[ 비즈니스 데이터 시각화 ] 다양 한 데이터 시각화 의 표현 방법 - ITDaily 
 [ 비즈니스 데이터 시각화 ] 다양 한 데이터 시각화 의 표현 방법 엔 코아 오성 컨설턴트 
 ▲ 엔 코아 오성 컨설턴트 
 [ 아이티 데일리 ] 원 데이터 ( Raw Data ) 와 데이터 시각화 를 사용 자 가 해석 하 고 이해 하 는 입장 은 동일 하 다 . 하지만 원 데이터 는 문자 로 되 어 있 어 사용 자 가 ' 읽 다 '( Read ) 라고 하 며 , 데이터 시각 화 원 데이터 를 기반 으로 선 과 면 , 색상 , 질감 등 을 이용 하 여 표현 되 어 있 어 ' 본다 '( See ) 라고 해야 한다 . 이렇 듯 데이터 시각 화 는 원 데이터 를 표현 하 였 기 때문 에 왜곡 되 지 않 고 , 표현 의 목적 과 용도 에 맞 게 설계 되 어야 한다 . 그렇 기 때문 에 데이터 시각화 가 가지 고 있 는 다양 한 표현 방법 에 대해 정확 한 이해 가 필요 하 다 . 
 데이터 시각 화 는 대부분 ‘ 차트 ( Chart ) ’ 로 표현 된다 ( 물론 차트 가 아닌 다른 방법 도 존재 한다 ) . 차트 는 데이터 를 그래픽 요소 를 활용 하 여 표현 하 는 것 으로 서로 비슷 한 의미 를 갖 지만 , 데이터 시각화 보다 는 좀 더 좁 은 범위 의 용어 이 다 . 하지만 여기 서 는 ‘ 차트 ’ 와 ‘ 데이터 시각화 ’ 라는 용어 를 동일 한 의미 로 사용 하 겠 다 . 차트 의 종류 는 워낙 많 다 . 주변 에 흔하 게 접할 수 있 는 프리젠테이션 프로그램 을 보 더라도 11 개 의 유형 으로 그룹 화 하 였 고 , 유형 당 2 개 에서 19 개 까지 이루어져 있 다 . 그래서 본 기고 에서 는 아래 와 같이 분류 하 기 로 했 다 . 
 ● 분류 에 대한 비교 
 ● 구성 에 대한 비교 
 ● 시계열 데이터 의 평가 
 ● 산포도 의 관계 와 연결 
 ● 위치 정보 의 표현 과 데이터 연결 
 ‘ 분류 에 대한 비교 ’ 와 ‘ 구성 에 대한 비교 ’ 에 대한 정확 한 이해 와 차이점 을 알 기 위해서 는 ‘ 분류 ’ 와 ‘ 구성 ’ 이 라는 단어 의 뜻 을 이해 해야 한다 . 
 ‘ 분류 ’ 란 종류 에 따라 가름 이 란 뜻 으로서 , 특정 한 카테고리 로 구분 하 고 이 를 비교 하 는 것 을 의미 한다 . 차트 의 유형 에서 는 ‘ 분류 에 대한 비교 ’ 는 각 항목 간 에 영향 을 받 지 않 도록 구성 하 여 서로 의 절대 적 인 값 을 표현 한다 . 
 따라서 ‘ 분류 에 대한 비교 ’ 에서 는 하나 의 데이터 값 이 다른 값 에 의해 변동 되 는 일 이 없 다 . 이 유형 의 목적 은 하나 또는 여러 개 의 값 을 특정 임계 치 나 다른 항목 들 과 의 비교 를 통해 사용 자 에게 통찰 을 얻 을 수 있 도록 해 주 는 것 이 다 . 이 는 ‘ 내 가 보 고자 하 는 값 이 어떻 게 변동 되 는가 ? ’ 가 중요 한 의미 를 가진다 . 
