데이터 시각화란 무엇인가요?

데이터 시각화가 무엇인가요?

데이터 시각화는 차트, 플롯, 인포그래픽 및 애니메이션과 같은 일반적인 그래픽을 사용하여 데이터를 표현하는 것입니다. 이러한 시각적 정보 표시는 복잡한 데이터 관계와 데이터 기반 인사이트를 이해하기 쉬운 방식으로 전달합니다.

데이터 시각화는 다양한 목적으로 활용될 수 있지만, 데이터 팀에서만 사용하도록 제한되어 있는 것은 아니라는 점을 명심하세요. 경영진은 데이터 시각화를 활용하여 조직 구조와 위계를 전달하고, 데이터 분석가와 데이터 과학자는 데이터 시각화를 활용하여 패턴과 트렌드를 발견하고 설명합니다. Harvard Business Review (ibm.com 외부 링크)는 데이터 시각화를 아이디어 도출, 아이디어 표현(일러스트), 시각적 발견, 일상적 데이터 시각화의 네 가지 주요 목적으로 분류합니다. 아래에서 더 자세히 알아보겠습니다.

아이디어 도출

데이터 시각화는 일반적으로 팀 전체에서 아이디어 도출을 촉진하는 데 사용됩니다. 데이터 시각화는 프로젝트를 시작할 때 브레인스토밍 또는 디자인 싱킹(Design Thinking) 세션에서 다양한 관점의 취합을 지원하고 집단의 공통 관심사를 강조하여 보여주는 수단으로 자주 활용됩니다. 이러한 시각화는 일반적으로 다듬어지거나 정제되지 않지만, 팀이 주요 이해관계자를 위해 해결하고자 하는 문제에 관한 의견을 일치시킬 수 있도록 프로젝트의 기반을 설정하는 데 도움이 됩니다.

아이디어 일러스트

아이디어를 설명하기 위한 데이터 시각화는 전략이나 프로세스와 같은 아이디어를 전달하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 튜토리얼, 자격증 과정, 전문 센터와 같은 학습 환경에서 사용되지만, 조직 구조나 프로세스를 나타내는 데에도 사용될 수 있으며, 특정 작업을 위해 적합한 개인 간의 커뮤니케이션을 촉진합니다. 프로젝트 관리자는 워크플로를 설명하기 위해 간트 차트와 단계별 차트를 자주 사용합니다.데이터 모델링은 또한 추상화를 사용하여 기업 정보 시스템 내의 데이터 흐름을 표현하고 더 잘 이해할 수 있도록 하여 개발자, 비즈니스 분석가, 데이터 설계자 및 기타 관계자들이 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스의 관계를 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

시각적 감지

시각적 발견과 일상적 데이터 시각화는 데이터 팀과 더욱 긴밀하게 연계됩니다. 시각적 발견은 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 기타 데이터 전문가가 데이터 세트 내 패턴과 트렌드를 식별하는 데 도움이 되며, 일상적인 데이터 시각화는 새로운 인사이트를 찾은 다음 후속 스토리텔링에 도움이 됩니다.

데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터 과학 프로세스의 중요한 단계로, 팀과 개인이 동료와 의사 결정권자에게 데이터를 더 효과적으로 전달하는 데 도움이 됩니다. 보고 시스템을 관리하는 팀은 일반적으로 정의된 템플릿 보기를 활용하여 성능을 모니터링합니다. 그러나 데이터 시각화는 성능 대시보드에만 국한되지 않습니다. 예를 들어, 텍스트 마이닝을 하는 동안 분석가는 워드 클라우드를 사용하여 이 비정형 데이터 내의 주요 개념, 트렌드 및 숨겨진 관계를 포착할 수 있습니다. 또는 지식 그래프에서 엔티티 간의 관계를 설명하기 위해 그래프 구조를 활용할 수도 있습니다. 다양한 유형의 데이터를 표현하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 이는 핵심 분석팀뿐 아니라 조직 전반이 활용해야 하는 스킬 세트라는 점을 명심하세요.

