데이터 시각화란 무엇인가요?
데이터 시각화는 원시 데이터를 시각적 표현으로 변환하는 과정입니다. 일반적으로 이러한 시각화는 차트 및 그래프 형태를 띱니다. 데이터 시각화는 분석에 대한 훈련을 받지 않았거나 숫자에 익숙하지 않은 사람들도 데이터를 더 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
데이터 시각화는 왜 중요하고 효과적일까요?
빅데이터 분석에 대한 훈련을 받지 않은 사람에게는 숫자의 벽이나 서면 상관관계 결론이 제시하는 통계적 용어가 부담스러울 수 있습니다. 하지만 막대 차트, 지도 또는 그래프는 이러한 부담스러운 사실과 수치를 거의 모든 사람이 이해할 수 있는 무언가로 변환합니다.
시각화는 공유된 언어입니다. 공식적인 훈련 없이도 대부분의 사람들은 막대 차트나 원형 차트 같은 것 뒤에 숨겨진 기본적인 메시지를 해독할 수 있습니다. 그리고 이러한 타고난 이해에 비즈니스 프로세스 지식이나 분석가 또는 발표자로부터의 약간의 설명이 결합되면, 결과는 보통 “아하!” 하는 순간을 만듭니다. 숫자가 추상적인 것에서 갑자기 전환되는 순간입니다. 청중이 이해하고 반응할 수 있는 이야기를 시작하는 것입니다.
사람들은 문화적으로 이러한 유형의 시각적 단서를 찾도록 훈련받습니다. 색상은 의미를 가집니다. 뉴스에서는 어떤 정당이 경주에서 앞서고 있는지를 묘사할 수 있습니다. 가게의 색상은 특정 제품에 어떤 할인이 적용되는지 알려줍니다. 차트와 그래프가 제시될 때 색상, 선, 점에서 패턴을 찾는 것은 자연스러운 일입니다. 게다가, 시각적 데이터는 일반적으로 숫자와 글자의 행보다 더 눈에 띄고 흥미롭기 때문에, 데이터로 전달되는 이야기에 청중의 관심을 유지하는 데 도움이 됩니다.
데이터 시각화는 어떻게 사용되나요?
데이터 시각화는 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 많은 경우, 데이터 시각화 스토리텔링은 좋은 데이터의 가용성과 그 데이터를 그림으로 변환할 자원(사람이든 소프트웨어든)에 의해서만 제한됩니다. 데이터 시각화가 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 추세 식별: 판매가 감소하는지 또는 특정 프로세스가 이전만큼 생산적이지 않은지 등
- 복잡한 정보 신속 이해: 사람들이 전체 프로세스 건강 상태를 확인하기 위해 대시보드를 볼 때와 같은 경우
- 패턴 식별: 월의 첫 번째 수요일에 항상 콜 볼륨이 급증하는지 등
- 관계 식별: 특정 사람이 담당할 때 야간 생산 프로세스가 어려움을 겪는지 등
- 네트워크 검토: 마케터가 메시지를 전달해야 할 청중이 누구인지 등
- 위험 분석 및 문제 해결: 문제가 되기 전에 분석하고 해결하기 위해
- 스토리 전달: 메시지를 조직에 신속하게 전달하는
- 빈도 식별: 특정 지역에서 제품이 얼마나 자주 구매되는지 등
위의 모든 유형의 데이터를 이해하는 것은 비즈니스가 문제의 근본 원인을 발견하고, 성공적인 시나리오를 식별하며, 더 긍정적인 결과를 가져오는 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
데이터 시각화 유형
인포그래픽은 매우 흔한 데이터 시각화 형태입니다. 실제로 고품질 인포그래픽은 일반 텍스트보다 30배 더 많이 읽힐 가능성이 높습니다. 온라인 마케터와 콘텐츠 제작자들은 이 인기 있는 이미지를 사용하여 정보를 빠르게 전달합니다. 인포그래픽의 구성 요소에는 막대 및 선 그래프, 원형 차트, 심지어 색상 코드가 지정된 지도도 포함되는 경우가 많습니다.
