데이터 시각화란 무엇입니까?
데이터 시각화는 원시 데이터를 시각적 표현으로 변환하는 프로세스입니다. 일반적으로 이러한 시각화는 차트, 그래프, 지도 등과 같은 형식으로 제공됩니다. 데이터 시각화는 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 또한 데이터의 추세, 패턴 및 이상값을 식별하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 차트 및 그래프데이터 시각화는 분석 교육을 받지 않았거나 숫자에 능숙하지 않은 사람도 데이터를 더 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
데이터 시각화가 중요하고 효과적인 이유는 무엇입니까?
데이터 분석 교육을 받지 않은 사람에게는 숫자나 통계적인 설명이 가득한 표가 부담스러울 수 있습니다. 하지만 막대 그래프, 지도 또는 차트는 이러한 부담스러운 사실과 수치를 거의 모든 사람이 이해할 수 있는 것으로 변환합니다.
시각화는 공통된 언어입니다. 공식적인 교육 없이도 대부분의 사람들은 막대 그래프나 원형 차트와 같은 것의 기본적인 의미를 파악할 수 있습니다. 그리고 이러한 본능적인 이해에 비즈니스 프로세스에 대한 지식이나 분석가 또는 발표자의 간단한 설명을 더하면 갑자기 숫자가 추상적인 것에서 벗어나 구체적인 의미를 갖게 되는 ”깨달음”의 순간이 발생합니다. 시청자는 이야기를 이해하고 이에 반응할 수 있습니다.
사람들은 문화적으로 이러한 유형의 시각적 단서를 찾도록 훈련받았습니다. 색상은 의미를 갖습니다. 뉴스에서는 어떤 정당이 선두를 달리고 있는지 보여줄 수 있습니다. 상점의 색상은 특정 제품에 적용되는 할인이 무엇인지 알려줍니다. 차트와 그래프를 통해 제시될 때 색상, 선 및 점에서 패턴을 찾는 것은 자연스러운 일입니다. 또한 시각적 데이터는 일반적으로 숫자와 글자의 행보다 더 눈길을 끌고 흥미롭기 때문에 청중이 데이터로 전달되는 이야기에 참여하도록 돕습니다.
데이터 시각화는 어떻게 사용됩니까?
데이터 시각화는 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 많은 경우 데이터 시각화 스토리텔링은 좋은 데이터의 가용성과 데이터를 그림으로 변환하기 위한 리소스(사람 또는 소프트웨어)에 의해서만 제한됩니다. 데이터 시각화가 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 추세 식별, 예를 들어 판매가 감소하고 있거나 특정 프로세스가 이전만큼 생산적이지 않은지 확인
- 복잡한 정보 빠르게 이해, 예를 들어 사람들이 대시보드를 보고 전반적인 프로세스 상태를 확인하는 경우
- 패턴 식별, 예를 들어 매월 첫 번째 수요일에 통화량이 급증하는지 확인
- 관계 식별, 예를 들어 특정 사람이 담당할 때 야간 생산 프로세스가 제대로 작동하지 않는지 확인
- 네트워크 조사, 예를 들어 마케터가 메시지로 어떤 대상을 타겟팅해야 하는지 확인
- 위험 분석 및 문제 해결 문제가 되기 전에
- 스토리 전달 조직에 빠르게 메시지를 전달
- 빈도 식별, 예를 들어 특정 지역에서 제품이 얼마나 자주 구매되는지 확인
위에 언급된 모든 유형의 데이터를 이해하면 기업은 문제의 근본 원인을 파악하고, 성공적인 시나리오를 식별하고, 더 긍정적인 결과를 가져오는 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 시각화 유형
인포그래픽은 매우 일반적인 형태의 데이터 시각화입니다. 실제로 고품질 인포그래픽은 일반 텍스트보다 30배 더 읽힐 가능성이 높습니다. 온라인 마케터와 콘텐츠 제작자는 이러한 인기 있는 이미지를 사용하여 정보를 빠르게 전달합니다. 인포그래픽의 구성 요소에는 막대 그래프 및 선 그래프, 원형 차트 및 색상으로 구분된 지도가 포함되는 경우가 많습니다.
