Devs on Stage at Tableau Conference 2025 태블로 신기능 소개

1. Tableau Prep 데이터베이스 내 처리

Tableau Prep에서 데이터를 준비(정리, 필터링, 결합 등)할 때 대부분의 처리가 사용자의 컴퓨터 메모리(RAM)에서 이루어졌습니다. 이 방식은 데이터 양이 많을수록 컴퓨터 성능에 큰 부담을 줍니다. 메모리가 부족하면 느려지거나 실행이 안 되기도 했죠. 이제 Tableau Prep은 특정 조건에서 데이터베이스(DB) 자체에서 직접 데이터를 처리할 수 있도록 기능을 제공합니다.

예를 들어, SQL Server, Snowflake, BigQuery 같은 데이터베이스를 연결해서 데이터를 불러왔다면:

• 데이터를 다운로드해서 내 컴퓨터에서 처리하는 것이 아니라,
• SQL 쿼리처럼 데이터 준비 작업을 DB에서 실행해서 그 결과만 받아옵니다.

 

2. 클라우드의 Tableau Prep에서 사용자 정의 Python 스크립트 사용

Tableau Prep에서는 데이터를 다룰 때, 사용자 정의 Python 스크립트를 사용해 복잡한 계산이나 맞춤형 처리를 할 수 있습니다.
예를 들어, 데이터 정제, 머신러닝 예측, 자연어 처리 같은 작업이 여기에 해당하죠.

이 기능은 이전에는 Tableau Prep Conductor(서버 또는 로컬 환경)에서만 사용할 수 있었지만,
이제는 Tableau Cloud 환경에서도 사용할 수 있게 되었습니다

 

3. Tableau Prep에서 Google Drive로 출력

이제 Tableau Prep으로 준비한 데이터를 바로 Google Drive로 내보낼 수 있어서,
데이터베이스에 접속하지 않아도 언제 어디서나 파일 형태로 결과를 확인하고 활용할 수 있게 되었습니다.

 

4. Tableau Semantics 커넥터 및 Tableau Semantics의 게시된 데이터 원본 불러오기

Data Cloud에서 정의된 Semantic Layer(의미 계층) — 즉, 데이터의 의미, 관계, 계산 로직 등을 그대로 Tableau로 불러오는 기능입니다.

1. 의미 계층 그대로 Tableau에 연결
   Data Cloud에 정의된 Semantics 모델(semantic model)을 Tableau로 가져오면, 기존의 계산된 필드, 관계형 데이터 구조, 계층적 의미 등이 손실 없이 그대로 적용됩니다.
2. 데이터 마이그레이션 필요 없음
   Tableau에서 Data Cloud에 있는 데이터를 직접 참조하므로, 데이터를 따로 옮기거나 복제할 필요가 없습니다. (즉, 효율성과 실시간성이 강화됨)
3. 기존 Tableau 게시된 데이터 원본도 활용 가능
   Tableau Semantics 내에서 이미 존재하는 게시된 데이터 원본(Published Data Source)을 연결해 사용할 수 있습니다.
   이를 통해 에이전트 기반 분석 경험(예: Tableau Pulse, AI 기반 분석)에 기존 데이터를 통합하여 활용할 수 있습니다.
4. Tableau Next와의 연결
   • Tableau Next의 AI 기반 기능, 에이전트 시스템에 바로 연결하여 의미 기반 분석과 자동 인사이트 생성이 가능해집니다.

 

5. 뷰포트 매개변수

📍 뷰포트 매개변수란?

지도(맵)에서 현재 사용자가 보고 있는 영역(뷰포트)에 따라 자동으로 값이 바뀌는 매개변수

• 기존 : 지도에 매개변수를 사용하려면 사용자가 수동으로 값을 선택해야 했습니다.
  예: 지역을 드롭다운에서 ‘서울’로 선택해야 서울 데이터만 보임.
• 지도를 이동하거나 확대/축소하면, 현재 화면에 보이는 지역에 맞춰 매개변수가 자동으로 업데이트됩니다.
  예: 사용자가 지도를 드래그해서 부산 쪽을 보면 → 부산 관련 값만 자동 필터됨!

 

6. 분석 패널 기능 확장

사용자 정의 분석 개체(Custom Analytical Objects)“를 직접 끌어다 놓을 수 있게 됐습니다.
이제 Tableau가 기본 제공하는 분석 항목뿐만 아니라, 사용자가 만든 계산된 필드, AI 예측 결과, 조건부 포맷 등도 ‘분석 객체’로 추가해서시각화에 드래그 앤 드롭으로 쉽게 넣고 조작할 수 있습니다

 

7. Tableau Pulse의 향상된 Q&A

Tableau Pulse의 Q&A 기능은 자연어로 질문하면 Tableau가 해당 질문에 대한 인사이트(Insight)를 주고 적절한 시각화를 자동으로 보여주며 데이터 출처도 함께 보여주고 “이 질문 다음엔 이런 것도 궁금하겠죠?” 식의 후속 질문 제안까지 해주는 기능입니다.

