데이터 시각화란?

데이터 시각화의 주된 목표는 데이터를 이해하기 쉽게 만드는 것입니다. 효과적인 시각화는 스토리를 전달하며, 시각화가 없었다면 데이터 세트에 숨겨져 있어서 알아내기 어려웠을 인사이트를 전달해 줍니다.

전문가들이 사용할 수 있는 여러 데이터 시각화 소프트웨어 옵션이 있습니다. Microsoft Visio는 데이터로 연결된 다이어그램을 만들고 공유하는 데 널리 사용되는 옵션입니다.

데이터 시각화는 여러 업계의 전문가들이 효과적인 데이터 스토리를 전달하고 다량의 정보를 이해하기 위해 사용됩니다. 이 방법은 사실 수백년간 존재해 온 것입니다.

공공 보건 시각화부터 대중 음악 분석까지, 데이터 시각화는 대중들이 복잡한 데이터를 이해하도록 지원하는 데도 중요한 역할을 합니다. 

데이터 시각화는 사람들이 대규모 데이터 세트를 이해하기 위해 사용하는 가장 효과적인 기법입니다. 사람의 뇌는 패턴을 인식하고, 시각적으로 구분하고, 내러티브를 통해 세상을 이해하기 때문에 데이터 시각화는 정보를 이해하는 효과적인 수단이 됩니다.

데이터 시각화는 원시 데이터에 비해 여러 가지 이점을 갖습니다.

• 시각적 개체는 이해하기가 쉽습니다. 사람의 뇌는 시각적으로 의사소통하도록 만들어져 있습니다. 데이터 시각화는 사람의 뇌가 정보에 입각한 결론을 내리고 종합적인 관점으로 큰 그림을 볼 수 있도록 원시 데이터를 명확하고 응집력 있는 방식으로 제시합니다.
• 시각화된 콘텐츠는 더 빠르게 처리됩니다. 사람들은 그래프나 차트와 같은 시각적 이미지를 텍스트보다 훨씬 빠르게 처리합니다. 데이터 시각화는 의사 결정 속도를 크게 높여 줍니다.
• 데이터 스토리는 흥미를 유도합니다. 데이터 시각화는 데이터 과학자와 그 밖의 전문가들이 원시 입력값으로부터 내러티브를 만들 수 있도록 해 줍니다. 창의적인 스토리텔링과 기술적인 분석을 엄격하게 구분하는 사람들이 있는 반면, 데이터 과학자들은 그 둘을 결합하여 놀라운 효과를 얻습니다.

데이터 분석은 데이터를 수집, 정리, 분석하여 데이터 기반 인사이트를 찾아내는 프로세스입니다. 데이터 분석은 의사 결정권자들이 전략을 수립하는 데 사용할 수 있는 유용한 정보를 제공한다는 점에서 중요합니다.

다음 단계인 데이터 시각화에서는 다양한 사람들이 데이터를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있도록 만듭니다. 데이터 시각화는 데이터 기반 스토리를 전달하는 동시에 사람들이 데이터 시각화가 아니었다면 알아내지 못했을 패턴이나 관계를 볼 수 있도록 해 줍니다.

데이터 분석과 데이터 시각화는 데이터 과학의 하위 분야입니다. 이 둘을 함께 사용하면 전문가들이 정보에 입각한 결정을 내리고, 데이터 관련 주제에 대한 이해도를 높이고, 앞으로 일어날 이벤트를 예측하는 데 도움이 됩니다.