2013 . 05 . 30 Tam Harbert | Computerworld . 의사 결정권자 들 이 빅 데이터 가 주 는 결과 를 이해 하 지 못할 때 빅 데이터 의 유용 성 은 떨어진다 . 그래서 빅 데이터 를 분석 해 표현 해 주 는 데이터 시각화 ( data visualization ) 전문가 들 이 필요 하 다 . 데이터 의 단순 한 나열 보다 사진 한 장 이 더 가치 가 있 다는 말 은 오늘날 경영 분석 에서 자주 논의 된다 . 빅 데이터 트랜드 가 가속 화 되 고 분석 기법 을 사용 하 는 기업 이 늘어나 면서 , 분석 된 데이터 를 알 기 쉽 게 설명 해 주 는 전문가 들 의 수요 는 늘어나 고 있 다 . 지난해 가을 , IT 전문 리서치 업체 인 가트너 는 2015 년 까지 빅 데이터 관련 일자리 가 440 만 개 로 늘어나 게 될 것 이 며 이 들 가운데 대부분 은 데이터 시각 화 와 같이 이전 에 는 요구 되 지 않 았 던 새로운 기술 들 을 필요 로 한다고 예측 했 다 . 데이터 시각 화 는 정확히 무엇 인가 ? 데이터 시각화 를 실시 하 는 주체 가 정확히 누구 이 며 , 이것 이 단순히 총천연색 그래프 나 흥미 를 유발 하 는 인포 그래픽 과 다른 점 은 무엇 인가 ? 역설 적 인 사실 은 , 데이터 시각화 전문가 ( data visualizer ) 가 정확히 어떤 것 인지 알 기 가 쉽 지 않 다는 것 이 다 . 이 에 대해 IT 고용 전문가 들 은 데이터 시각화 의 정의 가 아직 확실히 내려지 지 않 았 기 때문 이 며 , 이 를 직함 이나 직업 그 자체 로 간주 하 는 사람 은 드물 다고 말 했 다 . 오히려 데이터 시각화 를 다른 역할 과 더해져 직원 들 이 갖춰야 하 는 능력 ( a skill set ) 으로 보 는 기업 들 이 많 아 지 고 있 다 . 특히 이런 경향 은 사업 분석 업무 를 담당 하 는 직원 들 사이 에서 더욱 더 두드러진다 . 기업 에서 채 용시 자격 요건 으로 ' 데이터 시각화 ' 를 제시 하 는 경우 도 지난 6 개월 간 12 % 가 증가 했 다고 데이터 분석 전문 채용 사이트 인 icrunchdata 의 공동 창립자 인 토드 네빈스 는 말 했 다 . 이 에 반해 기업 에서 채 용시 자격 요건 으로 빅 데이터 를 제시 하 는 경우 는 63 % 증가 했 다고 . 네빈스 는 " 데이터 시각 화 는 아직 초기 단계 지만 기업 들 이 데이터 사용 과 축적 을 전략 적 으로 추진 함 에 따라 점점 주목 받 고 있 다 " 고 말 했 다 . 하지만 이런 흐름 을 주도 하 는 것 은 IT 부서 가 아니 다 . IT 전문가 들 은 " IT 부서 는 데이터 분석 과 데이터 시각화 에서 제한 적 인 역할 만 을 수행 하 고 있 다 " 고 말 했 다 . 시스코 ( Cisco ) 애널리 틱 스 부문장 그레고리 르 완 도 스키 ( Gregory Lewandowski ) 는 " IT 부서 는 일반 적 으로 기업 플랫 폼 ( dashboard ) 과 비즈니스 인텔리 전 스 를 제공 하 는 역할 을 수행 하 지만 대부분 주어진 역할 을 수행 하 는 데 그칠 뿐 적극 적 으로 나서 는 경우 는 적다 " 고 말 했 다 . 데이터 시각화 전문가 인 스테판 퓨 는 단순 한 색상 의 그래프 막대 를 이용 해 이 를 보 는 사람 들 이 쉽 게 세 가지 종류 의 데이터 를 구분 할 수 있 게 한다 . 