적절한 파운데이션 모델을 선택하는 방법

이 모델 선택 프레임워크를 사용하여 성능 요구 사항과 비용, 위험 및 배포 요구 사항의 균형을 맞추면서 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

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데이터 시각화 유형

데이터 시각화의 초기 형태는 17세기 이전 이집트 시대로 거슬러 올라갈 수 있으며, 주로 길 찾기나 탐험에 활용되었습니다. 시간이 지나면서 사람들은 경제, 사회 및 보건 분야와 같은 다양한 분야에 데이터 시각화를 사용했습니다. 특히 주목할 만한 것은, 에드워드 터프티가 출간한 The Visual Display of Quantitative Information(ibm.com 외부 링크)입니다. 이 책은 개인이 데이터 시각화를 활용하여 데이터를 더 효과적으로 표현할 수 있음을 보여주었습니다. 그의 저서는 특히 기업이 실시간으로 성과 메트릭을 보고하기 위해 대시보드를 활용하는 오늘날에도 여전히 중요한 의미를 갖습니다. 대시보드는 여러 데이터 소스의 데이터를 추적하고 시각화하는 데 효과적인 데이터 시각화 도구로, 팀 또는 인접 팀의 특정 행동이 성과에 미치는 영향에 대한 가시성을 제공합니다. 대시보드에는 다음과 같은 일반적인 시각화 기술이 포함됩니다.

표: 행과 열로 구성되어 변수를 비교하는 데 사용됩니다. 표는 많은 정보를 체계적인 방식으로 보여줄 수 있지만, 단순히 전반적인 추세를 파악하려는 사용자에게는 압도적으로 느껴질 수 있습니다.

파이 차트 및 누적 막대형 차트: 이 그래프는 전체의 부분을 나타내는 섹션으로 나뉩니다. 데이터를 정리하고 각 구성 요소의 크기를 간단히 비교할 수 있습니다.

선형 및 영역 차트: 이러한 시각적 요소는 시간 흐름에 따른 일련의 데이터 포인트를 표시하여 하나 이상의 수량 변화를 보여주며 예측 분석에 자주 사용됩니다. 선 그래프는 선을 사용하여 이러한 변화를 보여주며, 영역 차트는 데이터 점과 선 세그먼트를 연결하여 변수를 겹쳐 쌓고 색상을 사용하여 변수를 구별합니다.

히스토그램: 이 그래프는 특정 범위에 속하는 데이터의 양을 나타내는 막대 차트(막대 사이에 공백이 없음)를 사용하여 숫자 분포를 표시합니다. 이 시각적 기능을 통해 최종 사용자는 특정 데이터 세트 내의 이상치를 쉽게 식별할 수 있습니다.

산점도: 이러한 시각 자료는 두 변수 간의 관계를 밝히는 데 유용하며, 회귀 데이터 분석에서 일반적으로 사용됩니다. 하지만, 이러한 차트는 때때로 버블 차트와 혼동될 수 있습니다. 버블 차트는 x축, y축, 버블의 크기를 통해 세 가지 변수를 시각화하는 데 사용됩니다.

히트맵: 위치별 행동 데이터를 시각화하는 데 도움이 되는 그래픽 표현 디스플레이입니다. 이는 지도상의 위치일 수도 있고 웹페이지일 수도 있습니다.

트리맵: 계층적 데이터를 중첩된 모양 집합(일반적으로 직사각형)으로 표시합니다. 트리맵은 영역 크기를 통해 카테고리 간의 비율을 비교하는 데 유용합니다.

오픈 소스 시각화 툴

데이터 시각화 툴에 대한 액세스가 그 어느 때보다도 쉬워졌습니다. D3.js와 같은 오픈 소스 라이브러리는 분석가가 대화형 방식으로 데이터를 보여줄 수 있는 방법을 제공하여 새로운 데이터로 더 많은 대상을 참여시킬 수 있도록 합니다. 가장 널리 사용되는 오픈 소스 시각화 라이브러리는 다음과 같습니다.

D3.js: 웹 브라우저에서 동적인 대화형 데이터 시각화를 생성하기 위한 프런트 엔드 JavaScript 라이브러리입니다. D3.js(ibm.com 외부 링크)는 HTML, CSS, SVG를 사용하여 모든 브라우저에서 볼 수 있는 데이터 시각화를 생성합니다. 또한 상호 작용 및 애니메이션을 위한 기능도 제공합니다.

