데이터 시각화란 무엇인가요?
데이터 시각화는 차트, 그래프 또는 맵과 같은 시각적 요소를 사용해 데이터를 표시하는 프로세스입니다. 이를 통해 복잡하거나, 용량이 많거나, 숫자로 된 데이터를 처리하기 쉬운 시각적 표현으로 변환합니다. 데이터 시각화 도구는 정확성과 세부 정보를 위해 시각적 통신 프로세스를 개선하고 자동화합니다. 시각적 표현을 사용해 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있습니다.
데이터 시각화가 중요한 이유는 무엇인가요?
현대의 기업은 일반적으로 다음과 같은 다양한 데이터 소스의 많은 데이터를 처리합니다.
- 내부 및 외부 웹 사이트
- 스마트 디바이스
- 내부 데이터 수집 시스템
- 소셜 미디어
그러나 원시 데이터는 이해하고 사용하기 어려울 수 있습니다. 따라서 데이터 사이언티스트는 올바른 컨텍스트에서 데이터를 준비하고 제시합니다. 또한 의사 결정자가 데이터 간의 관계를 식별하고 숨겨진 패턴이나 추세를 감지할 수 있도록 데이터에 시각적 형태를 부여합니다. 데이터 시각화는 비즈니스 인텔리전스를 개선하고 데이터 중심 의사 결정 및 전략적 계획 수립을 지원하는 이야기를 만들어줍니다.
데이터 시각화의 이점은 무엇인가요?
다음은 데이터 시각화의 몇 가지 이점입니다.
전략적 의사 결정
주요 이해관계자와 최고 경영진은 데이터 시각화를 사용하여 데이터를 의미 있게 해석합니다. 더 빠른 데이터 분석과 더 큰 그림을 시각화하는 기능을 통해 시간을 절약할 수 있습니다. 예를 들어 패턴을 식별하고 추세를 찾고 인사이트를 얻어서 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.
향상된 고객 서비스
데이터 시각화는 그래픽 표현을 통해 고객의 필요와 욕구를 강조합니다. 고객 서비스의 공백을 식별하고 제품 또는 서비스를 전략적으로 개선하며 운영 비효율성을 줄일 수 있습니다.
직원 참여도 향상
데이터 시각화 기술은 데이터 분석 결과를 대규모 팀에 전달하는 데 유용합니다. 전체 그룹은 데이터를 함께 시각화하여 공통의 목표와 계획을 개발할 수 있습니다. 시각적 분석을 사용하여 목표와 진행 상황을 평가하고 팀 동기를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 팀이 한 분기에 영업 막대 차트의 높이를 늘리기 위해 협력합니다.
데이터 시각화의 구성 요소는 무엇인가요?
데이터 사이언티스트는 데이터 시각화를 위해 3가지 주요 구성 요소를 결합합니다.
스토리
스토리는 데이터 시각화의 목적을 나타냅니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 분석을 통한 달성 목표에 대해 여러 이해관계자와 의견을 나눕니다. 예를 들어 핵심 성과 지표를 측정하거나 판매량을 예측할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트와 비즈니스 사용자는 데이터를 통해 전달하고자 하는 스토리를 식별하기 위해 협업합니다.
데이터
그런 다음 데이터 분석가는 데이터 스토리를 설명하는 데 도움이 되는 적절한 데이터 세트를 식별합니다. 기존 데이터 형식을 수정하고, 데이터를 정리하고, 이상값을 제거하고, 추가 분석을 수행합니다. 데이터 준비 후 다양한 시각적 탐색 방법을 계획합니다.
시각적 객체
그런 다음 데이터 사이언티스트는 새로운 인사이트를 공유하는 데 가장 적합한 시각화 방법을 선택합니다. 주요 데이터 포인트를 강조 표시하고 복잡한 데이터 세트를 단순화하는 차트와 그래프를 만듭니다. 또한 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터를 체계적으로 제시하는 효율적인 방법을 생각합니다.
데이터 시각화 프로세스는 어떤 단계로 이루어지나요?
