빅데이터 데이터 시각화 소개

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데이터 시각화란 데이터를 단순 나열이나 표형태의 표현방식 좀더 발전되어서 원, 막대 같은 그래프로 표현된다. 그러나 이것만으로는 복합적이고 다차원적인 데이터에서 통찰을 얻기에는 힘들다. 개발자로서 관심있는 주제로 데이터 시각화에 대한 좋은 글이 있어서 간략하게 소개하고자 한다.

작성자: ospace114@empal.com, http://ospace.tistory.com/

데이터 시각화란

데이터 시각화(data visualization)란 전통적인 통계와 지표를 도표나 그래프 방식을 표현하는 방법이다. 그러나 최근 빅 데이터로 인한 많은 정보를 시각적으로 표현하기 위한 방법이 필요하게 되었다.

시각적 이해

사람이 이해하는 프로세스를 다음 처럼 표현할 수 있다.

• data(원재료) → information(의미추출) → knowledge(일반화) → wisdom(내재화)

사람이 어떤 것을 보고 이해하고 다시 재생산하는 과정을 말할 수 있다. 특히 사람들은 경험에 의한 스토리텔링이 windom에 있어서 중요하다.

데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하는 방법으로 데이터를 명확하게 이해하고 서로간에 커뮤니케이션을 위한 도구로서 활용될 수 있다.

시각화 분류

정보디자인에 대한 시각화 분류는 메시지가 정보형에서 설득형에 따라서 구분할 수 있다.

• 정보형 메시지: 객관적 정보 전달
• 설득형 메시지: 주장(설득적 메시지)을 알리기 위함

빅데이터에 대한 시각화는 좀더 정보형에 가깝다. 그리고 이를 기반으로 해서 의미있는 설득형 메시지 결과물이 인포그래픽이 된다.

시각화 프로세스

패스트 컴퍼니에 데이터를 시각화하는 10단계 프로세스를 살펴보자.

1. 데이터 수집
   • 관련된 모든 데이터를 수집
   • 단서로 부터 새로운 리서치 진행
2. 분석
   • 시간이 걸려도 중요하지 않은 데이터까지 분석
3. 내러티브 검색
   • 데이터에 익숙해지기 위해서 스스로 질문
     • 제공하려는 정보가 있는 스토리를 만들 수 있나?
     • 주제가 관심이 가는가?
     • 의미 있는 사실이나 가치가 있나?
4. 문제 정의
   • 이야기가 가진 결과에 대한 논리성 검토
5. 계층구조 생성
   • 이야기 중심을 정하고 개별 자료 정리
   • 자료에서 주인공과 조연 요소를 정리
6. 와이어 프레임 작성
   • 중요 정보를 이해 가능한 시각 표현 방법 만듬
   • 시각 표현은 정보 계층 구조를 이해하도록 함
7. 포멧 선택
   • 설명용 다이어그램, 흐름 및 인터랙션 선택
   • 데이터에 의해서 선택이 결정
8. 시각 접근 방법 선택
   • 데이비드 맥캔드레스나 니콜라스 펠톤 같은 초기 데이터 아름다움을 만듬
     • 차트, 그래프 형태의 시각적 재미, 컬러나 타이포그래프 연결 구조로 추상화적 느낌
   • 피터 온토트나 스코트 스토웰 같은 일러스트나 메타포 이미지 활용
     • 은유적 콘텍스트로 정보를 극명하게 표현
9. 정제와 테스트
   • 정제 과정으로 목적에 맞게 쉽게 이해되는지 확인
10. 배포
    • 사람들을 자신만의 방법으로 수용함

마무리

데이터 시각화 부분에도 관심이 있어서 정리해보았지만, 너무 부족해보이네요. 도움이 되었기를 바라며 즐프하세요. ospace.

참고

[1] 이지선, 빅데이터 분석 시각화 분석, http://www.slideshare.net/neofuture/sds-n2