Dashboards 는 인포그래픽에 대한 조직적인 해결책입니다. 일반적으로 다양한 회사, 부서 또는 팀의 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있는 대시보드는 중요한 비즈니스 인텔리전스 보고서를 관리자 및 기타 의사 결정자의 컴퓨터 및 모바일 화면에 제공합니다. 종종 대시보드에 표시되는 차트 및 그래프의 데이터는 실시간이거나 최소한 최근 데이터이므로 사용자가 하루 종일 프로세스를 계속 확인할 수 있습니다. 일반적으로 정적인 인포그래픽과 달리 대시보드에는 일부 기본 데이터 분석 도구가 포함될 수 있습니다. 사용자는 탭하거나 클릭하여 지표를 더 자세히 분석하거나 동일한 데이터 시각화 스토리를 다른 방식으로 볼 수 있습니다.
비즈니스 환경에서 데이터 시각화는 일반적으로 다양한 차트와 그래프를 포함합니다. 이러한 차트와 그래프는 대시보드 및 기타 프로세스 소프트웨어에 포함되거나, 공용 공간의 모니터 또는 게시판에 표시되거나, 회의실 프레젠테이션에 삽입됩니다. 데이터 분석 및 시각화에서 일반적으로 사용되는 시각적 요소의 몇 가지 예는 아래에 요약되어 있습니다.
차트 및 그래프
차트와 그래프는 일반적으로 데이터 시각화 스토리텔링에 대해 논의할 때 고려되는 첫 번째 도구입니다. 선 그래프는 숫자보다 빠르게 시간에 따른 데이터 추세의 전체적인 스토리를 전달할 수 있으며, 막대 그래프를 사용하면 시청자가 다양한 범주 간의 수 또는 성능을 빠르게 비교할 수 있습니다. 그러나 선과 막대는 데이터 분석 및 BI 보고 도구 상자에서 사용할 수 있는 유일한 그래픽 도구가 아닙니다. 데이터 시각화에 사용되는 다른 차트와 그래프는 다음과 같습니다.
- 상자 그림 은 프로세스를 위 또는 아래로 끌어당기는 이상값이 있는지 빠르게 확인할 수 있는 좋은 방법입니다. 또한 평균, 표준 편차 및 평균을 비교할 때 유용합니다. 이러한 분석 요소는 ”이 두 프로세스가 통계적으로 동일한가?”와 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.
- 간트 차트 는 시간 경과에 따른 프로젝트 또는 프로세스를 빠르게 시각화합니다. 복잡한 일정이 계획대로 현실적인지 확인하고, 한 프로세스가 다른 프로세스와 충돌하거나 겹치는 부분을 찾아내고, 프로세스가 지연될 때 예측하거나 확인할 수 있는 좋은 방법입니다.
- 산점도 는 점을 사용하여 고려 중인 모든 데이터 포인트를 시각적으로 나타냅니다. 이를 통해 잠재적인 추세, 이상값 및 그룹을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 직원의 일일 효율성을 추적하는 경우 각 직원은 다른 색상의 점으로 표시될 수 있습니다. 이렇게 하면 한 직원이 다른 직원보다 훨씬 더 높은 성과를 내는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 이 차트를 통해 요일과 같은 다른 요소가 전반적인 성능에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.
- 히스토그램 은 데이터의 분포를 보여줍니다. 히스토그램은 확률 결론을 도출하는 데 도움이 되는 통계 도구입니다. 그러나 시각화 스토리텔링 도구로서는 프로세스가 올바른 평균을 유지하고 있는지 또는 이상값이 데이터 또는 결과에 영향을 미치고 있는지 빠르게 보여줄 수 있습니다.