효과적인 데이터 시각화에는 5가지 단계가 있습니다.
목표 정의
기존 데이터 세트에서 답을 찾을 수 있는 질문을 식별하여 데이터 시각화 목표를 정의할 수 있습니다. 명확한 목표는 다음 유형을 결정하는 데 도움이됩니다.
- 사용할 데이터
- 수행할 분석
- 결과를 효과적으로 전달하는 데 사용할 시각 자료
예를 들어 소매업체에서는 판매량이 가장 많은 제품 포장 유형을 파악하려고 할 수 있습니다.
데이터 수집
데이터 수집에는 내부 및 외부 데이터 소스를 식별하는 작업이 포함됩니다. 온라인에서 방대한 데이터 세트를 구매하고 사용할 수 있습니다. 회사의 기존 데이터 아카이브를 분석에 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 과거 판매량, 마케팅 캠페인 및 제품 포장 데이터를 수집하여 최상의 포장을 찾을 수 있습니다.
데이터 정리
데이터 정리에는 중복된 데이터를 제거하거나, 추가 분석을 위한 수학적 연산을 수행하거나, 질문 기준에 맞게 데이터를 필터링 및 변환하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 휴일이 있는 달과 애프터 마케팅 캠페인의 판매량 데이터를 제거하여 포장 유형별 평균 매출을 식별할 수 있습니다.
데이터 시각 자료 선택
효율적인 시각적 검색을 위해 여러 차트 유형 중에서 선택할 수 있습니다. 최상의 그래픽 표현은 데이터 포인트와 전달하려는 인사이트 간의 관계에 따라 결정됩니다. 예를 들어 막대 그래프를 사용하여 지난 달의 포장 판매량을 색상별로 나타낼 수 있습니다. 그러나 재고에 있는 색상 포장의 비율을 표시하는 데는 원형 차트가 더 적합할 수 있습니다. 데이터 시각화에는 기본적으로 2가지 유형이 있습니다.
정적 시각화
정적 시각화는 특정 데이터 스토리에 대한 단일 보기만 제공합니다. 인포그래픽은 정적 비주얼리제이션의 한 예입니다.
대화형 시각화
대화형 시각화를 통해 사용자는 그래프 및 차트와 상호 작용할 수 있습니다. 최종 사용자는 시각화 파라미터의 변수를 변경하여 새로운 인사이트를 찾거나 심층 정보에 액세스할 수 있습니다. 데이터 시각화 소프트웨어에는 대개 시스템과의 사용자 상호 작용을 위한 대시보드가 포함되어 있습니다.
데이터 시각 자료 생성
데이터 시각화 도구를 사용하여 필요한 데이터 시각 자료를 만들 수 있습니다. 대부분의 도구는 최종 데이터 세트를 가져와서 필요한 보고서를 자동으로 생성합니다. 효과적인 데이터 시각화를 위한 몇 가지 설계 원칙은 다음과 같습니다.
- 크기, 색상, 글꼴 및 그래픽을 사용하여 중요한 세부 정보로 대상의 관심을 유도
- 시각적 단서를 사용하여 데이터에 컨텍스트 제공
- 적절한 색상 조합 선택
- 설명적인 제목을 사용하여 대상에게 주요 인사이트를 제공하고 올바른 질문에 집중할 수 있도록 지원
- 명확한 레이블과 숫자 추가
데이터 시각화 기술 유형에는 무엇이 있나요?
차트와 그래프가 가장 일반적이지만 다양한 데이터 시각화 방법을 사용할 수 있습니다. 데이터 시각화 방법의 5가지 주요 유형은 다음과 같습니다.
시간 데이터 시각화
시간 데이터 시각화는 선 그래프, 선 차트 또는 타임라인과 같은 선형 1차원 객체를 나타내는 데 사용됩니다. 예를 들어, 꺾은선형 차트를 사용하여 지정된 기간 동안 지속적으로 발생하는 변경 사항을 표시할 수 있습니다. 꺾은선형 차트의 여러 선은 같은 기간 동안 다양한 요인의 변화를 보여줍니다.
