데이터 시각화

정보를 빠르게 이해

그래픽으로 나타낸 비즈니스 정보를 이용하면 명확하고 일관적인 방식으로 많은 양의 데이터를 파악하여 결론을 도출할 수 있습니다. 또한 (스프레드시트 형식의 정보를 분석하는 것에 비해) 그래픽 형식의 정보는 분석이 훨씬 빠르기 때문에 문제를 적시에 해결할 수 있으며 질문에 대한 해답을 빠르게 도출할 수 있습니다.

관계성과 패턴의 파악

방대한 양의 복잡한 데이터라도 그래픽으로 표현하면 이해하기 쉬워집니다. 따라서 서로 관련성이 높은 파라미터를 인지할 수 있습니다. 상관 관계가 명확한 파라미터도 있지만 그렇지 않은 파라미터도 있습니다. 이러한 관계를 파악하면 가장 중요한 목표에 영향을 줄 수 있는 영역에 집중할 수 있습니다.

새로운 동향 파악

데이터 시각화를 이용해 비즈니스와 시장의 동향을 파악하면 경쟁 우위를 확보할 수 있으며 궁극적으로 수익을 높일 수 있습니다. 또한 제품의 품질이나 고객 이탈에 영향을 미치는 이상치를 쉽게 발견하고, 문제가 커지기 전에 사전에 해결할 수 있습니다.

정보 전달

시각적 분석을 통해 새로운 분석 정보가 발견되면 이를 관련 인원에게 공유해야 합니다. 이 단계에서는 도표나 그래프 또는 기타 시각적으로 효과적인 데이터 형식을 사용하는 것이 중요한데, 이는 시선을 집중시켜 메시지를 신속히 전달할 수 있기 때문입니다.

새로운 기술을 구현하려면 먼저 거쳐야 할 몇 가지 단계들이 있습니다. 데이터를 확실하게 이해해야 할 뿐만 아니라 목표와 요구사항, 정보 전달 대상도 이해해야 합니다. 데이터 시각화 기술을 구현하려면 먼저 다음을 수행해야 합니다.

• 시각화하려는 데이터가 무엇인지, 그리고 그 크기와 기수성(열에 있는 데이터 값의 고유성)을 이해해야 합니다.
• 시각화하려는 데이터와 전달하려는 정보의 유형을 결정해야 합니다.
• 정보를 누구에게 전달할 것인지, 또 이들이 시각적 정보를 어떻게 처리하는지를 이해해야 합니다.
• 정보 전달 대상에게 가장 단순한 형태로 정보를 명확하게 전달할 수 있는 시각적 형식을 사용해야 합니다.

보유한 데이터의 유형을 비롯해, 정보를 소비할 대상이 파악되면 이제 처리할 데이터의 양에 대비해야 합니다. 빅데이터를 처리하려면 많은 양, 다양한 종류, 다양한 속도를 고려해야 하기 때문에 빅데이터는 시각화에 새로운 해결 과제를 야기합니다. 또한 데이터를 관리하고 분석하는 속도보다 데이터가 생성되는 속도가 더 빠른 경우도 많습니다.

또 고려해야 할 요인들이 몇 가지 있는데, 이를테면 시각화하려는 열의 기수성을 들 수 있습니다. 기수성이 높다는 것은 고유값의 비중이 높다는 것을 의미합니다(예: 모든 항목이 고유성을 가져야 하는 은행 계좌번호). 기수성이 낮다는 것은 데이터 열에서 반복값의 비중이 높다는 것을 의미합니다(예: '성별' 열).