 반면 , ‘ 구성 ’ 이 란 몇 가지 부분 이나 요소 들 을 모아서 일정 한 전체 를 이룸 , 또는 그 이룬 결과 라는 뜻 이 다 . 차트 의 유형 에서 ‘ 구성 에 대한 비교 ’ 는 각 항목 간 에 값 의 표현 이 서로 영향 을 받 도록 구성 하 여 서로 의 상대 적 인 값 을 표현 한다 . 
 따라서 ‘ 구성 에 대한 비교 ’ 는 서로 다른 값 에 의해 자신 의 값 이 변동 된다 . 그리고 전체 를 만들 어 이 를 차지 하 는 부분 이 어떤지를 파악 함 으로써 사용 자 에게 통찰 을 얻 게 한다 . 이 는 단일 값 이 가지 는 의미 보다 는 상대 적 으로 차지 하 는 비중 이 어떤지를 봐야 할 때 중요 한 의미 를 가진다 . 
 ‘ 시계열 데이터 의 평가 ’ 는 시간 이 경과 함 에 따라 일정 한 간격 을 기준 으로 측정 된 데이터 를 평가 할 수 있 는 차트 를 의미 한다 . 표현 된 값 에 대해 추세 를 파악 하 고 미래 의 상황 을 예측 하 거나 현재 에 대한 통찰력 을 얻 어 각종 의사 결정 을 하 는데 도움 을 받 을 수 있 다 . 
 시계열 데이터 에서 통찰 을 얻 기 위해 가장 중요 한 점 은 과거 에 흘러온 데이터 를 가지 고 미래 에 어떻게 변할지 파악 해야 한다는 것 이 다 . 하지만 시계열 데이터 는 다른 요소 에 의한 영향 도 파악 이 어렵 고 이 를 시각 화 하 여 표현 하 기 위해서 많 은 어려움 이 존재 한다 . 이런 차트 를 설계 할 때 는 이 를 항상 유념 하 고 , 다른 요소 가 어떤 영향 을 미치 는지 파악 하 고 진정 으로 영향 을 미치 는 요소 인지 세심 한 분석 이 필요 하 다 . 
 ‘ 산포도 의 관계 와 연결 ’ 은 차트 에 산포 되 어 있 는 데이터 를 표현 하 고 , 서로 의 관계 를 찾아내 어 통찰 을 얻 는데 주 목적 이 있 다 . 표현 할 데이터 를 가공 하 지 않 고 원천 그대로 사용 하 되 , 다양 한 방법 으로 이 를 시각 화 하 고자 할 때 유용 하 다 . 산포도 는 X 축 과 Y 축 으로 표현 된다 . 이 를 활용 하 여 데이터 가 가지 고 있 는 상관 관계 를 찾아내 거나 , 흩어져 있 는 데이터 에 대해 군집 을 찾아내 어 이 를 분석 하 고 의사 결정 을 내린다 . 
 ‘ 위치 정보 의 표현 과 데이터 연결 ’ 은 위치 정보 를 표현 할 수 있 는 그래픽 요소 와 데이터 를 관계 지어 사용 자 에게 보여 주 는 차트 이 다 . 위치 정보 는 비즈니스 에서 중요 한 요소 이 다 . 위치 별 로 세분 화 하 여 분할 된 영역 에 대해 평가 하 고 관찰 하 며 , 이 를 통해 전략 을 수립 할 수 있 다 . 또한 위치 정보 는 매우 직관 적 이 기 때문 에 사용 자 가 이해 하 기 쉽 고 , 의사 결정 과정 에서 연계 하 여 사용 한다면 매우 효과 적 이 다 . 
 ▲ < 표 1 . 차트 의 분류 별 로 구분 된 차트 > 
 앞 의 분류 는 방법 에 따라 더 다양 하 게 분류 할 수 있 고 , 동일 한 차트 를 다른 이름 으로 부를 수 도 있 다 . 앞 에서 분류 한 기준 은 차트 의 목적 에 따라 분류 하 였으며 , ‘ 어떻 게 데이터 를 보 고자 하 는가 ? ’ 의 관점 과 상통 한다 . 이 는 시각화 를 설계 하 는 작업자 의 접근 을 용이 하 게 하 고자 했 다 . 
