Spotfire란 무엇인가? (What is Spotfire?)

※ 실무 중심의 데이터 분석 도구 Spotfire의 개념과 특징 정리해 보겠습니다.

실제 제조업에 근무하면서 데이터 분석을 어떻게 하는지 궁금했는데, 많은 회사에서 BI Tool을 사용하고 있다는 것을 알게 되었습니다. 학생 때는, Python, R 등과 같은 분석 언어를 통해서 라이브러리를 활용했는데, 실무에서는 그렇게까지 시간투자(?)를 하는 것보다 더 단순하지만 파워풀한 기능을 가진 플랫폼을 원하고 있더라고요. 그래서 경험을 했던 Spotfire Tool에 대해서 전체적으로 정리하고자 합니다.

 

1. 왜 이런 도구가 필요할까?

요즘은 데이터를 그냥 엑셀로 정리만 하는 게 아니라, 눈에 보이게 만들고, 한눈에 파악하고, 바로 의사결정에 쓸 수 있어야 해요.
그래서 기업에서는 **BI 도구(Business Intelligence Tool)**라는 걸 많이 써요.
이런 도구들이 바로 우리가 많이 들어본 Tableau, Power BI, 그리고 Spotfire 같은 것들이에요.

그중에서도 **Spotfire(스폿파이어)**는 대기업, 특히 제조업 분야에서 실시간 분석, 대용량 데이터 처리, 맞춤형 대시보드에 강해서 많이 사용되고 있어요.

 

2. Spotfire란?

Spotfire는 미국의 TIBCO Software에서 개발한 BI 및 분석 도구로,
특히 대용량 데이터 처리와 산업 현장 실무 적용성에서 강력한 성능을 보여줍니다.

주요 특징

• 즉시 반응하는 시각화: 데이터를 불러오면 자동으로 차트를 생성하고, 필터링 시 실시간 반영
• 대용량 분석 가능: 수십만~수백만 건의 데이터를 처리할 수 있어 제조/공정 분석에 유리
• 고급 분석 기능 내장: R, Python, IronPython 연동 가능 – 머신러닝, 통계 분석도 가능
• 대시보드 공유 및 권한 제어: 웹 기반 배포, 사용자 권한별 보기 제어 가능

주요 기능

Spotfire는 그 위에 다음과 같은 기능들이 있습니다.

• 필터링: 그래프에서 원하는 조건만 바로바로 골라볼 수 있어요.
• 마킹(Marking): 한 그래프에서 특정 영역을 드래그하면, 관련된 다른 그래프들도 같이 변해요.
• 계산 칼럼: 새로운 파생 칼럼을 만들어서 분석에 활용할 수 있어요.
• 스크립트 연동: Python, R을 붙여서 분석 자동화도 할 수 있어요.
• IronPython으로 버튼도 만들고 자동화도 가능해요.

 

3. Spotfire의 핵심 기능

1️⃣ 데이터 시각화 (Visualization)

Spotfire의 가장 기본이자 강력한 기능입니다. 단순한 차트 생성 도구를 넘어서,
데이터를 탐색하고 비교하며 인사이트를 찾아가는 과정 자체를 시각적으로 지원합니다.

▪ 지원 차트 종류

• Bar, Line, Scatter, Pie 같은 일반 차트는 기본
• Heat Map, Box Plot, Waterfall, KPI Card, Combination Chart 등 고급 시각화도 가능
• Hierarchical Table로 그룹별 데이터 분해 가능 (예: 설비별 > 일자별 > LOT별 불량률)

▪ 특징

• 한 번 만든 시각화는 자동으로 필터와 연동됨
• 마킹, 필터링 시 실시간으로 모든 시각화 동기화
• 조건부 색상, 아이콘 표시로 이상 데이터 강조 가능

2️⃣ 필터 패널 (Filter Panel)

Spotfire에서 거의 모든 분석은 "필터를 조작하면서 그래프를 살펴보는" 방식으로 진행됩니다.
전체 데이터를 건드리지 않고도 조건을 바꾸며 빠르게 탐색할 수 있는 구조예요.

▪ 지원 필터 종류

• 범주형: 체크박스, 드롭다운
• 수치형: 슬라이더, 수동 입력
• 날짜형: 범위 지정, 단일 날짜 선택
• 다중 선택/단일 선택 모두 가능

▪ 실무 활용 예시

• 제품군 A, B, C 중 B만 선택해서 생산량 추이 확인
• 특정 날짜 구간만 골라서 설비의 불량률 분석
• 고객 조건에 따라 KPI 카드의 변화 확인

3️⃣ 마킹(Marking)과 다중 연동

Spotfire에서 '마킹(Marking)'은 필터보다 더 즉각적인 탐색 기능입니다.
시각화에서 특정 영역을 드래그해 선택하면, 관련된 모든 다른 그래프도 자동으로 동기화됩니다.