화살표 와 부 가 설명 을 함 으로써 그래프 가 의미 하 는 바 를 누구 든지 알아볼 수 있 게 한다 . 이곳 을 클릭 하 면 스테판 퓨 의 손 을 거치 기 이전 의 그래프 를 볼 수 있 다 . 데이터 시각화 전문 컨설팅 업체 인 퍼 셉 츄 얼 에지 ( Perceptual Edge ) 창업자 스테판 퓨 는 " IT 부서 는 시각화 를 구현 하 는 기술 에 주목 할 뿐 이런 기술 자체 를 사용 하 지 않 는다 " 고 말 했 다 . 퓨 는 에드워드 투 프 트 ( Edward Tufte ) 의 데이터 시각화 에 대한 워크숍 에 참석 한 후 , IT 와 비즈니스 인텔리 전 스 에 대한 전문 성 을 바탕 으로 2003 년 퍼 셉 츄 얼 에지 를 설립 했 다 . 에드워드 투 프 트 는 원칙 으로서 의 데이터 시각화 를 개발 하 고 1983 년 에 이 에 대해 ' 양 적 정보 의 시각 디스플레이 ( The Visual Display of Quantitative Information ) ' 라는 제목 의 책 을 저술 했 다 . 스테판 퓨 는 데이터 시각화 전문가 로서 유명 해졌 고 ' 설득 적 그래프 및 도표 디자인 ( Show Me the Numbers : Designing Tables and Graphs to Enlighen ) ' 등 여러 권 의 책 을 저술 했 다 . 퓨 는 " 심지어 IT 부서 에 는 자주 요청 하 는 리포트 를 작성 하 는 상근 비즈니스 인텔리 전 스 분석가 가 배치 되 어 있 다 " 며 , " 하지만 이 들 비즈니스 인텔리 전 스 분석가 들 은 데이터 를 이해 하 지 못한다 . 사람 들 이 리포트 의 어느 부분 의 데이터 를 가져다 활용 하 는지 알 지 못한다 " 고 말 했 다 . 퓨 는 " 데이터 를 사용 해 의사 결정 을 내리 는 사람 들 과 이 들 이 필요 로 하 는 데이터 를 제공 하 는 IT 관계자 사이 에 는 커다란 간극 이 있 다 . 데이터 를 이해 하 는 사람 과 조직 에서 데이터 를 분배 하 기 위해 갖 고 있 는 기술 을 이해 하 는 사람 을 찾 기 란 매우 힘들 다 . 그리고 두 가지 를 모두 잘 하 는 사람 은 더욱 찾 기 어렵 다 " 고 말 했 다 . 스테판 퓨 와 다른 많 은 이 들 은 오늘날 데이터 시각화 에서 필요 로 하 는 미 적 인 감각 을 연마 하 는 것 에 대해 논의 하 고 있 다 . 포레스터 리서치 수석 애널리스트 이 자 부회장 인 보리스 에 벨슨 은 " 데이터 시각화 에 는 두 가지 단계 가 있 다 " 고 말 했 다 . 첫 단계 는 개인 의 능력 을 통해 최신 의 기술 과 도구 를 사용 해 정보 를 제시 하 고 분석 하 는 것 이 다 . 예 를 들 어 엑셀 이나 코그 노스 ( Cognos ) 와 같 은 도구 를 사용 하 기 보 다는 데이터 분석가 들 은 타블로 ( Tableau ) 나 스팟 파이어 ( Spotfire ) 를 사용 하 기 가 쉽 고 이해 가 용이 한 차트 나 스 캐 터 플롯 ( Scatter Plot ) 등 을 만든 다 . 하지만 일부 애플리케이션 에 있 어서 는 이것 만 으로 는 충분 치 않 다 . 최근 뉴욕 의 한 대 형 은행 은 보리스 에 벨슨 에게 은행 내부 적 으로 포괄 적 이 면서 도 세련 된 포트폴리오 분석 을 시각 적 으로 잘 표현 해 줄 수 있 는 직원 이 필요 하 다고 전했 다 . 