 그 이유 는 사용 자 는 시각 화 된 최종 상태 를 보 기 때문 에 이 분류 가 의미 를 갖 지 못한다 . 하지만 설계자 는 원 데이터 와 사용자 의 요구사항 , 분석 되 거나 분석 할 결과 , 설계자 의 경험 등 에 근거 하 기 때문 에 분류 기준 은 접근 자 인 ‘ 설계자 관점 ’ 에서 바라본 것 이 다 . 실제 설계 를 진행 하 기 위해서 는 ‘ 사용 자 가 어떻게 바라보 는가 ’ 의 관점 을 가지 고 있 어야 한다 . 이러 한 관점 에서 각각 의 차트 는 아래 와 같 은 정보 항목 을 작성 하 였 다 . 
 ● 차트 의 정의 
 ● 데이터 요소 
 ● 시각화 요소 
 ● 임계 치 의 설정 
 ※ 막대 차트 와 히스토그램 설명 시 세로 로 긴 형태 의 차트 를 기준 으로 설명 하 며 , 괄호 ( ) 안 에 는 가로 로 긴 형태 일 때 의 표현 . 
 막대 차트 는 ‘ 분류 간 의 비교 ’ 에서 가장 대표 적 인 차트 이 다 . 막대 차트 는 하나 의 축 을 기준 으로 데이터 를 시각 화 한 차트 이 다 . 데이터 를 표현 할 때 높이 ( 또는 길이 ) 로써 값 을 표현 하 며 , 이 는 다른 값 또는 축 과 비교 한다 . 중점 을 두 고 관찰 하 고자 하 는 항목 에 대해 다른 색상 을 이용 하 여 사용 자 의 시선 을 끌 수 있 다 . 가장 기본 적 인 차트 이 기 때문 에 대부분 쉽 게 이해 할 수 있 으며 , 매우 직관 적 으로 정보 를 전달 한다 . 
 막대 차트 를 사용 할 때 주의 할 점 은 시작점 은 ‘ 0 ’ 에서 시작 해야 한다는 것 이 다 . 시작점 이 ‘ 0 ’ 에서 시작 하 지 않 으면 사용 자 에게 정보 를 전달 할 때 왜곡 이 발생 할 수 있 다 . 또한 데이터 를 표현 하 는 축 의 간격 이 일정 해야 한다 . 물론 각 항목 간 에 값 의 차이 가 큰 경우 가 존재 할 수 있 다 . 이 를 동시 에 표현 하 기 어려운 경우 고의 로 왜곡 을 발생 시키 는 경우 가 있 는데 , 설계자 는 사용 자 가 이 를 이해 할 수 있 도록 해야 한다 . 
 ▲ < 그림 1 . 색상 의 사용 하 지 않 은 경우 와 색상 을 활용 하 여 시선 을 집중 시킨 경우 > 
 ' 히스토그램 ' 과 ' 막대 차트 ' 는 생김새 가 유사 하 지만 중요 한 차이점 이 존재 한다 . 막대 차트 는 개별 막대 의 높이 만 이 데이터 를 표현 하 지만 , 히스토그램 은 개별 막대 의 높이 ( 길이 ) 만 이 아니 라 폭 역시 데이터 를 표현 한다 . 막대 차트 에서 는 막대 별 로 서로 다른 항목 으로 구분 되 지만 , 히스토그램 
 의 막대 를 구분 하 는 기준 은 일정 한 단위 를 가지 고 측정 할 수 있 는 양 또는 수량 과 같 은 값 이 어야 한다 . 그 값 은 일정 한 구간 으로 집계 하 여 표시 해야 한다 . 