▪ 활용 예시

• Scatter plot에서 이상점(Outlier)을 마킹 → 테이블에서 상세 정보 확인
• 특정 설비의 누적 불량 구간 마킹 → 꺾은선 그래프와 동시에 변화 확인
• 공정 시간 분포에서 90% 이상 소요된 항목만 골라서 상세 추적

▪ 특징

• 여러 개의 마킹 그룹 생성 가능 (예: “설비 선택용” / “불량 원인 확인용” 등)

4️⃣ 계산 컬럼 및 Expression 언어

엑셀의 수식 + SQL의 연산 기능을 합쳐놓은 느낌의 Spotfire만의 식(Expression)을 지원합니다.
이를 통해 실시간 계산 컬럼을 만들 수 있고, 조건별 색상 지정이나 범주 분류도 자유롭습니다.

▪ 기본 예시

• If([불량수량] > 10, "위험", "정상")
• Rank(RowId()) OVER ([설비명])
• Sum([수량]) OVER ([날짜], [공정])

▪ 실전 활용

• 파생 컬럼 생성: 공정 시간, 불량률 %, 랭킹
• 기준값 초과 항목 표시: 색상 변경, 아이콘 표시
• 누적 계산 / Moving Average 등 분석에 필요한 통계 처리

5️⃣ 외부 스크립트 연동: Python / R / IronPython

▪ Python / R 연동

• 통계 모델, 예측 알고리즘, 머신러닝 코드 작성 가능
• 외부 분석 모델을 불러와 Spotfire 시각화에 반영

활용 예:

• 이상 탐지 (Anomaly Detection)
• 군집 분석 (Clustering)
• 예측 모델 결과 시각화 (ex. 설비별 고장 가능성 예측)

▪ IronPython (내장 스크립팅)

• 버튼 클릭 → 특정 필터 변경
• 사용자 입력값 기반 조건 실행
• 자동 화면 새로고침, 파일 저장 등

활용 예:

• “이상값만 보기” 버튼 만들기
• 사용자 입력값에 따라 그래프/데이터 업데이트
• 현재 보고 있는 데이터를 엑셀로 자동 저장

6️⃣ 데이터 소스 연결 및 조인(Join)

▪ 지원 데이터 소스

• Excel, CSV, TXT 등 로컬 파일
• ODBC 연결 (Oracle, SQL Server, PostgreSQL 등 모든 DB 가능)
• 웹 API, 데이터 레이크, Hive, Spark 등 대용량 분석 플랫폼도 지원

▪ 조인 방식

• Table 간 Inner / Left / Outer Join
• 수동 조건 설정으로 맞춤형 Join 가능
• 하나의 분석 파일(DXP)에 여러 데이터셋 결합 가능

7️⃣ KPI 대시보드 구성

Spotfire는 단순 시각화뿐만 아니라 BI 대시보드 구성 도구로도 활용됩니다.

▪ 주요 요소

• KPI 카드: 특정 지표를 카드 형태로 시각화
• 조건부 색상 변화: 목표 초과/미달 시 색상 변화
• 대시보드 링크, 페이지 전환, PDF 출력

▪ 실무 사용 예

• 일별 생산량/불량률 모니터링 대시보드
• 공정 이상 추적 뷰 (히트맵 + 상세 테이블)
• 설비 KPI 요약

4. 다른 BI 도구와의 차이점은?

항목	Spotfire	Tableau	Power BI
시각화 성능	빠르고 직관적	매우 우수	우수
대용량 처리	강력함 (제조 적합)	중간	중간
스크립트 연동	Python, R, IronPython	Python, R	제한적 (SQL)
실시간 데이터 연결	강함 (자동 새로고침)	중간	강
커스터마이징	매우 유연함	적당	제한적 (엑셀기반)
진입장벽	살짝 높음	낮음	낮음
가격	기업용 중~고	고가	상대적으로 저렴

 

5. 실무 활용 사례

📌 제조 데이터 분석

• 설비 가동률 추적
• 공정 단계별 품질 이상 시각화
• LOT 추적 및 이상 흐름 분석
• 공정 별 생산성 KPI 관리 대시보드

📌 의료·물류 분야

• 환자 바이탈 모니터링
• 물류 경로 최적화 시각화
• 서비스 응답 시간 분석

🛠 특히 제조업에서는 MES, CIM 등에서 발생한 수백만 건의 로그 데이터를 실시간 시각화할 수 있는 점이 큰 장점입니다.