 

8. Show Me에서 필드 선택 없이 시각화 가능

이제는 차트 유형부터 선택해도, Show Me가 적절한 데이터를 자동 추천해서 시각화를 만들어 줍니다.

 

9. 사용자 정의 색상 팔레트

기존에는 색상을 직접 하나하나 고르거나 Tableau 기본 팔레트만 쓸 수 있었다면, 해당 기능이 추가되면 AI에게 말로 색상을 설명하면 Tableau가 거기에 어울리는 색상 팔레트를 자동 생성해줍니다.

 

10. 동적 색상 범위

기존에는 색상 범위(최소~최대 값)를 전체 데이터 기준으로 고정해야 해서 특정 하위 집합만 봐도 색이 잘 구분되지 않을 때가 많았습니다.해당 기능이 추가되면 필터나 선택값에 따라 ‘뷰(View)’가 바뀌면, 그에 맞게 색상 스케일도 자동으로 맞춰져서 더 뚜렷하게 차이를 보여줍니다

 

11. 쉽고 직관적인 탐색 및 조작

이제 Tableau Cloud와 Server에서 마우스를 쓰지 않고도, 키보드만으로 시각화에서 탐색하고 작업할 수 있습니다.

 

12. 둥근 모서리 기능

이제 대시보드 안의 차트, 텍스트 상자, 이미지 등 개체의 모서리를 둥글게 만들 수 있습니다.
이 기능 덕분에 디자인을 좀 더 부드럽고 현대적으로 바꾸는 게 쉬워졌습니다.

 

13. Tableau Server의 SCIM

이제 Tableau Server에서 사용자 및 그룹 관리를 자동화할 수 있게 되었습니다.
IT 관리자가 일일이 스크립트 돌리거나 사람을 수동으로 추가할 필요 없이, 회사의 시스템(예: Okta, Azure AD 등)과 연동해서 자동으로 사용자 정보를 업데이트하고 그룹도 관리할 수 있어요.

 

14. 휴지통 기능

이제 실수로 프로젝트나 데이터 원본, 대시보드를 삭제해도, 휴지통에서 최대 30일 안에는 복구할 수 있게 되었습니다

 

15. 활동 로그에서 사용자의 상호작용 기록 확인 가능

이제 누가 어떤 대시보드를 보고, 어떤 필터를 적용하고, 데이터를 어떻게 내보냈는지 등 사용자의 ‘모든 상호작용 기록’을 상세히 확인할 수 있게 되었습니다.

 

16. Tableau Cloud에 대한 dbt 커넥터

이제 Tableau Cloud에서 dbt에서 만든 모델(테이블 구조나 계산된 지표 등)을 그대로 불러와서 시각화에 쓸 수 있습니다.
즉, dbt에서 이미 데이터 정리를 잘 해놨다면 Tableau에서 따로 가공할 필요 없이 바로 활용할 수 있게 되었습니다.

 

17. Google Workspace 애드온

이제 Google 문서나 프레젠테이션(Google Docs & Slides)에 Tableau 대시보드를 직접 넣을 수 있게 되었습니다.
굳이 스크린샷 붙이지 않아도, 항상 최신 데이터로 자동 업데이트됩니다.

 

+) 추가될 수도 있는 기능들

공식 Tableau 로드맵에 포함될지는 미정인 기능들입니다.

1. 저작 확장 API

Tableau Desktop에서 반복적인 작업을 자동화하고, 나만의 맞춤형 기능을 만들 수 있는 개발 도구(API)입니다.
예를 들어, 시각화 구축, 레이아웃 및 서식 지정 속도 향상, 대화형 워크스루 생성, 분석 콘텐츠의 다른 언어 번역 자동화 등을 위한 맞춤형 솔루션을 만들 수 있습니다.

 

2. Tableau Pulse Research Agent

지표에 이상이 생겼을 때 “왜 그런지”를 AI가 다양한 출처에서 찾아서 설명해주는 기능입니다.
Tableau Pulse에서 "Tell Me Why" 버튼을 클릭하면 AI 에이전트가 대시보드부터 뉴스, 날씨, 심지어 소셜 미디어까지 내부 및 외부 데이터를 검색하여 인용문과 실행 가능한 다음 단계를 포함하여 지표에 대한 세부적인 설명을 제공합니다.

 

3. Tableau Sketch

데이터에서 보고 싶은 패턴을 손으로 “그리면”, Tableau가 그 모양과 비슷한 데이터만 찾아서 보여줍니다.
데이터에서 찾고자 하는 패턴을 닮은 도형을 그리면 Tableau Sketch가 퍼지 매칭을 사용하여 표현한 곡선을 따르는 결과를 필터링합니다. 허리케인 경로 추적부터 데이 트레이딩까지 활용 사례는 무궁무진할 것으로 예상됩니다.

 

참고 : https://www.tableau.com/blog/product-innovation-devs-on-stage-tc25?utm_source=chatgpt.com

Product Innovation from Devs on Stage at Tableau Conference 2025