 ▲ < 그림 2 . 야구 경기 시즌 과 추가 투입 되 는 선수 의 수 > 
 히스토그램 은 막대 차트 와 동일 하 게 설정 할 수 있 다 . 하지만 막대 를 구분 하 는 값 또한 연속 적 이 기 때문 에 증가 되 거나 감소 됨 에 따라 임계 치 를 설정 할 수 있 다 . 
 ' 슬로프 그래프 ' 는 서로 다른 두 점 을 직선 으로 연결 함 으로써 ‘ 값 이 어떻게 변했 는가 ’ 를 가장 깔끔 하 게 표현 할 수 있 는 방법 을 제공 한다 . 하지만 중간 에 존재 하 는 값 을 표현 하 지 않 음 으로써 왜곡 이 발생 하 지만 값 의 변화 에 초점 을 맞춰야 한다 . 이 차트 에서 색상 의 차이 를 두 는 이유 는 두 가지 이 다 . 하나 는 상승 / 하락 을 구분 하 고 , 다른 하나 는 카테고리 를 구분 하 기 위해 사용 할 수 있 다 . 또한 선 의 모양 또는 두께 를 차별 함 으로써 사용 자 의 시선 을 집중 시킬 수 있 다 . 
 슬로프 그래프 를 사용 할 때 주의 할 점 은 실시간 으로 정보 를 제공 해야 하 는 경우 에 는 부적합 하 다 . 이 는 두 개 의 시점 만 제공 되 고 , 중간 시점 의 정보 는 표현 하 지 않 기 때문 에 사용 자 가 잘못 된 의사 결정 을 내릴 수 있 다 . 사용자 는 중간 의 추세 를 표현 해 줘야 올바른 의사 결정 이 가능 하 다 . 또한 선 의 두께 , 선 의 색상 , 선 의 형태 등 을 이용 하 여 다양 한 차원 을 표현 할 수 있 는데 너무 다양 한 차원 을 표현 하 는 경우 에 는 사용 자 가 혼동 될 수 있 다 . 그렇 기 때문 에 다양 한 차원 의 표현 은 배제 해야 한다 . 
 ▲ < 그림 3 . 슬로프 그래프 를 이용 하 여 프로 야구팀 의 전년 도 대비 순위 변화 > 
 - 2 개 의 정수 값 : 두 개 의 시점 을 표현 할 데이터 이 다 . 
 ' 방사형 차트 ' 는 가운데 중심점 을 기준 으로 원형 레이아웃 으로 데이터 를 표현 한다 . 다양 한 평가 요소 를 한 번 에 보여 줄 수 있 다는 장점 이 있 지만 , 차트 에서 시점 에 대한 정보 를 제공 하 기 어렵 고 원 바깥 으로 갈수록 크 게 보이 기 때문 에 정보 를 왜곡 시킨다는 단점 이 있 다 . 하 지만 ' 방사형 차트 ' 만큼 다양 한 평가 요소 를 동시 에 보여 줄 수 있 는 차트 가 드물 기 때문 에 자주 사용 된다 . 
 ' 방사형 차트 ' 에서 는 다양 한 요소 에 대해 축 을 기준 으로 표현 하 게 된다 . 데이터 의 표현 이 축 과 축 사이 의 빈 공간 에 공백 을 메우 는 방식 과 , 축 에 점 으로 값 을 표시 하 는 방식 등 두 가지 로 구분 한다 . 공백 을 메우 는 방식 은 축 과 축 사이 에 블록 을 쌓 는 것 처럼 표현 하 는 방식 이 다 . 이 방식 은 여러 대상 을 동시 에 보여 주 는 것 이 불 가능 하 고 , 밖 으로 벗어날수록 크 게 보인다는 점 을 감안 한다면 점 으로 값 을 표시 하 는 방식 보다 우수 하 다 . 축 에 점 으로 값 을 표현 하 는 방식 은 점 과 점 사이 를 연결 하 여 단면 을 만들 어 전체 의 면적 을 표현 할 수 있 다 . 이 방식 은 면적 의 크기 로 사용 자 가 평가 할 수 있 으며 , 면 의 색상 으로 다수 의 평가 대상 을 표현 할 수 있 다 . 하지만 면적 의 경우 자칫 값 을 왜곡 할 수 있 다는 단점 이 있 기 때문 에 평가 요소 간 의 값 의 차이 가 크 다면 유의 하 여 사용 해야 한다 . 
