데이터 시각화란?

데이터 시각화는 차트, 그래프 등을 사용하여 데이터를 시각적으로 표현하는 과정을 뜻합니다. 인간은 시각 정보에 익숙하기 때문에, 표나 줄글 형식으로 나열되어 있는 정보보다 차트로 시각화된 정보를 한눈에 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 분석 결과를 유의미하게 활용하려면 원시 데이터를 시각적으로 변환하는 과정을 거쳐서 분석 내용을 효과적으로 전달하고 설득할 수 있어야 합니다.

데이터 시각화는 왜 중요할까?

우리를 둘러싸고 있는 수많은 데이터를 제대로 이해하고 의미 있게 활용하기 위해서는 데이터 속에 숨겨진 패턴이나 추세를 파악하여, 의사결정 과정에서 활용해야 합니다. 이때 적절히 시각화된 데이터를 통해 의사결정자의 이해를 돕고 더 명확하게 소통할 수 있어요.

1. 쉽게 인지할 수 있음

데이터 시각화는 숫자와 통계적인 정보를 시각적인 그래픽으로 변환함으로써 복잡한 데이터와 패턴을 눈에 띄게 표현합니다. 인간의 시각은 강력한 정보 처리 도구이며, 시각적으로 표현된 데이터는 보다 쉽게 이해됩니다. 이를 통해 의사 결정자들은 데이터의 핵심적인 측면을 신속하게 파악할 수 있으며, 이를 기반으로 전략적인 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 인사이트 도출에 용이함

데이터 시각화는 데이터 간의 패턴, 추세, 상관관계 등을 시각적으로 드러내어 인사이트를 도출하는 데 도움을 줍니다. 많은 양의 데이터를 단순한 그래픽으로 표현함으로써, 인사이트를 찾는 데 소요되는 시간을 줄이고 의사 결정에 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

3. 효과적인 의사 결정 가능

데이터 시각화를 통해 정보를 시각적으로 보여주면 의사 결정자들이 더 정확하고 효율적으로 판단할 수 있습니다. 또한, 데이터 시각화는 의사 결정의 근거를 마련하는 데 도움을 줍니다. 더 나아가, 이러한 시각화 자료는 조직 내외부에서의 의사 결정에 대한 신뢰를 증진시킵니다.

데이터 시각화의 종류

데이터 시각화를 잘하기 위해서는 분석하고자 하는 데이터의 성격, 분석하는 목적 등이 무엇인지가 고려되어야 합니다. 시각화 방법은 매우 다양하고, 각각의 특징과 효과가 다르기 때문에 여러 방법을 미리 알아두면 유용해요. 같은 데이터에서 나온 인사이트를 공유한다고 하더라도, 시각화 방법에 따라서 전달 효과가 크게 차이 날 수 있습니다. 자주 사용되는 그래프의 개념과 특징을 살펴보고, 데이터의 성격과 분석 목적에 따라 어떤 그래프로 시각화하는 것이 적절할지 알아봅시다.

선 그래프

선 그래프는 수치적인 변화를 보여주기에 적합한 그래프입니다. 주로 시간을 x축으로 설정, 관찰하고자 하는 값은 y축으로 표현합니다. 예를 들어, 월별 매출액의 변화나 분기별 웹사이트 방문자 수의 증감과 같은 데이터는 선 그래프로 표현할 수 있습니다.

막대그래프

막대그래프는 다양한 카테고리를 특정 기준으로 비교하기 위해 사용됩니다. 수평으로, 위로 데이터를 쌓은 형태로, 혹은 전체 데이터 중 특정 데이터만을 추출해 나타내는 등 여러 형태로 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 제품군의 연간 판매량을 비교하거나, 다른 지역의 판매 대리점별 실적을 분석할 수 있습니다.

파이 그래프

파이 그래프는 절대적인 수치보다는 비율을 나타내야 할 때 활용합니다. 총매출에 대한 각 제품군의 기여도를 나타내거나, 전체 비용 중 각 비용 항목의 비율을 확인하는 등의 용도로 활용됩니다.

히스토그램

히스토그램은 데이터를 범위로 묶어 분포를 확인함으로써, 범위를 나누는 구간의 개수에 따라 다양한 인사이트를 제공합니다. 어떤 연령대의 직원이 많은지 알고자 할 때, 직원들의 연령 데이터값을 히스토그램으로 나타내서 연령의 분포를 한눈에 확인할 수 있습니다. 또는, 고객의 구매 범위를 분석해 고객들이 평균적으로 얼마나 지출하는지 알 수도 있습니다.

