알테어 판옵티콘 데이터 시각화

빅데이터 분석 결과를 효과적으로 전달하려면 어떻게 해야할까요?
분석하는 것 이상으로 정말 중요한 단계, 데이터 시각화 입니다.

데이터 시각화의 정의

  • 데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 시각적으로 명확하게 표현하고 의사소통 하는 것이다.
  • 방대한 양의 데이터들을 살펴보는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 데이터를 한 눈에 이해할 수 있도록 표나 차트로 정리한다.
  • 최근부터 데이터 시각화는 ‘도구’가 아닌 ‘전략’으로 인식하고 있다.

    • 데이터 시각화의 효과

  • 분석할 때, 방대한 데이터에서 이상치, 패턴 등 주요 정보를 신속하고 용이하게 발견할 수 있다.
  • 공유할 때, 사용자의 흥미 유발 및 몰입도를 제고시킬 수 있다.

    • 데이터 시각화 예시 – 나이팅게일의 로즈 다이어그램

  • 빨강 – 전장 중 부상으로 인한 사망
  • 파랑 – 전염병으로 인한 사망 (위생)
  • 검정 – 기타

    • 나이팅게일의 데이터 시각화 사례
    출처 : https://visualize.tistory.com/294

    나이팅게일은 전장에서의 부상으로 인한 사망자보다, 병원의 위생 문제 때문에 사망하는 병사들이 훨씬 더 많다는 것을 알게 되었습니다.
    나이팅게일은 예산을 마련하고자 글과 표로 의견을 말했지만 설득이 되지 않자, 현 상황을 효과적으로 전달하기 위해 시각화한 것이 바로 로즈 다이어그램입니다.

    이는 데이터 시각화 활용의 중요성을 잘 알 수 있는 사례라고 할 수 있습니다.

    visualization_chart
    [출처 : Andrew Abela, “The Extreme Presentation method”, http://www.extremepresentation.com, 2006]

    다양한 시각화 차트 중에 데이터를 어떤 목적으로 보여줄 것인지에 따라서 종류를 나눌 수 있습니다.

    차트 유형 추천 도표

  • 비교(Camparison)하기 위해서 – 막대, 선, 영역 차트 등
  • 전체 항목의 구성 요소(Composition)를 보기 위해서 – 파이, 트리맵차트 등
  • 데이터간의 관계(Relationship)를 보기 위해서 – 산점도, 네트워크, 버블 차트 등
  • 데이터 분포(Distribution)를 확인하기 위해서 – 산점도, 히스토그램 등

    • 이외도 시계열 차트, 간트 차트, 타임라인 차트 등 다양한 유형의 차트가 있습니다.

    알테어 데이터 애널리틱스에는 다양한 실시간 시각화를 지원하는 판옵티콘이 있습니다.
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    감사합니다.
    한국알테어