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> RocketBI는 웹 브라우저에서 바로 데이터를 빠르게 분석하고, 드래그 앤 드롭 시각화를 만들며, 동료와 협업할 수 있도록 지원하는 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스 플랫폼입니다.

# 목표: Rocket.BI로 첫 대시보드 만들기

export const CommunityMaintainedBadge = () => {
  return <div className="CommunityMaintainedBadge">
            <div className="CommunityMaintainedIcon">
            <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="20" height="20" fill="currentColor" viewBox="0 0 256 256">
                <path d="M244.8,150.4a8,8,0,0,1-11.2-1.6A51.6,51.6,0,0,0,192,128a8,8,0,0,1-7.37-4.89,8,8,0,0,1,0-6.22A8,8,0,0,1,192,112a24,24,0,1,0-23.24-30,8,8,0,1,1-15.5-4A40,40,0,1,1,219,117.51a67.94,67.94,0,0,1,27.43,21.68A8,8,0,0,1,244.8,150.4ZM190.92,212a8,8,0,1,1-13.84,8,57,57,0,0,0-98.16,0,8,8,0,1,1-13.84-8,72.06,72.06,0,0,1,33.74-29.92,48,48,0,1,1,58.36,0A72.06,72.06,0,0,1,190.92,212ZM128,176a32,32,0,1,0-32-32A32,32,0,0,0,128,176ZM72,120a8,8,0,0,0-8-8A24,24,0,1,1,87.24,82a8,8,0,1,0,15.5-4A40,40,0,1,0,37,117.51,67.94,67.94,0,0,0,9.6,139.19a8,8,0,1,0,12.8,9.61A51.6,51.6,0,0,1,64,128,8,8,0,0,0,72,120Z"></path>
            </svg>
        </div>
            커뮤니티에서 관리
        </div>;
};

export const Image = ({img, alt, size}) => {
  return <Frame>
      <img src={img} alt={alt} />
    </Frame>;
};

이 가이드에서는 Rocket.BI를 설치한 후 간단한 대시보드를 만들어 봅니다.
다음은 완성된 대시보드입니다:

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/rDP8NC2-xOgK5Mx8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_01.gif?s=2e6e110d1d8298f54414041f27a1b50f" alt="차트와 KPI로 판매 메트릭을 보여주는 Rocket BI 대시보드" border width="1200" height="651" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_01.gif" />

<br />

[이 링크에서 대시보드를 확인할 수 있습니다.](https://demo.rocket.bi/dashboard/sales-dashboard-7?token=7eecf750-cbde-4c53-8fa8-8b905fec667e)

<div id="install">
  ## 설치
</div>

사전 구축된 Docker 이미지로 RocketBI를 실행합니다.

docker-compose.yml과 설정 파일을 다운로드합니다:

```bash theme={null}
wget https://raw.githubusercontent.com/datainsider-co/rocket-bi/main/docker/docker-compose.yml
wget https://raw.githubusercontent.com/datainsider-co/rocket-bi/main/docker/.clickhouse.env
```

.clickhouse.env를 편집한 다음 ClickHouse 서버 정보를 추가합니다.

`docker-compose up -d .` 명령을 실행하여 RocketBI를 시작합니다.

브라우저를 열고 `localhost:5050`으로 이동한 후 다음 계정으로 로그인합니다: `hello@gmail.com/123456`

소스에서 빌드하거나 고급 구성을 적용하려면 [Rocket.BI Readme](https://github.com/datainsider-co/rocket-bi/blob/main/README.md)를 확인하십시오.

<div id="lets-build-the-dashboard">
  ## 대시보드를 만들어 보겠습니다
</div>

대시보드에서 보고서를 확인할 수 있으며, **+New**를 클릭해 시각화를 시작하세요.

**무제한 대시보드**를 만들고, 각 대시보드에 **무제한 차트**를 추가할 수 있습니다.

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/rDP8NC2-xOgK5Mx8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_02.gif?s=7df0716c8d12e417ae1213e91e31a0a9" alt="Rocket BI에서 새 차트를 만드는 과정을 보여주는 애니메이션" border width="800" height="434" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_02.gif" />

<br />

고해상도 튜토리얼은 YouTube에서 확인하세요: [https://www.youtube.com/watch?v=TMkdMHHfvqY](https://www.youtube.com/watch?v=TMkdMHHfvqY)

<div id="build-the-chart-controls">
  ### 차트 컨트롤 구성하기
</div>

<div id="create-a-metrics-control">
  #### 메트릭 컨트롤 만들기
</div>

Tab 필터에서 사용할 메트릭 필드를 선택합니다. 집계 설정이 체크된 상태인지 확인하십시오.