박스 플롯

박스 플롯은 주어진 데이터셋의 통계적 특성을 시각적으로 파악할 수 있는 도구로, 최댓값, 최솟값, 중간값(Q2), 25% 지점(Q1), 75% 지점(Q3) 등 5가지 통계값으로 데이터셋을 요약하여 보여줍니다. 이상치(outlier)를 포함한 전반적인 데이터 분포를 확인할 수 있으며, 박스의 너비와 모양을 통해 값들의 분산 정도와 중앙 경향성을 비교하여 데이터셋 간의 차이를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 지역별 판매량의 통계적 특성을 비교하거나, 여러 팀의 프로젝트 완성 시간을 분석할 때 활용합니다. 박스 플롯을 통해 이상치의 존재, 데이터의 중앙값, 분산의 정도 등을 한눈에 파악할 수 있는 만큼, 비교 시에는 다양한 특성을 함께 고려해야 합니다.

산점도 (scatter plot)

산점도는 데이터값 하나하나를 점으로 표현한 그래프입니다. 상관관계를 시각적으로 나타내기에 적합하기에 변수들 사이의 연관성을 이해하고, 효율적인 의사결정을 지원하는 데에 유용합니다. 예를 들어, 광고 지출액과 매출액의 관계를 분석하거나, 제품 가격과 판매량 간의 상관관계를 파악하는 데에 활용됩니다.

직무별 활용 사례

데이터 시각화에 활용되는 여러 차트에 대해 간단히 알아보았습니다. 이제는 데이터 시각화를 직접 활용할 단계입니다. 데이터 시각화의 필요성에 대해 공감하더라도, 실제 어떻게 활용할 수 있을지 감이 잡히지 않을 수도 있는데요. 여러 직무에서 어떻게 시각화를 활용할 수 있을지 살펴봅시다.

마케팅

마케터는 데이터 시각화를 통해 소비자 행동의 복잡한 패턴을 더욱 명확하게 이해하고, 마케팅 전략의 효과를 실시간으로 평가할 수 있습니다. 여러 마케팅 솔루션에서 제공하는 시각화 대시보드를 이용하여 특정 캠페인이나 소셜 미디어 활동에서 발생하는 고객 반응을 시간에 따라 추적함으로써, 실시간으로 전략을 조정하고, 마케팅 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

기획

기획자는 제품 또는 서비스의 개발과 관련된 데이터 시각화를 통해 핵심 지표를 추적하고 제품 라이프사이클을 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 제품의 사용자 경로를 나타내는 히트맵을 통해 사용자가 제품 내에서 어떻게 상호작용하는지 시각적으로 파악할 수 있습니다. 또한, 사용자 피드백의 추세를 분석하는 차트를 통해 제품의 강점과 개선 사항을 식별할 수 있습니다. 이러한 정보를 토대로 제품 기획을 개선하고 최적화할 수 있습니다.

영업

영업 부서에서는 성과 파악과 영업 전략 조정에 데이터 시각화를 활용할 수 있습니다. 엑셀과 같은 툴을 이용해 표 형식으로 영업 데이터를 관리하시는 경우가 많을 텐데요. 이 데이터를 시각화하여 고객별 매출, 지역별 판매 실적, 제품별 성과 등을 한눈에 파악할 수 있습니다. 시각화된 그래프를 활용하면 어떤 부분을 개선해야 할지 명확히 인지하고 개선 포인트를 도출하기 쉽습니다. 또한, 경쟁자들의 움직임을 시각화하여 우리 기업의 영업 전략을 시장 변화에 맞춰 조정할 수도 있습니다.

경영관리

경영관리자는 조직 내에서 발생하는 다양한 데이터를 시각화하여 비즈니스 운영을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 재무 데이터를 막대그래프나 원형 차트로 시각화하여 회사의 재무 건강 상태를 파악할 수 있습니다. 또한, 인력 구성을 나타내는 트리 맵을 통해 부서 간 인력 분포를 시각적으로 이해할 수 있습니다. 이러한 정보를 활용하여 예산 할당, 조직 개편 등의 전략을 수립할 수 있으며, 실시간 대시보드를 통해 업무의 효율성을 모니터링하고 조정할 수 있습니다.