대시보드는 인포그래픽에 대한 조직적인 해답입니다. 다양한 회사, 부서 또는 팀의 요구 사항에 맞게 일반적으로 사용자 지정이 가능한 대시보드는 관리자 및 기타 의사 결정권자의 컴퓨터와 모바일 화면에 중요한 비즈니스 인텔리전스 보고서를 제공합니다. 종종 대시보드의 차트와 그래프에 표시되는 데이터는 실시간이거나 적어도 매우 최근이어서, 사람들이 하루 종일 프로세스를 주시할 수 있게 합니다. 일반적으로 정적인 인포그래픽과 달리, 대시보드는 일부 내장 데이터 분석 도구를 제공할 수 있습니다. 사용자가 측정 항목을 더 깊이 탐색하거나 동일한 데이터 시각화 스토리의 다른 뷰를 볼 수 있도록 탭하거나 클릭할 수 있게 합니다.
비즈니스 환경에서 데이터 시각화는 일반적으로 광범위한 다양한 차트와 그래프를 포함합니다. 이러한 시각화는 대시보드 및 기타 프로세스 소프트웨어에 임베딩되어 모니터나 공용 공간의 게시판에 표시되거나, 회의실용 프레젠테이션에 삽입됩니다. 데이터 분석 및 시각화에서 흔히 볼 수 있는 시각 자료 유형의 몇 가지 예시는 아래에 요약되어 있습니다.
차트 및 그래프
차트와 그래프는 일반적으로 데이터 시각화 스토리텔링을 논의할 때 고려되는 첫 번째 도구입니다. 선 그래프는 서사나 숫자보다 시간이 지남에 따른 데이터 추세의 전체적인 이야기를 더 빠르게 전달할 수 있으며, 막대 차트는 뷰어가 여러 카테고리 간의 개수 또는 성능을 빠르게 비교할 수 있게 합니다. 그러나 선과 막대가 데이터 분석 및 BI 보고 도구 상자에서 유일한 그래픽 도구는 아닙니다. 데이터 시각화에 사용되는 다른 차트와 그래프는 다음과 같습니다.
- **상자 수염 그림(Box-and-whisker plots)**은 프로세스를 위나 아래로 끌어내리는 이상치(outliers)가 있는지 빠르게 확인할 수 있는 좋은 방법입니다. 또한 평균, 표준 편차, 평균을 비교할 때도 유용합니다. 이는 “이 두 프로세스가 통계적으로 같은가?”와 같은 질문에 답하는 데 도움이 되는 분석 요소입니다.
- **간트 차트(Gantt charts)**는 시간 경과에 따른 프로젝트 또는 프로세스를 빠르게 시각화합니다. 복잡한 일정이 계획대로 현실적인지 판단하고, 어떤 프로세스가 다른 프로세스와 충돌하거나 겹칠 수 있는지 발견하며, 프로세스가 지연되는지 예측하거나 볼 수 있는 좋은 방법입니다.
- **산점도 또는 점 플롯(Scatter or dot plots)**은 고려되는 모든 데이터 포인트를 점을 사용하여 시각적으로 나타냅니다. 이를 통해 잠재적인 추세, 이상치 및 그룹화를 볼 수 있습니다. 예를 들어, 일별 직원 효율성을 추적하는 경우, 각 직원은 다른 색상의 점으로 표현될 수 있습니다. 이는 한 직원이 그룹보다 현저히 높거나 낮은 성능을 보이는지 쉽게 확인할 수 있게 합니다. 또한 이 플롯은 요일과 같은 다른 요소가 전반적인 성과에 영향을 미치는지 여부도 볼 수 있게 합니다.
- **히스토그램(Histograms)**은 데이터의 분포를 보여줍니다. 히스토그램은 확률적 결론을 도출하는 데 도움이 되는 통계적 도구입니다. 하지만 시각화 스토리텔링 도구로서, 프로세스가 올바른 평균 근처에 머물고 있는지 또는 이상치가 데이터나 결과에 편향을 일으키는지 여부를 빠르게 시연할 수 있습니다.
