 및 교차 인스턴스 데이터를 손쉽게 분석할 수 있고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 아틀라시안 플랫폼 기반으로 구축되어 있기 때문에 개인 정보를 안전하게 보호함과 동시에 보안을 보장합니다.

서비스 도입 초기 Atlassian Data Lake는 Jira Software 및 Jira Service Management의 데이터만 포함되어 있었지만 현재는 모든 아틀라시안 제품의 데이터를 Data Lake에 포함시키기 위해 노력하고 있습니다.


Atlassian Analytics: SQL 또는 코드 없이 데이터에 액세스하고 데이터를 시각화하는 손쉬운 방법

모든 팀은 고유한 작업 방식을 가지고 있으며 아틀라시안 제품은 이러한 팀의 특성을 증대시킬 수 있는 엄청난 유연성을 제공합니다.

마찬가지로 Atlassian Data Lake의 데이터 액세스 접근 방법 또한 팀의 특성을 증대시킬 수 있도록 하기 위해 작년에 인수한 클라우드 기반 시각화 분석 솔루션인 Chartio의 기술을 사용하여 사용자가 다양한 방식으로 데이터에 액세스할 수 있도록 Atlassian Analytics를 구축했습니다.

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다음은 Atlassian Analytics가 Data Lake를 활용하여 팀에게 통찰력을 제공하는 몇 가지 방법에 관해 알아보겠습니다.

  • 실시간 업데이트 대시보드
    프로젝트 또는 제품 간의 워크플로우 개요 및 메트릭 대시보드를 사용하여 조직의 리더는 제품 출시까지 걸리는 시간, 병목 현상, 차단 요소 등 다양한 흐름 전반에 걸쳐 팀 부하에 대한 가시성을 얻을 수 있고 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 프로젝트 수준의 데이터를 찾아볼 수 있습니다.

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  • SQL 시각화
    사용자는 Atlassian Data Lake에서 직접 SQL 쿼리를 실행시켜 대시보드와 차트를 커스터마이징 할 수 있습니다.

  • Visual SQL을 사용한 코드 없는 시각화

    이는 SQL을 사용하지 않고 보고서를 빠르게 작성하려는 팀과 코드 없이 데이터를 탐색하고 차트를 만드는 팀을 위한 방법으로 팀은 Jira Software에서 할당된 이슈와 버그에 대한 데이터를 가져와 Jira Service Management의 요청이나 인시던트를 시각화하여 업무의 중요도 및 우선 순위를 매길 수 있습니다.
    또한 원하는 유형의 차트로 이 데이터를 시각화 할 수 있으며, 차트에 직접 댓글을 달아 적절한 사람들을 대화에 참여시킬 수 있어 신속하게 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 스냅샷 버튼을 사용하여 팀은 전 주의 차트와 현재 차트를 비교할 수 있습니다.

  • 다양한 소스 기반의 데이터 결합
    아틀라시안 제품의 데이터는 비즈니스상의 다른 중요한 데이터 소스와 결합될 때 더욱 강력해집니다.
    예를 들어 Snowflake의 수익 증가를 Jira Software의 엔지니어링 배포물과 연계하여 새로운 기능이 수익 성장에 미치는 영향을 시각화하는 보고서를 생성할 수 있습니다.

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  • 외부 BI(비즈니스 인텔리전스) 툴에 직접 연결되는 기능
    많은 팀은 Tableau 또는 Microsoft Power BI와 같이 자신이 선호하는 BI 도구를 계속 사용하기를 원합니다.곧 Atlassian Data Lake를 통해 다른 BI 도구에 연결할 수 있는 기능을 제공할 예정입니다.

  • 사용방법
    Atlassian Analytics 및 Data Lake는 현재 클라우드 엔터프라이즈 에디션의 Jira Software 또는 Jira Service Management를 사용하는 고객에 한정하여 Early Access 프로그램(EAP)을 통해 제공되고 있습니다.


모든 팀이 속도 향상 방법에 대한 맞춤형 권장 사항을 얻고 모든 리더가 전반적인 팀 상태를 개선하는 방법에 대한 통찰력을 얻어 작업을 더 스마트하게 수행하고 팀이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있다면 어떨까요?

이것이 아틀라시안의 궁극적인 비전이며, Atlassian Analytics와 Data Lake를 통해 이를 달성할 수 있습니다.



이처럼 아틀라시안에 새롭게 도입된 Atlassian Data Lake 및 Atlassian Analytics의 기능에 대해 알아보았는데요.


관련하여 추가적으로 궁금하신 내용이 있으시다면 언제든지 디무브에 문의 부탁드립니다.

앞으로도 아틀라시안은 팀이 업무를 효율적으로 진행하고 더 나은 의사결정에 신속하게 다다를 수 있도록 계속해서 발전해나갈것임을 약속드립니다.


본 포스팅은 그럼 이만 마치도록 하겠습니다.

감사합니다😀



    문의 사항이 있으시면
    언제든 문의 부탁드립니다.

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