- 원형 차트 는 프로세스에서 어떤 요소가 작용하는지 빠르게 보여주는 방법입니다. 다양한 버전의 원형 차트는 전체의 각 부분이 제 역할을 하고 있는지 확인하거나 프로세스 또는 결과에서 가장 중요한 요소가 무엇인지 확인하려는 경우에 유용합니다.
- 관리 차트 는 시간이 지남에 따라 프로세스의 변화를 추적하는 특정 유형의 선 또는 점 차트입니다. 이러한 통계적 프로세스 관리 도구는 프로세스가 ”제어” 상태인지 아닌지에 대한 정보를 빠르게 제공할 수 있습니다. 관리 차트는 종종 분석 대시보드의 일부로 사용되는데, 이는 프로세스가 설계대로 작동하는지 또는 개선을 위해 수동 개입이 필요한지 확인하는 데 사용할 수 있기 때문입니다.
- 트리맵 차트는 다양한 크기와 색상의 중첩된 노드(사각형)를 사용하여 계층적 데이터를 표시하는 데이터 시각화 도구이므로 데이터 패턴을 쉽게 확인하거나 데이터 양을 비교할 수 있습니다. 트리맵 차트 시각화는 특정 시나리오에서 사용해야 합니다. 막대 차트 또는 선 차트와 같은 시각화와 동일한 문제를 해결하지는 않지만 대신 더 복잡하고 풍부한 데이터 표시를 위한 것입니다.
표
그림은 천 개의 단어만큼 가치가 있을 수 있지만 때로는 데이터 스토리텔링과 관련하여 차트와 그래프만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 시각 자료와 함께 데이터에 대한 더 구체적인 정보를 제공하려는 경우 테이블이 일반적으로 해당 정보를 표시하는 가장 좋은 방법입니다. 이는 모든 사람이 테이블의 열 및 행 구조를 알고 있기 때문입니다.
이해 관계자가 더 자세한 정보를 보기를 원한다는 것을 알고 있을 때 데이터 시각화 보고서에 테이블을 포함할 수 있습니다. 또한 차트에서 도출될 수 있는 결론에 영향을 미치는 특정 데이터가 어떻게 작용하는지 구체적으로 지적하려는 경우 테이블을 포함할 수 있습니다.
데이터 분석이 소프트웨어에 포함된 경우일반적으로 테이블을 볼 수 있는 옵션이 함께 제공되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 사용자가 대시보드에서 막대 차트를 볼 수 있는 경우, 해당 차트를 클릭하여 테이블과 해당 데이터를 볼 수 있습니다. 이 기능은 막대 차트가 우려되는 경우 관리자가 추가 정보를 확인한 후 조치를 취하는 데 유용할 수 있습니다.
지도
지도는 위치와 관련된 데이터를 표시하는 데 이상적인 방법입니다. 어느 주에 가장 많은 제품을 배송합니까? 어떤 동네에 가장 오래된 건물이 있으며 따라서 특정 유형의 서비스가 필요합니까? 시설에서 온도가 가장 낮은 곳은 어디입니까? 이러한 질문은 지도 데이터를 통해 가장 잘 답변할 수 있습니다.
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데이터 시각화의 이점
데이터 시각화는 많은 이점을 제공합니다. 원시 데이터를 모든 사람이 이해할 수 있는 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있을 뿐만 아니라 의사 결정 프로세스를 안내하기 위해 데이터 우선 접근 방식으로 전환했습니다.의사 결정 속도를 높이고, 패턴과 추세를 식별하고, 궁극적으로 수익을 증대시킬 수 있습니다.
데이터 시각화의 주요 이점은 다음과 같습니다. 한눈에 많은 양의 데이터를 흡수할 수 있습니다.:
인간의 뇌는 시각적으로 생각하도록 프로그램되어 있습니다. 뇌는 텍스트보다 60,000배 빠르게 시각적 요소를 처리할 수 있습니다. 또한 뇌는 약 13밀리초 만에 이미지를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 그래프, 차트 또는 기타 데이터의 시각적 표현을 보는 것이 얼마나 강력한지 생각해 보세요. 뇌는 숫자 행이 있는 스프레드시트를 보는 것보다 훨씬 쉽게 데이터를 처리할 수 있습니다.