- **원형 차트(Pie charts)**는 프로세스에서 어떤 요인들이 작용하고 있는지 보여주는 빠른 방법입니다. 원형 차트의 다양한 버전은 전체의 각 부분이 제 역할을 하고 있는지 확인하거나, 프로세스 또는 결과에서 어떤 요인이 가장 중요한지 보고 싶을 때 유용합니다.
- **관리도(Control charts)**는 시간이 지남에 따라 프로세스의 변화를 추적하는 특정 유형의 선 또는 점 차트입니다. 이러한 통계적 프로세스 제어 도구는 프로세스가 “제어되고 있는지” 여부에 대한 정보를 빠르게 제공할 수 있습니다. 관리도는 종종 분석 대시보드의 일부가 되는데, 이는 프로세스가 설계대로 작동하는지 또는 개선이나 문제 해결을 위해 수동 개입이 필요한지 여부를 판단하는 데 사용될 수 있기 때문입니다.
- **트리맵 차트(Treemap charts)**는 계층적 데이터를 다양한 크기와 색상의 중첩된 노드(직사각형)를 사용하여 보여주는 데이터 시각화 도구로, 데이터 패턴을 쉽게 파악하거나 데이터 양을 비교할 수 있게 합니다. 트리맵 차트 시각화는 특정 시나리오에서 사용해야 합니다. 막대 차트나 선 차트와 같은 시각화가 해결하는 것과 동일한 문제를 해결하지는 않지만, 대신 더 복잡하고 풍부한 데이터 표시를 위해 고안되었습니다.
테이블
그림은 천 마디 말보다 가치가 있을 수 있지만, 때로는 차트와 그래프만으로는 데이터 스토리텔링 측면에서 충분하지 않을 때가 있습니다. 시각 자료에 그 뒤에 있는 데이터에 대한 더 구체적인 시각을 추가하고 싶을 때, 테이블은 일반적으로 그 정보를 표시하는 가장 좋은 방법입니다. 이는 모두가 테이블의 열 및 행 구조를 읽는 방법을 알고 있기 때문이기도 합니다.
이해관계자들이 더 세분화된 정보를 보고 싶어 할 것이라는 것을 알 때 데이터 시각화 보고서에 테이블을 포함할 수 있습니다. 또한 차트에서 도출될 수 있는 결론을 특정 데이터 조각이 어떻게 왜곡하는지 특별히 지적하고 싶을 때 포함할 수 있습니다.
데이터 분석이 소프트웨어에 임베딩될 때는 종종 테이블을 볼 수 있는 옵션을 함께 제공합니다. 예를 들어, 누군가가 대시보드에서 막대 차트를 볼 수 있다면, 그것을 클릭하여 그 뒤에 있는 테이블과 데이터를 볼 수 있을 수 있습니다. 막대 차트가 우려스러워 보이고 프로세스 관리자가 조치를 취하기 전에 추가 정보가 필요할 때 도움이 될 수 있습니다.
지도
지도는 위치와 연결된 데이터를 표시하는 이상적인 방법입니다. 가장 많이 배송하는 주는 어디인가요? 가장 오래된 집을 가지고 있어 특정 유형의 서비스가 필요할 수 있는 동네는 어디인가요? 시설의 어느 곳에서 온도가 가장 낮은가요? 이 모든 것은 지도 데이터로 가장 잘 답변될 수 있는 질문들입니다.
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데이터 시각화의 이점
데이터 시각화는 많은 이점을 제공합니다. 원시 데이터를 누구나 이해할 수 있는 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있을 뿐만 아니라, 의사 결정 프로세스를 가속화하고, 패턴과 추세를 식별하며, 궁극적으로 수익을 증대시킬 수도 있습니다.
다음은 데이터 시각화의 주요 이점입니다.
한눈에 방대한 양의 데이터를 흡수할 수 있게 합니다
인간의 뇌는 시각적으로 생각하도록 프로그래밍되어 있습니다. 텍스트보다 시각 자료를 60,000배 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 게다가, 우리의 뇌는 이미지 하나를 단 13밀리초 만에 효과적으로 처리할 수 있습니다. 그래프, 차트 또는 데이터의 다른 시각적 표현을 보는 것이 얼마나 강력한지 생각해 보세요. 수의 행이 있는 스프레드시트를 보는 것보다 뇌가 데이터를 그렇게 처리하는 것이 훨씬 쉽습니다.