이 를 통해 많 은 고객 들 에게 나타날 수 있 는 투자 와 위험 에 대해 분석 해 주 고자 했 다 . 그 은행 은 모든 도구 와 기술 을 갖 고 있 었 지만 여전히 다양 한 시각 정보 를 두뇌 가 흡수 하 고 반응 하 는 방법 에 대한 전문 적 인 이해 를 가진 직원 을 찾 고 있 었 다 . 보리스 에 벨슨 은 " 중요 한 것 은 데이터 시각화 기술 이 아니 라 비 쥬얼 인식 의 심리 적 인 부분 을 아 는 것 " 이라고 말 했 다 . 이 은행 에서 는 데이터 종류 에 따라 다른 시각화 를 적용 할 수 있 는 사람 을 찾 고 있 었 다 . 또한 인구 의 약 7 % 정도 는 색맹 이 기 때문 에 색상 에 의존 하 지 말 아야 할 것 이 라는 예시 에서 보 듯이 , 특정 시각화 기술 이 줄 수 있 는 한계 에 대해서 도 충분히 이해 하 고 있 는 사람 이 필요 했 다 . 이 은행 은 새로운 전문가 를 초빙 했 다 . 정규직 이 아닌 파트타임 컨설턴트 였 는데 , 애널리스트 들 은 이 는 빅 데이터 에 대한 수요 가 많 아 지 더라도 많 은 기업 에서 채택 하 게 될 고용 형태 가 될 것 이 라고 설명 했 다 . 세 번 째 옵션 은 데이터 시각화 프로젝트 를 외부 에 맡기 는 것 이 다 . 데이터 시각화 를 다룬다는 것 은 다음 과 같 다 . - 데이터 와 고객 을 이해 해라 . 어떤 메시지 를 전달 할 것 인지 결정 해라 . - 메시지 전달 에 필요 한 핵심 내용 을 제외 한 나머지 는 생략 하 라 . - 최선 의 표현 방법 을 결정 하 라 양 적 정보 전달 시 에 는 단어 , 숫자 가 기입 된 도표 , 그래프 , 이 들 의 조합 등 효과 적 인 정보 전달 을 위해 다양 한 방법 을 생각 해야 한다 . 이 원칙 은 직관 적 이 지 않 다 . 그래서 훈련 을 통해 인간 의 눈 과 두뇌 가 어떤 방식 으로 시각 정보 를 처리 하 는지 연구 해야 한다 . 이 를 위해 데이터 시각화 전문가 와 상의 해야 한다 ( 혹은 스스로 터득 하 거나 직원 들 을 훈련 시킬 수 도 있 다 ) . - 단순 , 명료 , 정확 한 커뮤니케이션 을 위해 화면 을 디자인 하 라 데이터 가 아닌 그 어떤 것 도 필요 가 없 을 시 에 는 집어넣 지 마 라 . 다채 로운 색상 과 비주얼 효과 나 그래프 의 선 도 불 필요 하 게 많이 넣 지 마 라 . 데이터 가 아닌 요소 는 정보 에 비해 크 게 부각 되 어서 는 안 된다 . 메시지 전달 에 가장 중요 한 정보 를 시각 적 으로 강조 하 라 . - 데이터 를 토대 로 어떤 행동 을 취해야 하 는지 에 대해 설명 하 라 . 대부분 의 양 적 정보 는 단순히 정보 전달 뿐 만 아니 라 유용 한 반응 을 이끌 어 내 기 위해서 제시 된다 . 애널리스트 뿐 만 아니 라 조직 전반 에 도 데이터 시각화 훈련 의 필요 하 다는 것 을 인식 하 는 기업 들 이 늘 고 있 다 . 시스코 의 르 완도 스키 는 스테판 퓨 의 워크숍 을 6 년 전 에 이수 했 다 . 르 완도 스키 는 " 많 은 이 들 이 놓치 고 있 는 중요 하 지만 미묘 한 부분 을 알 게 되 었 다 . 변화 를 가져오 지만 알아차리 기 는 어려운 것 들 이 매우 많 다 " 라고 말 했 다 . 여러 데이터 시각화 전문가 들 과 마찬가지 로 , 르 완 도 스키 는 자연히 데이터 시각화 분야 에 끌려 들어갔 다 . 