Project 6. 유통 SCM 데이터 분석 (1)

이 글은 24.02.28에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다.

 

 

Project 6. 유통 SCM 데이터 분석

• 주류 오프라인 유통업체 SCM 프로젝트의 데이터 분석 담당자가 되었다고 가정해보자.
  담당자인 나의 목표는, SCM process별 Power BI 대시보드를 제작하는 것이다.
  다음과 같은 데이터를 볼 수 있는 대시보드를 제작해보자.
  1. 구매 데이터 : Vendoer별 실적 모니터링 하기 위함.
  2. 재고 데이터 : 기초재고와 기말재고 차이를 모니터링하기 위함.
  3. 고객 판매 데이터 : 날짜, 요일별 판매 경향을 모니터링하기 위함.

유통 과정은 어떻게 되는가??
상품 구매/발주 -> 입고 -> 재고 -> 판매 -> 출고

그렇다면, 구매부터 입고까지의 과정은?
브랜드사 -> 공급업체Vendor -> 운송업체Logistics -> 물류창고Fulfillment

SQL 데이터분석이라는 타이틀을 달고 있지만, 이번엔 바로 Power BI로 분석과 시각화를 해 본다.

Power BI 대시보드 제작

구매 데이터 대시보드

• 목적 : Vendor별 실적 모니터링이 가능한 대시보드 제작
  - 구매 금액 Top N Vendor
  - 각종 Vendor 관련 지표
  - PO number, PO date, Vendor 이름으로 필터링 할 수 있는 슬라이서
  - PO date 별 quantity와 판매금액을 나타내는 시계열 그래프
  - Vendor별 각종 데이터를 표시하는 테이블들

1) Vendor별 각종 데이터를 표시하는 테이블들
테이블 객체를 사용해서 Vendor별 데이터를 표시해보자.

2) PO number, PO date, Vendor 이름으로 필터링 할 수 있는 슬라이서
슬라이서에 검색 기능도 추가할 수 있다. 찾아야 할 것들이 너무 많을 때는 검색기능도 유용할 것이다.

3) PO date 별 quantity와 판매금액을 나타내는 시계열 그래프

4) 각종 Vendor 관련 지표
추가로 들어가야 할 지표는 무엇이 있을까?

• Vendor 수
• PO 수
• 브랜드 수
• PO당 평균 Qty
• PO당 평균 Amt
• PO당 평균 운송비

이 지표들을 계산해주기 위해, 빈 테이블을 하나 만들고, 해당 지표들이 계산되어 값으로 들어가는 측정값들을 해당 테이블에 추가해줄 것이다.

개수는 DISTINCTCOUNT(), 합계는 SUM()을 사용해서 계산.
해준 후, 카드로 표시하자.

5) 구매 금액 Top N Vendor
여러 행 카드에 다음과 같은 필드를 올리고, TopN 필터를 걸어주자.

재고 데이터 대시보드

• 목적 : 도시 별 기초재고와 기말재고 차이를 모니터링할 수 있는 대시보드 제작
  도시 별 각종 지표가 나타내어진 시각화 개체들이 포함된 Waterfall 차트가 포함되어야 한다.

기초재고를 나타내는 테이블과 기말재고를 나타내는 테이블을 위 아래로 병합하여 하나의 테이블을 생성한 후, 해당 테이블을 이용할 것이다.
두 테이블의 컬럼명이 완전히 일치해야 하므로, 다른 컬럼명이 있다면 똑같이 바꿔준 후 진행해야 한다. 고쳐 주었다는 전제 하에...

데이터 변환 - 새 원본 - 빈 쿼리 추가. 만들어진 빈 쿼리에 두 테이블을 병합한 하나의 테이블을 넣어 줄 것.

우선 빈 쿼리에 두 테이블 중 하나를 불러오고(사진에서 =BegInv 한 부분), 상단 결합 메뉴 - 쿼리 추가 - 추가할 테이블 선택 후 확인을 누르면, 병합된다.

이렇게 테이블을 만들어 주고 나서, 유사한 특징을 가진 테이블들을 폴더로 묶어서 관리하면 편할 것 같다는 생각이 든다.
좌측 테이블 공간 마우스 우클릭 - 새 그룹

1) 도시 별 각종 재고 관련 지표. 새 측정값 추가로 만든다.

• Store 수
• 재고 수량
• 총 Amount
  

  

  
  
  

2) Waterfall 차트

그려보자!

기본 waterfall 차트를 그려보면 대략 이렇게 나온다. 이제 이를 바탕으로 이리저리 만져서 보고 싶은 데이터를 보면 되는 것이다.