의사 결정 프로세스를 가속화합니다
뇌가 시각적 표현에서 데이터를 매우 빠르게 처리할 수 있다는 것은, 데이터 기반 결정을 더 빠르게 내릴 수 있다는 것을 의미합니다. Wharton School of Business에 따르면, 데이터 시각화는 합의에 도달하는 능력과 행동으로 나아가는 능력을 21% 증가시킬 수 있습니다.
운영과 결과 간의 관계를 쉽게 보여줍니다
비즈니스 운영과 시장 성과 간의 상관관계를 찾는 것은 경쟁적인 공간에서 매우 중요하므로, 데이터 시각화의 주요 이점 중 하나는 사용자가 이 둘 사이의 연결을 추적하고 필요할 때마다 적절하게 조치할 수 있도록 한다는 것입니다.
수익을 증대시킬 수 있습니다
데이터 시각화는 의사 결정권자가 올바른 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 올바른 정보를 찾는 것입니다. 실시간 데이터 시각 자료의 도움을 받아, 귀하와 귀하의 팀은 비즈니스의 다양한 측면에 대해 고급 예측 분석을 수행할 수 있는 능력을 갖게 됩니다. 예를 들어, 마케팅 전략이나 타겟 고객 사이의 제품 인기를 결정하는 데 도움이 될 수 있는 최신 판매 데이터에 액세스할 수 있습니다.
데이터 시각화 모범 사례
사용자를 먼저 이해하세요 – 데이터 시각화를 만들 때 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 분석할 사람, 즉 사용자를 먼저 이해하는 것입니다. 시작하는 데 도움이 되도록 스스로 또는 사용자에게 물어볼 수 있는 몇 가지 질문이 있습니다.
- 누가 시각화를 사용할 것인가요?
- 나의 청중은 누구인가요? 데이터 스토리로 누구에게 도달하려고 하나요?
- 이 시각화는 어떤 질문에 답해야 하나요?
- 시각화가 하나 필요한가요, 아니면 여러 개가 필요한가요?
- 이것은 탐색적 시각화인가요, 아니면 설명적 시각화인가요?
적절한 차트 유형을 사용하세요 – 어떤 차트 유형을 사용할지 결정하기 전에 스스로에게 물어보세요. 시각화를 통해 어떤 데이터 스토리를 전달하려고 하나요? 데이터를 비교하고 싶은가요, 아니면 데이터 분포를 보여주고 싶은가요? 추세 분석을 하고 있나요, 아니면 다른 것을 하고 있나요? 그 질문에 대한 답을 얻은 후에는 데이터 스토리를 가장 잘 전달할 차트 유형을 쉽게 선택할 수 있습니다.
색상 및 텍스트의 적절한 사용 – 색상은 말보다 우리에게 더 크게 말하며 감정적인 수준으로 소통합니다. 우리는 대부분의 경우 깨닫지 못하지만, 잠재의식 수준에서 모든 색상은 사람들에게 다른 감정을 유발합니다. 첫인상의 62~90%는 상황에서 누군가가 색상을 인식하는 방식에 기반합니다. 따라서 여기서의 과제는 전달하려는 메시지를 효과적으로 전달하기 위해 색상의 힘을 사용하는 것입니다.
차트 장식 피하기****– 데이터 시각화의 아버지인 Edward Tufte는 “무엇보다도 데이터를 보여주세요”라고 말합니다. 배경 이미지, 무거운 그리드 선, 음영 등 불필요한 정보나 그래픽을 추가하여 청중을 혼란스럽게 하지 마세요. 항상 가장 단순한 방법이 데이터를 보여주는 가장 좋은 방법이라는 것을 기억하세요.
데이터를 명확하게 유지하세요****– 사용 가능한 시각화 기능을 사용하여 데이터 스토리의 명확성을 확보하세요.
- 알파벳순 정렬은 사람들이 찾고 있는 것을 찾는 데 도움이 됩니다.