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_03.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=a4fd1c9b67eac8676386c7eba524b445" alt="선택한 필드와 집계 설정이 표시된 Rocket BI 메트릭 컨트롤 구성 패널" border width="1646" height="863" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_03.png" />

<br />

필터 이름을 변경한 다음 컨트롤을 대시보드에 저장합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_04.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=f3092141a60879b230a922f8329e6104" alt="필터 이름을 변경하고 대시보드에 저장할 준비가 된 메트릭 컨트롤" border width="1156" height="138" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_04.png" />

<div id="create-a-date-type-control">
  #### 날짜 유형 컨트롤 만들기
</div>

Date 필드를 Main Date 컬럼으로 선택하세요:

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_05.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=ce85876b3292f5f8e434d5e758569239" alt="Rocket BI에서 사용 가능한 날짜 컬럼을 보여주는 Date 필드 선택 인터페이스" border width="1646" height="863" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_05.png" />

<br />

조회 범위가 다른 복제 항목을 추가합니다. 예를 들어 Year, Monthly, Daily date 또는 Day of Week입니다.

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_06.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=d6ac11e96dc41acbc89b68e8fb525506" alt="연, 월, 일과 같은 다양한 시간 범위 옵션을 보여주는 날짜 범위 구성" border width="1646" height="863" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_06.png" />

<br />

필터 이름을 변경하고 컨트롤을 대시보드에 저장합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_07.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=5dcd9955b1ebef20388061e87ac3d300" alt="이름이 변경된 필터가 적용되어 대시보드에 저장할 준비가 된 날짜 범위 컨트롤" border width="346" height="444" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_07.png" />

<div id="now-let-build-the-charts">
  ### 이제 차트를 만들어 보겠습니다
</div>

<div id="pie-chart-sales-metrics-by-regions">
  #### 원형 차트: 지역별 매출 메트릭
</div>

Adding new chart를 선택한 다음 Pie Chart를 선택합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_08.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=a48cab17b42c2da380fc295d1fd90d09" alt="원형 차트 옵션이 강조 표시된 차트 유형 선택 패널" border width="1860" height="1312" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_08.png" />

<br />

먼저 Dataset에서 "Region" 컬럼을 Legend Field로 드래그 앤 드롭합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_09.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=4b7fde7f6a572d8d747c1b5970ff2664" alt="Region 컬럼이 범례 필드에 추가되는 드래그 앤 드롭 인터페이스" border width="2562" height="1486" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_09.png" />

<br />

그런 다음 Chart Control 탭으로 이동합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_10.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=3065333b2c8d12314f651656ef4b13c0" alt="시각화 구성 옵션을 보여주는 Chart Control 탭 인터페이스" border width="1420" height="918" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_10.png" />

<br />

Metrics Control을 Value Field로 드래그 앤 드롭합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_11.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=59d1746d8074ca75953dd24d046b46a3" alt="원형 차트의 값 필드에 Metrics Control이 추가되는 모습" border width="2532" height="1484" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_11.png" />

<br />

(Metrics Control은 정렬 기준으로도 사용할 수 있습니다)

추가 사용자 지정을 위해 Chart Setting으로 이동합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_12.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=5864e8f068d70ca7ccba4f6817fb8cc6" alt="원형 차트의 사용자 지정 옵션을 보여주는 차트 설정 패널" border width="1130" height="806" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_12.png" />

<br />

예를 들어 Data label을 Percentage로 변경합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_13.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=a9124e675e19cef7bc1366debca48531" alt="원형 차트에 백분율이 표시되도록 Data label 설정을 변경하는 모습" border width="2534" height="1468" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_13.png" />

<br />

차트를 저장한 다음 대시보드에 추가합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_14.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=883dae4240b6c9aafde41430bd7af47c" alt="다른 컨트롤과 함께 새로 추가된 원형 차트를 보여주는 대시보드 보기" border width="1566" height="1056" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_14.png" />

<div id="use-date-control-in-a-time-series-chart">
  #### 시계열 차트에서 날짜 컨트롤 사용하기
</div>

누적 컬럼 차트를 사용합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_15.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=14044131ac009c014d802cb4d266c848" alt="시계열 데이터가 포함된 누적 컬럼 차트 생성 인터페이스" border width="1836" height="1332" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_15.png" />

<br />

Chart Control에서 Y축은 Metrics Control로, X축은 Date Range로 설정합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_16.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=2a8b403596791e671fd3bcd1f2561716" alt="Y축에 메트릭, X축에 날짜 범위가 설정된 Chart Control 구성" border width="2552" height="1496" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_16.png" />

<br />

Breakdown에 Region 컬럼을 추가합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_17.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=43cf2c5dca711a8a4a3a2b6e03b0c550" alt="누적 컬럼 차트에서 Breakdown 차원으로 추가되는 Region 컬럼" border width="2552" height="1496" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_17.png" />

<br />

KPI로 Number Chart를 추가해 대시보드를 더 돋보이게 합니다

<Image size="md" img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2/vfHgNA2m-RvjLmC8/images/integrations/data-visualization/rocketbi_18.png?fit=max&auto=format&n=vfHgNA2m-RvjLmC8&q=85&s=e8530432d3fb832c089853dd713b327c" alt="KPI Number Chart, 원형 차트, 시계열 시각화가 포함된 완성된 대시보드" border width="2788" height="1506" data-path="images/integrations/data-visualization/rocketbi_18.png" />

<br />

이제 rocket.BI로 첫 번째 대시보드를 성공적으로 만들었습니다