14 년 전 , 르 완 도 스키 는 시스코 에서 영업 과 사업 개발 업무 를 담당 했 다 . 그리고 나 서 파트너 관계 를 조율 하 는 업무 를 담당 하 며 비즈니스 인텔리 전 스 ( BI ) 애플리케이션 을 시작 했 다 . 자신 의 전문 성 을 비즈니스 인텔리 전 스 와 데이터 분석 으로 점차 확산 시킨 르 완 도스 키는 이제 사내 에 비즈니스 인텔리 전 스 보급 을 전담 하 는 글로벌 비즈니스 오퍼레이션 팀 에서 세 명 으로 구성 된 팀 을 이끌 고 있 다 . 르 완도 스키 는 " 데이터 시각화 가 IT 부서 의 기능 은 아니 라고 생각 하 지만 , 그럼에도 이 팀 이 IT 조직 과 사업 의 중간자 적 성격 을 지니 고 있 다 " 고 말 했 다 . 르 완도 스키 의 팀 은 시스코 데이터 에 대한 특정 한 시각화 와 기업 의 모범 사례 보급 과 같 은 데이터 시각화 전반 에 많 은 시간 을 쏟 고 있 다 . 르 완도 스키 는 " 우리 팀 은 교육 을 통해 올바른 데이터 시각화 를 실현 시키 기 를 원한다 . 종국 에 는 누구 나 의사소통 능력 을 높혀 나가 야 할 책임 을 지 게 될 것 " 이라고 설명 했 다 . 스테판 퓨 는 시장 점유 율 이 전달 내용 의 핵심 이 었 기 때문 에 일부러 보 기 쉽 고 절제 된 전 구획 을 통해 도표 를 구성 했 다 . 그래프 아래 부분 의 도표 를 통합 함 으로써 정확 한 수치 를 원하 는 사람 들 에게 필요 한 정보 를 제공 한다 . 이곳 을 클릭 하 면 스테판 퓨 의 손 을 거치 기 이전 의 그래프 를 볼 수 있 다 . 그러나 르 완도 스키 는 " 데이터 시각화 전문가 에게 있 어 최종 적 목적 으로 특정 질문 에 대해 해답 을 제시 하 는 데이터 를 제시 하 는 것 만 으로 는 충분 치 않 다 " 고 말 했 다 . " 데이터 시각화 의 본질 가운데 하나 는 사물 을 바라보 는 방식 을 바꿈 으로써 의사 결정권자 들 이 예전 에 는 질문 하 지 못했 던 것 을 하 게 만드 는 것 이 다 . 성공 적 인 데이터 시각화 가 이뤄지면 , 사람 들 은 더 심층 적 인 질문 을 하 게 되 고 이 는 뛰어난 전략 으로 이어져 궁극 적 으로 는 기업 에 도움 이 된다 " 고 설명 했 다 . 르 완도 스키 는 데이터 시각화 가 적절히 이뤄지면 근본 적 사업 이익 을 가져온다고 말 했 다 . 르 완도 스키 는 ' 르 완 도 스키 피라미드 ' 라 부르 는 그래픽 을 개발 했 다 . 이 그래픽 은 글로벌 전략 에 변화 를 가져왔 다 . 이 는 실제로 전략 적 중요 성 이 크 기 때문 에 세부 적 인 내용 까지 언급 하 지 는 않 았 다 . 르 완도 스키 는 " 기본 적 으로 르 완도 스키 피라미드 는 우리 가 어떤 것 의 개수 를 셀 때 사용 하 는 구분 이 다 . 예 를 들 어 주문 숫자 나 고객 숫자 를 파악 하 고 난 후 이 를 여러 층위 로 나누 는 것 " 이라고 . 오랫동안 이 모델 이 있 어 관리자 들 은 변화 된 부분 을 추적 관리 하 고 변화 를 유발 하 는 기저 의 원인 을 파악 해 기업 의 포지셔닝 에 변화 를 주 거나 이 머 징 마켓 에서 이익 을 보 는 것 이 가능 해진다 ( 르 완 도 스키 는 정확히 무엇 에 있 어서 의 변화 인지 는 밝히 지 않 았 다 ) . 