- 오름차순 정렬은 성장의 이야기를 전달하는 데 도움이 됩니다.
- 내림차순 정렬은 가장 큰 것부터 가장 작은 것을 비교하는 데 도움이 됩니다.
- 설명적이고 간결한 제목은 차트의 이유를 제시합니다.
- 추세선은 시계열 데이터 세트를 명확하게 합니다.
- 값 오버레이는 분석하는 동안 세부 정보를 제공합니다.
중요한 부분을 강조하세요 – 전달하려는 스토리에서 중요한 부분에 사람들의 초점을 맞추세요.
- 시리즈 강조는 사용자가 무엇을 봐야 하는지에 초점을 맞춥니다.
- 조건부 서식은 발산하는 색상 팔레트로 주요 데이터 포인트에 주의를 집중시킵니다.
- 주석은 차트 또는 협업을 통해 스토리텔링을 지원할 수 있습니다.
- 이상치 감지는 예상 범위 내 또는 외부의 데이터 범위를 보여줍니다.
- 시계열 예측은 예상되는 기능입니다.
- 선형 회귀 플롯은 종속 변수와 독립 변수 간의 추세를 그립니다.
효과적인 상호 작용을 사용하세요 – 효과적인 상호 작용을 사용하는 것도 데이터 시각화 모범 사례의 일부입니다. 사용자가 갖추어야 할 수 있는 몇 가지 기능에는 데이터 필터링과 대시보드 및 시각화를 다른 것과 연결하여 사용자에게 더 깊은 통찰력을 제공하고 포괄적인 분석으로 드릴다운할 수 있게 하는 것이 포함됩니다.
3D를 현명하게 사용하세요 – 3D 시각화는 표면 분석, 변동성 분석 또는 지형 조사를 수행하는 경우에 자리가 있습니다. 표준 비즈니스 용도로는 3D를 피하세요.
적절한 수준의 세부 정보를 사용하세요****– 데이터 스토리에 기여하지 않는 과도한 세부 정보를 사용하지 마세요.
적절한 스케일을 사용하세요 – Y축의 스케일을 변경하는 것은 데이터가 보여야 하는 것과 다른 이야기를 하는 경향이 있으므로 피하세요.
데이터 시각화 실제 예시
데이터 시각화만으로는 항상 충분하지 않습니다
데이터 시각화가 아무리 강력하더라도, 그것이 회사가 사용해야 할 유일한 데이터 분석 도구는 아니라는 것을 인식하는 것이 중요합니다 (예: 셀프 서비스 임베디드 분석 소프트웨어와 같은 분석 도구를 고려해 보세요). 데이터의 시각적 표현은 항상 독립적으로 존재할 수 없기 때문에, 많은 비즈니스 인텔리전스 보고 도구와 대시보드 옵션이 정보의 더 깊은 수준으로 드릴다운할 수 있게 해줍니다.
데이터 시각화가 단독으로 잘 작동하지 않는 대표적인 예는 무언가에 상관관계가 있는지 여부를 결정하려고 할 때입니다. 두 세트의 데이터 포인트를 다른 색상으로 플롯하는 상관관계 차트를 사용할 수 있습니다. 두 데이터 세트의 점이 같은 선을 따라 떠다닌다면, 관계를 나타낼 수 있습니다. 그러나 여기에는 상당히 복잡한 통계가 작용하고 있으며, 시각 자료만으로는 두 데이터 세트가 통계적으로 관련이 있는지 여부를 판단하기에 충분한 세부 정보를 항상 제공하지는 않습니다. 게다가, 서사적 설명 없이 시각 자료만 게시하면, 통계에 익숙하지 않은 사람들이 인과관계가 작용한다고 가정할 가능성이 있습니다. 그러나 상관관계가 반드시 인과관계를 의미하는 것은 아닙니다.
궁극적으로, 시각적 데이터 스토리텔링은 조직 전체의 사람들이 데이터를 더 명확하게 이해하도록 쉽게 만듭니다. 그러나 복잡한 데이터 분석 및 발표의 경우 여전히 올바른 분석 전문가나 도구가 필요할 가능성이 높습니다.