의사 결정 프로세스 속도를 높입니다.
뇌가 시각적 표현에서 데이터를 매우 빠르게 처리할 수 있다면, 데이터 기반 결정을 더 빠르게 내릴 수 있다는 의미입니다.
워튼 스쿨 에 따르면 데이터 시각화는 합의에 도달하고 행동으로 나아가는 능력을 21% 향상시킬 수 있습니다.운영과 결과 간의 관계를 쉽게 보여줍니다.
경쟁 환경에서 비즈니스 운영과 시장 성과 간의 상관 관계를 찾는 것이 중요하므로 데이터 시각화의 주요 이점 중 하나는 사용자가 둘 사이의 연결을 추적하고 필요할 때마다 적절하게 조치를 취할 수 있도록 한다는 것입니다.
수익을 증대시킬 수 있습니다.
데이터 시각화는 의사 결정자가 올바른 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 올바른 정보를 찾는 것입니다. 실시간 데이터 시각화의 도움을 받아 귀하와 귀하의 팀은 비즈니스의 다양한 측면에 대한 고급
예측 분석 을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 최신 판매 데이터를 통해 마케팅 전략을 결정하거나 대상 고객에게 인기 있는 제품을 확인할 수 있습니다. 데이터 시각화 모범 사례
먼저 사용자를 이해하십시오.
데이터 시각화를 만들 때 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 분석할 사람인 사용자를 이해하는 것입니다. 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 질문은 다음과 같습니다. 이 시각화를 누가 사용할 것입니까?
- 내 대상은 누구입니까? 데이터 스토리를 통해 누구에게 다가가려고 합니까?
- 이 시각화는 어떤 질문에 답해야 합니까?
- (질문 없음)
- 하나의 시각 자료가 필요한가, 아니면 여러 개가 필요한가요?
- 이것은 탐색적 시각 자료인가, 아니면 설명적 시각 자료인가요?
적절한 차트 유형을 사용하세요. 차트 유형을 결정하기 전에, 다음과 같이 자문해 보세요. 시각 자료를 통해 어떤 데이터 이야기를 전달하려고 하는가? 데이터를 비교하거나 데이터 분포를 보여주고 싶은가? 추세 분석을 하거나 다른 분석을 하는가? 이러한 질문에 대한 답을 얻으면 데이터 이야기를 가장 잘 전달할 수 있는 차트 유형을 쉽게 선택할 수 있습니다.
색상 및 텍스트의 적절한 사용색상은 말보다 더 강력하게 우리에게 다가가고 감정적인 수준에서 우리와 소통합니다. 대부분의 경우 우리는 인식하지 못하지만, 무의식적인 수준에서 모든 색상은 사람들에게 다른 감정을 불러일으킵니다. 첫인상의 62~90%는 특정 상황에서 색상을 어떻게 인식하는지에 따라 결정됩니다. 따라서 여기서의 과제는 색상의 힘을 효과적으로 사용하여 전달하려는 메시지를 전달하는 것입니다.
차트의 불필요한 요소를 피하세요.****– 에드워드 투프테는 데이터 시각화의 선구자로, ‘무엇보다도 데이터를 보여주세요’라고 말합니다. 불필요한 정보나 그래픽(예: 배경 이미지, 과도한 격자선, 음영 등)을 추가하여 청중을 혼란스럽게 하지 마세요. 항상 가장 간단한 방법이 데이터를 보여주는 가장 좋은 방법이라는 점을 기억하세요.
데이터를 명확하게 제시하세요.사용 가능한 시각 자료 기능을 활용하여 데이터 이야기의 명확성을 확보하세요.
- 알파벳순으로 정렬하면 사람들이 원하는 것을 찾는 데 도움이 됩니다.
