‘데이터 시각화’(2-①)-‘표준화’와 ‘창의적’ 방식

[애플경제 김예지 기자] 데이터 시각화는 데이터를 가장 알기쉽고 명확하게 전달할 수 있는 방법이다. 주로 그래픽을 사용, 복잡한 데이터와 정보를 간단하고 미적으로 보기 좋은 방식으로 전달한다. 특히 이해하기 어려운 데이터 세트를 시각적으로 이해할 수 있는 표현으로 전환, 의사 결정을 좀더 손쉽게 할 수 있게 한다. 특히 정보를 그래픽으로 표현함으로써 데이터 내에 숨겨져 있는 추세나, 패턴, 상관 관계 등을 한 눈에 식별할 수 있다.

전문가들은 일단 데이터 시각화 방식을 클게 ▲표준 데이터 시각화 사례와 ▲창의적인 데이터 시각화 등 두 가지 주요 기준으로 분류하고 있다. 이를 통해 특히 산업 분야에서 기업의 목표에 가장 적합한 시각화를 선택할 수 있다.

표준 데이터 시각화

표준 데이터 시각화로는 막대 차트, 선형 차트, 원형 차트, 산점도, 히스토그램, 히트맵 등이 있다.

그 중 ‘막대 차트’는 해석이 용이하기 때문에 개별 범주를 비교하거나 간단한 분포를 보여주는 데 적합하다. 일반적으로 다양한 제품의 판매 수치를 비교하거나, 범주별 설문 응답을 시각화하는 데 사용된다.

‘선형 차트’는 시간 경과에 따른 추세나 연속 데이터를 표시하기 위한 데이터 포인트를 표시하는 방식이다. 이는 주가 추적, 기온 변화 모니터링, 인구 증가 등과 같이 시간에 따른 변화를 시각화하는 데 적합하다.

‘원형 차트’(Pie Chart)는 전체에서 차지하는 부분별 구성이나 비율을 설명하는 데 유용하다. 범주 분포를 한눈에 파악할 수 있는 셈이다. 예산 내 비용 할당 등이 그런 경우다.

‘산점도’(散點度, Scatter Plo)는: 산점도는 개별 데이터 포인트를 2차원 그래프에 점으로 표시, 두 변수 간의 관계를 보여주는 것이다. 예를 들어 키와 몸무게 간의 관계를 플로팅하거나, 광고 지출과 판매 수익 간의 상관 관계를 조사한다.

‘히스토그램’은 인구의 연령 분포 또는 지역의 소득 수준 분포와 같이 연속 데이터의 분포를 표시하는 데 매우 유용하다.

‘히트맵’은 색상 그라디언트를 사용하는 방식이다. 이를 통해 행렬 형식으로 데이터 값을 나타내며, 웹사이트의 사용자 상호 작용과 같은 대규모 데이터 세트를 시각화하는 데 효과적이다. ‘히트맵’은 웹 분석에서 사용자가 웹페이지에서 클릭이나, 스크롤을 하거나, 가장 많은 시간을 보내는 곳을 표시, 사용자 동작 정보를 제공한다. 이를 통해 웹사이트 디자인과 콘텐츠 레이아웃을 개선할 수 있게 하는 것이다.

창의적인 데이터 시각화

기술매체 데이터메이션(Datamation)은 “표준적인 시각화와 달리 창의적인 데이터 시각화는 데이터를 그래픽으로 표현하는 프로세스를 한층 정밀하게 한 것”이라며 “이를 통해 복잡한 정보를 이해하고 접근하기 쉽게 한다.”고 전문가들의 일반적인 분류 방식을 전했다.

이에 따르면 우선 ▲‘인포그래픽’이 있다. 이는 시각적 계층 구조와 굵은 타이포그래피를 사용한 것으로 주요 통계에 많이 쓰인다. 또한 다양한 정보에 대한 깊은 통찰력을 제공하고, ‘깨진 하트’ 아이콘 등 관련성 있는 기호를 통해 감정적 요소를 추가한다. 인포그래픽 데이터 시각화는 인식 가능한 아이콘과 통계 정보를 사용함으로써 데이터를 명확하게 전달하는게 특징이다.

예를 들어 ‘Microsoft Power BI’이 대표적이다. 이는 인포그래픽을 만들기 위한 시각화, 텍스트 상자 및 이미지의 조합을 포함, 정적 보고서 및 대시보드를 디자인하는 기능을 갖고 있다. 이렇게 만든 결과물을 정적 이미지나 PDF로 내보낼 수 있다.

다음으로 ▲대화형 데이터 시각화도 많이 쓰인다. 이를 통해 데이터 세트를 동적으로 탐색할 수 있다. 정적 이미지와 확대/축소, 필터링, 추가 정보를 위한 요소를 갖추고 있다. 예를 들어 ‘Alexander Waleczek’의 대화형 데이터 시각화 기술이 대표적이다. 이는 세계 각국이 기념하는 공휴일을 보여주는 세계 지도를 표시하기도 한다. 막대를 선택하면 해당 막대로 표현된 공휴일을 지키는 국가를 확인할 수 있다.

이른바 ▲데이터 스토리텔링도 유용한 시각화 방안이다. 이는 내러티브 스토리텔링과 대화형 및 시각적 요소를 예술적으로 혼합한 것이다. 청중을 데이터에 기반한 응집력 있고 매력적인 스토리로 안내한. 구조화된 내러티브 아크에 의해 시청자를 정보나 이벤트를 접하며, 깊이 이해하도록 한다. 대화형 또는 인포그래픽 시각화와 달리, 데이터 스토리텔링 시각화는 정의된 시작, 중간, 끝이 있는 매력적인 스토리를 만든다.

특히 ‘The Upshot’의 데이터 스토리텔링 시각화는 대화형 요소와 시각적 명확성을 갖추고 있어 매우 매력적이고 유익하다. ‘The Upshot’의 구매 또는 임대 데이터 스토리텔링 시각화는 시간 경과에 따른 임대 비용과 구매 비용을 비교하기도 한다. 이를 통해 복잡한 재무 계산을 쉽게 이해할 수 있는 시각적 표현을 제공한다. 이는 또한 ‘대화형’이어서 데이터를 탐색하고, 다양한 요소의 변화가 임대 또는 구매 여부에 어떤 영향을 미칠 것인지도 확인할 수 있게 한다.

<다음 (2-②)에 계속>