데이터를 정제하고 준비하는데 얼마나 많이 시간이 소요되는지 잘 알고 있을 겁니다. 특히, 다양한 데이터 소스일 때는 더욱더 그렇죠. 분석에 필요한 데이터셋을 만들 때 까지 중복 필드를 제거하고, 잘 알려진 식별자로 조인하고, Null 변수를 바로잡는 등 많은 시간이 소요됩니다.
분석 시 어느 과정에서 시간을 가장 많이 소비하는지 잘 알고 있을 것입니다. Alteryx로 분석을 효율적으로 시작하십시오. 데이터 준비, 융합 그리고 분석까지 반복가능한 워크플로우로 몇 주가 아니라 몇시간 안에 깊은 비즈니스 인사이트를 가져다 줄 것입니다.
대부분의 데이터 분석가들은 의사결정을 위한 분석을 위해 5~15개 데이터 소스를 필요로 합니다. 데이터가 Hadoop에 있던, DW에 있던, 클라우드에 있던, 엑셀로 있던 Alteryx는 빠르게 데이터 소스를 연결하고 워크플로우로 가져와 잘 공통 필드로 조인하거나, 공간 조인통하여 데이터를 융합할 수 있습니다.
데이터가 정형이던, 반정형이던, 비정형이던 Alteryx는 분석 또는 시각화를 위한 최적의 데이터셋을 생성합니다. Alteryx의 반복가능한 워크플로우는 직관적인 드래그앤드랍으로 데이터 준비와 융합을 할 수 있습니다. 어떠한 코딩도 필요치 않습니다.
워크플로우는 분석을 위한 다음 단계로 확장합니다. 그것이 통계 분석이던, 공간 분석이던, 예측 분석이던 간에 드래그 앤 드랍 워크플로우 구성으로 이 모든 것을 달성할 수 있습니다.
공간조인, 드라이브 타임과 같은 공간분석 툴과, 회기분석, 클러스터링과 같은 R기반 예측 분석 툴을 60개 이상 포함하고 있습니다. R개발자도 Alteryx에서 이러한 툴을 커스터마이즈 하거나 맞춤형 툴을 생성할 수 있습니다.