계층적 데이터 시각화
계층적 데이터 시각화는 상위 항목에 대한 공통 링크가 있는 항목 그룹 또는 항목 집합을 나타냅니다. 이러한 데이터 트리를 사용하여 정보 클러스터를 표시할 수 있습니다. 예를 들어 인벤토리 데이터 수량을 상위 노드(옷)와 하위 노드(셔츠, 바지 및 양말)가 있는 트리로 표시할 수 있습니다.
네트워크 데이터 시각화
네트워크 데이터 시각화는 서로 다른 유형의 관련 데이터 간의 복잡한 관계를 나타내는 데 유용합니다. 예:
- 데이터를 그래프의 점으로 나타내는 산점도
- 산점도에 세 번째 데이터 요소를 추가하는 거품형 차트
- 다양한 크기의 단어를 사용하여 단어 빈도를 나타내는 워드 클라우드
다차원 데이터 시각화
다차원 데이터 시각화는 둘 이상의 데이터 변수를 단일 2D 또는 3D 이미지로 나타냅니다. 막대 차트, 파이 차트 및 누적 막대 그래프는 이러한 시각화의 일반적인 예입니다. 예를 들어, 막대 차트는 둘 이상의 데이터 요소를 비교하고 일정 기간 동안 한 변수의 변화를 보여줍니다. 파이 차트는 각 범주 아래에 전체의 일부를 시각화합니다.
지리 공간 데이터 시각화
열 지도, 밀도 지도 또는 지도 도표와 같은 지리 공간 데이터 시각화는 실제 위치와 관련된 데이터를 표시합니다. 예를 들어 데이터 시각화는 다양한 소매점을 방문하는 고객 수를 보여줍니다.
데이터 시각화 모범 사례는 무엇인가요?
데이터 시각화 모범 사례는 데이터 보고서에 명확성, 완전성 및 정확성을 추가합니다.
설계 요소
창의적인 설계 요소를 사용하면 데이터 시각화를 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다. 색상, 음영 및 모양을 사용하여 시각적 객체에 더 많은 세부 정보를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 물방울 아이콘을 사용하여 물 사용량 보고서의 데이터 값을 나타낼 수 있습니다.
종합적인 증거
분석에 많은 양의 데이터를 사용하면 데이터 시각화의 정확도를 개선할 수 있습니다. 더 많은 증거는 자신감을 높이고 이상값을 눈에 띄게 하는 데 도움이 됩니다. 보다 자세한 시각화 개요를 위해 언제든지 데이터 요약 보고서 또는 통합 데이터 표현을 포함할 수 있습니다.
관련 비교
비교는 데이터에 대한 컨텍스트를 제공하고 주장을 보강합니다. 또한 데이터를 보다 실행 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 시도 전에 관련 데이터와 함께 새로운 아이디어를 시도한 후 현재 데이터를 표시하여 독자에게 상황이 어땠고 어떻게 될 수 있는지 보여줍니다.
데이터 시각화의 문제는 무엇인가요?
데이터 시각화는 정보의 잘못된 표현이나 특정 사실의 과장으로 이어질 수 있는 몇 가지 문제를 갖고 있습니다.
데이터의 지나친 단순화
데이터 사이언티스트는 데이터 이해와 통신 사이에서 균형을 찾아야 합니다. 데이터를 지나치게 단순화하면 주요 정보가 손실될 수 있습니다. 학업 성과에 대한 과학적 데이터 보고서를 예로 들어보겠습니다. 보고서는 지난 10년 동안 학생들의 비디오 게임 사용이 증가한 반면 학업 성취도는 하락했음을 나타내는 막대 차트를 보여줍니다. 그리고 비디오 게임 사용이 학업에 부정적인 영향을 미쳤다고 결론지었습니다. 그러나 데이터 시각화는 지나치게 단순화되어 인구 통계와 학업 성과에 영향을 미치는 기타 여러 요인을 고려하지 않습니다.