- 오름차순으로 정렬하면 성장 이야기를 전달하는 데 도움이 됩니다.
- 내림차순으로 정렬하면 가장 큰 것과 가장 작은 것을 비교하는 데 도움이 됩니다.
- 설명적이고 간결한 제목은 차트의 이유를 제시합니다.
- 추세선은 시계열 데이터 세트를 명확하게 보여줍니다.
- 값 오버레이는 분석 중에 세부 정보를 제공합니다.
중요한 것을 강조하세요. 전달하려는 이야기에서 중요한 것에 사람들의 관심을 집중시키세요.
- 시리즈 강조는 사용자가 무엇을 봐야 하는지에 초점을 맞춥니다.
- 조건부 서식은 발산하는 색상 팔레트를 사용하여 주요 데이터 포인트에 주의를 환기시킵니다.
- 주석은 차트 또는 협업을 통해 스토리텔링을 지원할 수 있습니다.
- 이상치 감지는 예상 값 내 또는 외의 데이터 범위를 보여줍니다.
- 시계열 예측은 예상되는 기능입니다.
- 선형 회귀는 종속 변수와 독립 변수 간의 추세를 보여줍니다.
효과적인 상호 작용을 사용하세요. 효과적인 상호 작용을 사용하는 것은 또한 데이터 시각화 모범 사례의 일부입니다. 사용자가 수행할 수 있는 기능에는 데이터 필터링, 대시보드 및 시각 자료를 다른 대시보드 및 시각 자료에 연결하여 사용자에게 더 깊은 통찰력을 제공하고 포괄적인 분석을 수행하는 기능이 포함됩니다..
3D를 현명하게 사용하세요. 3D 시각 자료는 표면 분석, 변동성 분석 또는 지형 연구를 수행하는 경우에 적합합니다. 표준 비즈니스 용도로는 3D를 사용하지 마세요.
적절한 수준의 세부 정보를 사용하세요.데이터 이야기에 기여하지 않는 과도한 세부 정보를 사용하지 마세요.
적절한 척도를 사용하세요. Y축의 척도를 변경하지 마세요. 이렇게 하면 데이터가 의도한 것과 다른 이야기를 전달할 수 있습니다.
실제 데이터 시각화 예제
데이터 시각화는 항상 독립적으로 존재할 수 없습니다.
데이터 시각화가 강력하지만, 회사가 사용해야 하는 유일한 데이터 분석 도구는 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다(예: 셀프 서비스 임베디드 분석 소프트웨어)와 같은 분석 도구를 고려하세요. 데이터의 시각적 표현은 항상 독립적으로 존재할 수 없기 때문에 많은 비즈니스 인텔리전스 보고 도구 및 대시보드 옵션을 통해 사용자가 정보의 더 깊은 수준으로 드릴다운할 수 있습니다.
데이터 시각화가 제대로 작동하지 않는 한 가지 예는 상관 관계가 있는지 확인하려는 경우입니다. 두 개의 데이터 세트를 다른 색상으로 표시하는 상관 관계 차트를 사용할 수 있습니다. 두 데이터 세트의 점이 동일한 선을 따라 있으면 관계가 있음을 나타낼 수 있습니다. 그러나 이에는 상당한 통계가 적용되며 시각 자료만으로는 두 데이터 세트가 통계적으로 관련이 있는지 여부를 판단하기에 충분한 세부 정보를 제공하지 못할 수 있습니다. 또한 시각 자료만 게시하고 설명이 없으면 통계에 익숙하지 않은 사람들이 원인과 결과가 있다고 가정할 수 있습니다. 그러나 상관 관계가 반드시 인과 관계를 의미하는 것은 아닙니다.
궁극적으로 시각적 데이터 스토리텔링을 통해 조직 전체의 사람들이 데이터를 더 명확하게 이해할 수 있습니다. 그러나 복잡한 데이터 분석 및 프레젠테이션과 관련하여 여전히 적절한 분석 전문가 또는 도구가 필요할 수 있습니다.
