#25 데이터 시각화 해외기사 – 데이터 시각화가 어떻게 데이터의 이야기를 말할까

On 4월 16, 2015

#25 데이터 시각화 해외기사 – 데이터 시각화가 어떻게 데이터의 이야기를 말할까

안녕하세요 뉴스젤리입니다.

이번기사는 데이터 시각화에 관련된 해외기사 입니다.

 

<CIO INSIGHT>

Guest Author

2015년 4월 15일자 기사

 

데이터 시각화가 어떻게 데이터의 이야기를 말할까

데이터 시각화 분석가는 회사에 영향을 미치는 증가하는 데이터에 대하여 이해하고, 데이터를 유용하게 만들 수 있는 방향을 제공한다.

 

뀨                                                                                                                                                                                                                                                                                   자료 : Golancourses

당신의 데이터는 어떻게 생겼는가?

빅데이터의 시대에, 우리는 수 많은 소스로부터 정보를 얻을 수 있게 되었다. 관계형 데이터베이스에서 도출된 구조화된 데이터, 다양한 종류의 문서에서 온 상당히 구조화된 데이터, JSON으로 저장된 가벼운 데이터 구조, 트위터나 페이스북 상태 메시지로부터 온 데이터, 스마트폰이나 다른 센서들로부터 온 데이터 등 많은 데이터가 존재한다. Hadoop과 같은 자연어 처리 프로세스나 빅 데이터 저장소들도 로그 데이터와 오디오, 비디오, 음성 등의 미디어 데이터를 위한 장치를 마련하고 있다.

그래서 가장 큰 질문은 “당신의 데이터는 어떻게 생겼는가?”이다.

데이터베이스나 데이터 스트림에 포함되어 있는 대부분 조직의 데이터의 경우 불투명한 것이 현실이다. 인간의 머리는 10개가 넘어가면 숫자를 붙이는 것을 포기하게 된다. 스프레드 시트가 도와준다고 하더라도 거기에는 분명하게 이해하기 위한 상한선이 존재한다.

따라서 데이터 시각화 분석가들이 생겨나게 된 것이다. 데이터 시각화는 종종 사용자 경험의 파생물로 간주되는 경우가 많지만, 사실 데이터 과학 팀의 주된 플레이어로 봐야 한다. 시각화 분석가의 역할은 회사가 필요로 하는 방대한 양의 정보를 그래프, 차트, 지도, 혹은 비슷한 유형의 인포그래픽과 같은 시각화를 해내는 것이다. 데이터 시각화 분석가들의 위치가 중요한 이유는 완전히 상호작용이 가능하고 생생한 데이터를 이용하여 다이나믹한 인포그래픽 등을 만들어내는 것에 대한 기대감이 커지고 있기 때문이다.

데이터 시각화 분석가의 경우 희소한 기술을 갖추고 있다. 그들은 다양한 소스로부터 온 다양한 데이터들을 이용하여 의미있는 결과를 도출하기 위하여 분석을 이해해야하고, 분석하는 데 사용되는 도구들을 적절히 사용할 줄 알아야한다. 그들은 또한 인터랙티브 어플리케이션을 디자인하기 위하여 정교한 프로그래밍 기술을 갖추고 있어야 한다. 또한 비쥬얼과 이용자 인터페이스 디자인에 대하여 좋은 센스를 갖추고 있어야 할 뿐만 아니라, 적은 개수의 단어와 그림을 이용해서 이야기할 수 있는 능력이 필요하다.

태블로와 같은 상업적 시각화 소프트웨어는 SQL 데이터베이스에 적합한 다양한 종류의 도구를 제공하여 시각화 분석가를 도와주는 역할을 한다. 이러한 도구들은 아마도 NoSQL 혹은 유사한 데이터 베이스에서는 그 유용성이 떨어질 것이다. 이를 위해서는 d3.org, Raphael.js, visus.org를 비롯하여 구글 차트, APL 등의 자바스크립트 라이브러리가 차트, 그래프, 타임라인, 지도 등을 만드는 것을 도와준다. 이들의 대부분은 현재 현재 브라우저의 기준인 HTML5, 자바스크립트, 그리고 SVG를 사용하고 있다.

이들 중 몇 개는 그 자체로 특효약이라고 할수 있다. 그러나 시각화 분석가의 가장 핵심적인 강점 중 하나는 그 혹은 그녀가 사용하는 도구와 상관없이 현상황에 중요한 데이터에 대하여 이해하고, 효율적으로 데이터를 이용하여 말할 수 있는 능력이다. 이것은 또한 시각화 분석가 경영적인 생각, 현실, 또한 데이터 분석의 기술적인 영역을 알고 있으며, 이 두 가지 영역 사이에서 의사소통을 할 수 있다는 것에 있다. 이 분석가 역할은 C-suite의 부속물로 여겨져야 한다. 그들에 의해 구성된 프레젠테이션은 확실한 차별점을 마련할 수 있을 것이다.

앞서서 제시한 분석가의 경우 상대적으로 희소하다. 훌륭한 시각화 분석가를 발전시키기 위해서는 UX적인 강력한 기술을 보유하고 있는 사람을 찾아 그들을 회사의 데이터 과학자와 데이터 과학 팀의 일원으로 일하게 하는 것이다. 또한, 데이터 과학 측면에서 곧바로 얻을 수도 있다. 그러나 강력한 분석 기술을 가지고 있는 일반 사람의 경우 UX 사람들이 일찍이 배웠던 스토리텔링이나 프레젠테이션 기술에 있어서 그 역량이 부족할 수 있다.

유사하게, 만약 당신이 개인적으로 데이터 시각화 분석가에 관심을 가지고 있다면, 이 분야에서는 필수적으로 친숙해져야 하고 전제조건처럼 여겨지는 Pentaho, Alteryx, R programming language와 같은 앞에서 묘사된 다양한 도구를 이용하는 것에서부터 시작하는 것이 도움이 될 것이다. 이러한 것들은 통계적인 측면에 있어서는 강력하지만 시각화적 역량은 상당히 약하다.

데이터 시각화 분석가는 데이터 과학의 중요성이 점차 더 커지고 있는 현대 기업에게 있어서 필수적인 인물이다. 그들은 회사의 내부와 외부에서 발생하는 데이터를 이해하고, 전문화된 지식 없이 데이터를 의미 있게 만들 수 있는 방법을 제시하며, 당신의 회사가 가지고 있는 가장 중요하고 유용한 것을 이용할 수 있도록 도와준다.

 

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  • 데이터, 데이터스토리텔링, 시각화

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