편견
편견은 데이터 시각화에 부정적인 영향을 미칩니다. 데이터 보고서를 작성하는 팀은 개인 일정에 맞는 데이터를 미리 선택하여 편향된 결과를 만들어낼 수 있습니다. 데이터 시각화 도구가 더 정확하지만 이를 운영하는 팀이 편견을 갖고 데이터를 선택하고 정리하여 의도치 않게 편향된 결과가 나올 수 있습니다. 따라서 데이터 시각화 작업에 다양한 팀과 의견을 포함하는 것이 중요합니다.
과장
상관 없는 데이터를 시각화하여 존재하지 않는 상관 관계를 생성할 수 있습니다. 악의적인 행위자는 그러한 부정확한 데이터 시각화를 사용하여 해로운 행동이나 잘못된 의사 결정을 정당화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 팀이 가족 관계에 있는 공급업체를 지원하기 위해 제조 장비에 과도하게 지출합니다. 그런 다음 새 장비 설치 후 작업자 안전이 어떻게 개선되었는지 강조하는 데이터 시각화 보고서를 사용하여 구매를 정당화합니다. 그러나 실제로는 새 장비와 관련이 없는 몇 가지 요인이 작업자 안전에 기여했습니다.
데이터 시각화 소프트웨어를 선택할 때 무엇을 확인해야 하나요?
몇 가지 무료 및 유료 데이터 시각화 도구가 있으며 가장 적합한 도구를 선택하는 것은 요구 사항에 따라 다릅니다.
인프라 지원
데이터 시각화 소프트웨어는 기존 IT 인프라 및 데이터베이스와 통합되어야 합니다. 또한 필요할 때 외부 데이터를 직접 가져올 수 있도록 여러 타사 데이터 소스를 지원해야 합니다.
대화형 보고
대화형 보고는 빅 데이터 분석을 개선하고 비기술적 사용자의 패턴 발견을 돕습니다. 데이터 값을 그릴 때 대화형 차트에서 데이터 변수를 필터링, 정렬 또는 이동할 수 있습니다. 변경 사항이 제안되거나 요구될 때마다 기술 팀에 의존할 필요가 없습니다.
보안
데이터 시각화 도구는 비즈니스 인텔리전스 시스템에 취약성을 더할 수 있습니다. 권한이 없는 사용자 및 역할에 대한 액세스를 제한하는 강력한 보안 기능이 있어야 합니다.
확장성
대용량 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있는 빅 데이터 시각화 도구를 권장합니다. 또한 데이터 시각화 작업을 대규모로 자동화할 수 있는 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 기능이 있어야 합니다.
AWS는 데이터 시각화에 관해 어떤 도움을 줄 수 있나요?
AWS에는 모든 유형의 데이터에 대한 자세한 보고서를 작성하는 데 사용할 수 있는 두 가지 주요 데이터 시각화 도구가 있습니다.
Amazon Managed Grafana
Amazon Managed Grafana는 저장 위치에 관계없이 지표를 쿼리, 시각화 및 이해하기 위한 인기 있는 오픈 소스 분석 플랫폼인 오픈 소스 Grafana를 위한 완전관리형 서비스입니다. Amazon Managed Grafana는 기본적으로 AWS 계정의 AWS 데이터 소스와 통합됩니다. 대시보드를 처음부터 작성할 필요 없이 사전 구축된 다양한 시각화 요소 중에서 선택하여 지표, 로그 및 트레이스 분석을 빠르게 시작할 수 있습니다.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight는 ML 기반 데이터 시각적 객체, 대화형 대시보드 및 데이터 분석을 제공하는 클라우드 네이티브 서버리스 비즈니스 인텔리전스 서비스입니다. 이를 사용하여 데이터에서 숨겨진 인사이트를 찾고, 정확한 예측을 수행하고, 새로운 수익 창출 기회를 얻을 수 있습니다. QuickSight는 ML을 사용하여 데이터에 대한 자연어 질문에 대한 정확한 응답을 생성합니다.
지금 무료 계정을 만들어 AWS에서 데이터 시각화를 시작하세요.