 ▲ < 그림 4 . 방사형 차트 의 공백 메우 기 방식 과 축 에 점 으로 표현 하 는 방식 > 
 - 사용 자 관점 ( 커 스터 마이 즈 , 사용 자 제 어 , 사용 의 용이성 ) 
 - 데이터 관점 ( 데이터 넓이 , 데이터 깊이 , 데이터 품질 ) 
 - 시각화 관점 ( 용도 의 적합 성 , 시각 화 적합 성 , 분석 의 복잡 성 ) 
 사용 자 관점 은 사용 자 가 시각 화 된 자료 이용 시 편리 성 을 기준 으로 평가 한다 . 
 - 커 스터 마이 즈 : 조직 은 다양 한 계층 으로 분류 되 어 있 다 . 관리자 관점 에서 전략 적 인 의사 결정 을 해야 하 는 사람 도 있 고 , 조직 운영 에 가장 근접 해 있 는 오퍼레이터 입장 에서 일 하 는 사람 도 있 다 . 관리자 는 세밀 한 데이터 를 필요 로 하 기 보다 는 좀 더 상위 수준 의 집계 된 현황 을 필요 로 하 며 , 오퍼레이터 입장 에서 는 좁 은 범위 지만 세부 적 으로 상세 한 데이터 를 원할 것 이 다 . 이 처럼 조직 에 는 다양 한 계층 이 존재 하 고 요구 사항 도 다르 기 때문 에 동일 한 시각화 정보 를 제공 할 수 없 다 . 각 사용자 계층 의 요구 와 역할 에 맞춰 차트 가 만들 어 져 있 는가 를 본다 . 
 - 데이터 넓이 : 시각화 에 사용 된 데이터 가 표현 하 고자 하 는 범위 를 모두 포함 하 였 는지 를 본다 . 이 는 무조건 넓 은 범위 의 데이터 를 의미 하 지 않 는다 . 조직 이 큰 경우 , 데이터 가 다양 한 곳 에 흩어져 있 기 때문 에 조직 내 의 필요 로 하 는 데이터 가 모두 포함 되 어야 한다 . 
 - 데이터 깊이 : 시각 화 는 짧 은 기간 의 데이터 를 보 고 판단 하 기 보다 는 많 은 기간 의 데이터 를 보 고 판단 하 는 것 이 좋 다 . 짧 거나 특정 시점 만 의 데이터 를 보 고 의사 결정 을 내린다면 원 하 지 않 는 결과 를 가져올 수 있 다 . 
 - 데이터 품질 : 간혹 데이터 품질 에 간과 하 는 사람 이 있 다 . 이유 는 데이터 를 집계 해서 보 거나 , 추세 만 을 보 고 판단 을 내리 는 입장 이 라면 영향 이 적 을 수 있 다 . 하지만 프로세스 지향 적 인 업무 와 연관 된 시각화 의 경우 떨어지 는 데이터 품질 은 잘못 된 의사 결정 을 내릴 수 있 다 . 그러므로 데이터 품질 은 의사 결정 의 수준 과 는 관계 없이 높 은 품질 을 지향 해야 한다 . 단 , 이 를 어느 수준 의 품질 까지 허용 할 것 인가 에 대한 결정 이 필요 할 것 이 다 . 
 ▲ < 그림 5 . 시각화 평가 기준 에 따른 방향 성 제시 > 
 2014 년 06 월 02 일 ( 월 ) 15 : 31 : 15 관리자 @ 메일 보내 기 ㅣ 기자 의 다른 기사 보 기