르 완도 스키 는 " 이 를 묘사 함 에 있 어서 이전 에 는 본 적 없 는 방식 으로 만들 어 내부 의 이해 관계자 들 이 물어봐야 하 는 질문 의 종류 를 구체 화 시킬 수 있 는 방식 으로 하 려고 한다 " 고 말 했 다 . 웰스 파고 의 기업 데이터 와 분석 전문가 인 다나 주 버 는 12 년 의 경력 가운데 여러 직책 에서 데이터 분석 일 을 했 지만 데이트 시각화 를 알 게 된 것 은 6 년 전 웰스 파고 에 들어왔 을 때 였 다고 말 했 다 . 은행 에서 는 데이터 시각화 에 대한 내부 훈련 프로그램 을 받 게 했 고 투 프 트 등 이 제공 하 는 외부 세미나 도 참석 하 게 했 다 . 다 나 주 버 는 " 이 전 에 는 데이터 시각화 에 원칙 이 있 다는 사실 에 대해 이해 하 지 못했 다 " 고 말 했 다 . 웰스 파고 은행 의 경영자 가 분명 하 게 느끼 고 있 는 것 은 바로 데이터 분석 뿐 만 이 아니 라 데이터 시각화 가 데이터 분석가 가 아니 더라도 필수 적 인 스킬 이 됐 다는 점 이 다 . 관심 있 는 사람 들 은 누구 든지 사내 에서 필요 한 과정 을 들 을 수 있 다 . 다 나 주 버 는 " 과정 이수자 의 수 가 늘어남 에 따라 데이터 시각화 에 대한 관심 이 조직 전반 에 늘어나 고 있 다 . 데이터 시각화 의 가치 를 알 고 업무 에 적용 하 는 사람 들 이 늘어나 고 있 다 " 고 설명 했 다 . 이것 이야 말 로 스테판 퓨 가 원 하 는 과정 이 었 을 것 이 다 . 물론 빅 데이터 가 데이터 시각화 에 초점 을 맞추 기 는 했 지만 , 데이터 시각 화 는 기업 에서 오랜 시간 동안 필요 성 이 제기 되 는 스킬 이 었 다 . 데이터 시각화 의 중요 성 을 깨닫 는 기업 이 늘 고는 있 지만 이 들 가운데 대다수 는 초점 을 잘못 맞추 고 있 다 . 직무 상세 에서 는 코그 노스 로 차트 를 어떻게 그리 는지 등 에 대한 기술 적 인 부분 들 에 대해 기재 가 된 반면 그래픽 디자인 전문 성 에 대한 언급 은 없 다 . 퓨 는 " 현재 사람 들 이 원 하 는 기술 의 종류 는 그 들 자신 이 원하 고자 하 는 기술 은 아닐 것 이 다 . 인간 두뇌 가 색 과 모양 을 인식 하 는 스킬 을 포함 해 , 미묘 한 부분 에 대한 이해 가 없이 는 , 순간 적 인 데이터 시각화 에 그치 게 되 는 것 이 다 . 그리고 여러 비주얼 이 팩 트 가 만연 한 내용 을 제시 하 는 수준 이 되 어 버려 눈 은 즐겁 지만 의사소통 전달 에 는 부족 함 이 많 아 진다 " 고 말 했 다 . 좋 은 데이터 시각화 에 필요 한 특질 들 은 다음 과 같 다 . - 어려운 문제 풀기 를 즐기 고 데이터 를 받 아 들여라 - 고객 과 고객 이 원 하 는 정보 가 무엇 인지 에 대해 이해 해야 한다 . - 인내심 을 갖 고 새로운 도구 나 디스플레이 표기 방법 의 차이 에 대해 이해 해야 한다 . - 예술 과 비주얼 디자인 에 대한 이해 와 관심 이 있 어야 한다 . - 수학 , 공학 , 통계 , 경영 , 재무 등 으로 학위 를 따 야 한다 - 에드워드 투프테 나 스 페한 퓨 가 등 고수 들 에게서 최고 의 현장 경험 을 배워야 한다 - 좌뇌 와 우뇌 를 둘 다 사용 할 수 있 다는 두뇌 스킬 출처 ; editor @ itworld . co . kr / Tam Harbert | Computerworld 공유 하 기 글 요소