ECharts: 제품, 연구 논문, 프레젠테이션 등에 직관적이고 인터랙티브하며 고도로 사용자 정의 가능한 차트를 쉽게 추가할 수 있는 강력한 차트 작성 및 시각화 라이브러리입니다. Echarts(ibm.com 외부 링크)는 JavaScript와 경량 캔버스 라이브러리인 ZRender를 기반으로 합니다.

Vega: Vega(ibm.com 외부 링크)는 스스로를 "시각화 문법"이라고 정의하며, 웹에서 액세스할 수 있는 대규모 데이터 세트에 대한 맞춤형 시각화를 지원합니다.

deck.gl: Uber의 오픈 소스 시각화 프레임워크 제품군에 속합니다. deck.gl(ibm.com 외부 링크)는 빅데이터에 대한 탐색적 데이터 분석에 사용되는 프레임워크입니다. 웹에서 고성능 GPU 기반 시각화를 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 시각화 모범 사례

쉽게 사용할 수 있는 데이터 시각화 툴이 너무 많아서 비효율적인 정보 시각화도 증가하고 있습니다. 시각적 커뮤니케이션은 데이터 시각화가 대상 고객이 의도한 인사이트나 결론에 도달하는 데 도움이 되도록 간단하고 신중해야 합니다. 다음 모범 사례는 데이터 시각화가 유용하고 명확한지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

컨텍스트 설정: 바로 이 데이터 포인트가 중요한 이유를 대상에게 알릴 수 있도록 일반적인 배경 정보를 제공하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 전자 메일 열람률 성과가 저조한 경우, 회사의 열람률과 전체 업계의 열람률을 비교하여 회사가 이 마케팅 채널에서 문제를 겪고 있음을 보여 줄 수 있습니다. 행동을 유도하기 위해서는 현재 성과가 목표, 벤치마크 또는 기타 핵심 성과 지표(KPI)와 같은 가시적인 지표에 비해 어떠한지를 대상이 이해해야 합니다.

대상 파악: 시각화가 누구를 위해 설계되었는지 생각한 다음, 데이터 시각화가 그 대상의 요구에 맞는지 확인해야 합니다. 이 대상은 무엇을 달성하고자 하나요? 이 대상은 어떤 종류의 질문에 관심을 갖나요? 시각화를 통해 대상의 우려 사항을 해결할 수 있나요? 여러분은 제공하는 데이터가 사람들이 자신의 역할 범위 내에서 행동하도록 동기를 부여하기를 원할 것입니다. 시각화가 명확한지 잘 모르겠는 경우, 대상 그룹의 한두 명을 대상으로 프레젠테이션을 진행하여 피드백을 받고 대규모 프레젠테이션 전에 추가로 편집해도 좋습니다.

효과적인 시각 자료 선택: 특정 시각 자료는 특정 유형의 데이터 세트를 위해 디자인됩니다. 예를 들어 산점도는 두 변수의 관계를 효과적으로 나타내는 반면, 선 그래프는 시계열 데이터를 효과적으로 보여줍니다. 시각 자료가 대상이 요점을 이해하는 데 실제로 도움이 되는지 확인하세요. 차트와 데이터가 잘못 정렬되면 그 반대의 효과가 발생하여 대상에게 명확성을 제공하기는 커녕 혼란만 줄 수 있습니다.

간단함 유지: 데이터 시각화 툴을 사용하면 다양한 정보를 시각 자료에 쉽게 추가할 수 있습니다. 하지만 할 수 있다고 해서 반드시 해야 하는 것은 아닙니다. 데이터 시각화에서는 사용자의 주의를 집중시키기 위해 정보를 추가하는 일에 매우 신중해야 합니다. 예를 들어, 막대 차트의 모든 막대에 데이터 레이블이 필요할까요? 아마도 요점을 설명하기 위해서는 1~2개만 필요할 것입니다. 아이디어를 전달하기 위해 다양한 색상이 필요할까요? 다양한 대상이 볼 수 있는 색상(예: 색맹인 대상도 고려한 색상)을 사용했나요? 대상의 주의를 산만하게 할 수 있는 정보를 제거하여 효과를 극대화할 수 있도록 데이터 시각화를 디자인하세요.