데이터 시각화가 이해와 분석을 개선하여 더 빠르고 의사 결정을 내릴 수 있는 방법

오픈 소스 시각화 도구(Open source visualization tools)

이전과는 달리 데이터 시각화 도구의 사용이 쉬워지고 있습니다. 이는 D3.js와 같은 오픈 소스 라이브러리가 제공되는 데에 기인하고 있으며, 다양한 참여자가 많은 데이터 소스에 접근하여 새로운 분석방식을 적용하는 데에 기여하고 있습니다. 가장 많이 사용되는 오픈소스 시각화 라이브러리는 다음과 같습니다.

  • D3.js: 웹 브라우저에서 동적 대화형 데이터 시각화에 쓰이는 자바스크립트 라이브러리입니다. D3.js는 HTML, CSS, SVG를 사용하여 모든 브라우저에서 볼 수 있는 데이터의 시각화를 제공합니다. 여기에는 상호 작용 기능이나 에니메이션에 대한 지원도 수반됩니다.
  • EChart: 제품, 연구 논문, 프리젠테이션 등에 대해 직관적이고, 반응형이며, 높은 커스터마이즈 레벨을 손쉽게 제공하는 강력한 차트 및 시각화 라이브러리입니다. EChart는 자바 스크립트와 경량 캔버스 라이브러리인 ZRender를 기반으로 제작되었습니다.
  • Vega : Vega는 스스로를 “시각화 문법”이라고 정의하고 있으며, 웹에서 접근할 수 있는 대규모 데이터 세트에 대한 사용자 정의 시각화를 제공합니다.
  • Deck.gl: 우버의 오픈소스 시각화 프레임워크 스위트의 한 종류로, deck.gl탐색적 데이터 분석에 사용되는 프레임워크입니다. 웹에서 고성능 GPU를 기반으로 시각화하는 데에 도움을 줍니다.

데이터 시각화 모범 사례(Data visualization best practices)

쉽게 사용할 수 있는 데이터 시각화 도구가 많아 짐에 따라 비효울적인 데이터 시각화 사례도 증가하고 있습니다. 시각에 기반한 의사소통은 청중이 이에 대한 인지와 결론의 도달에 도움이 되도록 단순하고 명료해야 합니다. 다음 사례에서 데이터 시각화가 어떻게 활용되는지 살펴보겠습니다.

  • 맥락 설정(Set the context): 맥락에 대한 정보를 제공할 떄에 가장 중요한 부분은 배경이 되는 사항에 대한 전달입니다. 예를 들어 메일을 통한 마케팅 캠페인을 진행 중일 떄에 메일의 클릭 수가 전체 산업과 비교하여 높은지, 혹은 낮은지를 비교하여 마케팅 캠페인의 채널 활용이 유용한지 여부를 판단할 수 있습니다. 이를 위해서는 현재의 성과목표가 벤치마킹이 올바로 설정되어 있는지, KPI는 제대로 설정되어 있는지 등을 비교할 수 있어야 합니다.
  • 잠재 고객의 실제 니즈 파악(Know your audience(s)): 시각화의 설계 목적이 실제 요구사항과 맞는지를 확인해야 합니다. 사람들은 자신의 역할이나 행동 범위 내에서 동기가 부여되는 데이터를 제공받기를 원합니다. 시각화를 접하는 청중의 특성을 명확하게 파악하기 위해서 소규모 피드백을 진행한 후 프리젠테이션을 편집하는 방식으로 실제 니즈를 파악할 수 있습니다.
  • 효과적인 시각 도구와 개체의 선택(Choose an effective visual): 특정 시각 개체는 특정유형의 데이터를 표시하기 위해 디자인되었습니다. 예를 들어 산점도 차트는 두 변수 간의 관계를 파악하는 데에 사용되며, 선 그래프는 시계열 데이터를 표시하는 데에 주로 사용됩니다. 시각 자료를 잘못 사용하는 경우 데이터를 잘못 반영하게 되거나, 명확하지 못한 정보를 제공할 수도 있습니다.
  • 단순성 유지(Keep it simple): 데이터 시각화 도구를 사용하면, 데이터를 잘 보여줄 수는 있지만, 반드시 사용해야 한다는 것은 아닙니다. 데이터 시각화를 통해 사용자의 주의를 집중시키기 위해서는 정보의 표시에 사용되는 정보 표기 방식에 주의해야합니다. 너무 많은 색상을 사용하거나 화려한 그래픽은 오히려 집중도를 낯출 수도 있습니다.

IBM의 데이터 시각화

이미 시장에는 다양한 데이터 시각화 도구가 있습니다만, IBM의 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구인 Cognos Analytics를 살펴보시기를 추천드립니다. Cognos Analytics의 셀프 서비스 플랫폼은 인공지능과 머신러닝을 포함한 코그너티브 컴퓨팅 기술을 활용하며, 조직이 데이터를 시각화하고 새로운 인사이트를 찾아내어 데이터 기반 의사결정을 촉진시켜 줍니다. Cognos에 엑셀 등의 일반적인 툴을 사용하여 데이터를 시각화 하는 방법에 대해서는 여기를 참고하세요.

IBM Planning Analytics는 IBM의 인공지능 기반 통합 계획 솔루션으로 계획과 예측, 예산 배정등을 자동화하는 프로그램입니다. Planning Analytics는 프로세스를 가속화하고 신뢰성 있는 결과를 얻음으로써 보다 지능적인 워크플로우를 지원합니다. IBM Planning Analytics은 IBM의 강력한 계산 엔진 TM1을 기반으로 제작되었습니다. 따라서 기업이 데이터를 활용하여 최상의 의사결정을 내릴 수 있는 데에 적절한 자원이 될 수 있습니다.

IBM Watson Studio는 데이터를 기반으로 비즈니스 문제 해결에 필요한 환경과 도구를 제공합니다. 기업은 데이터를 분석하고, 시각화하고, 정리하기 위한 머신 러닝 모델을 만들고 교육에 필요한 도구를 사용할 수 있습니다. 데이터 시각화에 대한 자세한 정보는 IBM Cloud 계정을 등록한 후 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

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