빅데이터 시각화란??

안녕하세요. 아프락사쓰입니다.

 

의사결정에 빅데이터가 사용되기 위해서는, 보는 모든 이가 이해하기 쉽게 만들어져야 합니다.

그 중 가장 효과적인 방법이 시각화입니다.

이번 포스팅에서는 데이터 시각화에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.

 

 

1. 데이터 시각화의 개념

 

빅데이터는 데이터의 풍부함을 드러내기 위한 새로운 방식으로 방대한 양의 데이터를 탐색하거나 이해할 때 가장 좋은 방법으로 시각화를 활용한다. 우리가 시각화에 관심을 갖는 이유는 인간의 시각체계가 거대한 힘과 미묘함을 가지고 있기 때문이다.

여기서 정보를 보는 것과 이해하는 것이 같다고 말하는 선행연구자들은 어려운 정보를 이해하는 과정과 인식의 과정이 많은 관련이 있다고 본다. 러셀의 연구에 따르면, 인간 사고의 내용을 서술하는 체계는 자료, 정보, 지식, 식별, 지혜 등 5가지로 분류되며, 데이터를 지식화하기 위한 과정을 시각화라고 할 수 있다. 여기서 '데이터'는 상징과 같고, 정보는 유용한 데이터와 같으며, 지식은 데이터와 정보의 응용, 지혜는 이해의 정보와 같다라고 정의한다.

 

시각화의 이슈는 과거 정보전달의 부가적 설명을 위한 장치이며, 단순한 수치를 그래프로 나타내는데 불과했다. 그러나 최근 빅데이터 시대의 시각화는 방대한 양의 정보를 하나의 인사이트로 도출 해 낼 수 있는 분석도구이며, 정보전달 및 상황 진단을 위한 프로세스로 이해할 수 있다. 또한 일반 사용자를 위한 새로운 비즈니스 창출의 열쇠를 제공한다고 볼 수 있다. 그러므로 데이터의 시각화의 역할은 같은 카테고리 안의 많은 양의 데이터에 의미를 부여하여 정보 사용자에게 효율적으로 전달하기 위한 과정이다.

 

 

2. 데이터 시각화의 정의

 

스터트 등은 시각화를 "추장적인 데이터를 컴퓨터의 쌍방향적 시각 표현을 통해서 이해와 인식의 정도를 증폭하는 것"이라고 정의한다. 이는 HCI 연구와 결합하여 매우 실용적인 시각화를 만들어 내는데, 인간의 시각 시스템, 시각을 통한 인식과 그 외의 다른 인식 기능의 적응성, 활용성으로부터 가치 있는 결과를 얻기 때문이다.

시각화란 사물에 대한 정신적 모델이나 이미지를 형성하는 것으로 데이터는 그 형태가 어떻든 그림으로 변형될 수 있으며 그 그림은 인간이 해석하게 된다. 여기서 우리가 생각해야 할 이슈는 '표시', '제시', 그리고 '상호작용'이다.

대규모의 데이터를 탐색하거나 이해할 때 가장 유용한 방법으로 시각화를 사용하는데, 여기서 시각화란 같은 범주 안에서 많은 양의 데이터에 의미를 부여함으로써 공간에 배치된 숫자의 패턴을 인지하게 만든 것이다. 데이터의 시각화 작업은 오랜 시간 동안 단순한 수치의 그래프나 데이터의 패턴을 파악하는 방법으로 사용되어왔다. 최근엔 빅데이터의 이슈가 두드러지면서 다른 학문과 융합하여 다양한 정보전달이나 상황분석을 위한 시각적 도구로 메시지 전달을 위한 시각적 표현으로 많이 사용되고 있다.

 

 

3. 데이터  시각화의 특징

 

데이터 시각화는 다양하고 방대한 데이터를 탐색하는 가운데 데이터의 특징을 쉽고 빠르게 알 수 있도록 도와준다. 또한 데이터에 감춰진 내러티브를 찾아내어 이를 논리성과 심미성의 균형을 이루며 보여주는 것 역시 데이터 시각화의 주된 특성이다. 시각화는 커뮤니케이션 측면에서 다음과 같은 특성을 지닌다.

 

첫째, 시각화는 인간의 정보 처리 능력을 확장시켜 정보를 직관적으로 이해할 수 있게 한다.

둘째, 많은 데이터를 동시에 차별적으로 보여 줄 수 있다.

셋째, 시각화는 다른 방식으로는 어려운 지각적 추론을 가능하게 한다. 예를 들어 눈에 보이지 않는 구조나 원리를 다양한 다이어그램, 상징, 기호로 시각화할 때 이해하기 쉽다.

넷째, 시각화는 보는 이로 하여금 흥미를 유발하며, 주목성이 높아지며 인간의 경험을 품부하게 한다.

다섯째, 시각화를 통해 문자보다 친근하게 정보를 전달하며, 다양한 계층의 사람들에게 쉽게 다가갈 수 있다.

여섯째, 시각화는 데이터 간의 관계와 차이를 명확히 드러냄으로써 문자나 수치에서 발견하기 어려운 이야기를 창출 할 수 있다. 즉, 데이터 시각화는 데이터 이면의 내러티브를 만든다.

일곱째, 시각화를 통해 데이터를 입체적으로 만들 수도 있으며, 필요에 따라 거시적 혹은 미시적으로 표현이 가능하고 위계를 부여할 수도 있다.