2019.02.18

알면 알수록 요긴한 데이터 시각화, 어떻게 고를까

Isaac Sacolick | InfoWorld
데이터를 보여주는 애플리케이션을 개발한다면 애플리케이션 내에 그래프, 차트, 대시보드, 여타 시각화 기능이 들어 있어야 한다. 이는 이용자가 데이터를 좀더 잘 이해하고 통찰을 발견하도록 하는데 유용할 뿐 아니라, 사용자경험 역시 제고한다. 사람들이 양질의 시각 데이터를 접한다면 해당 애플리케이션의 사용 늘고 동시에 만족도가 높아질 것이다.
 
ⓒCredit: Thom Masat modified by IDG Comm.


개발자라면 코드를 이용해 차트와 그래프를 개발하는 데 흥미가 있을 것이다. 데이터의 시각적 표현물을 커스터마이징하는데 이용할 수 있는 차트 프레임워크는 매우 많다. 그러나 프레임워크, 라이브러리, 코딩을 요하는 방법을 시작하기 전에 애널리틱스 기능을 갖춘 데이터 시각화 툴을 먼저 검토하도록 권장한다. 왜냐하면 이들은 툴 안에서 시각적 표현물을 쉽게 개발한 후 웹 또는 모바일 애플리케이션에 이를 직접 임베디드하거나 전달하는 기능이 있기 때문이다.  

애널리틱스의 접목은 애플리케이션을 강화하는 데 매우 위력적이다. 시각화에 입각한 실험이 중요할 때, 그리고 시각화 플랫폼이 비즈니스 요건에 부합할 때라면 말이다.  

데이터 시각화 플랫폼을 이용하는 또 다른 핵심적 혜택은 데이터 과학자와 각 분야 전문가가 애플리케이션 개발 프로세스에 참여할 수 있다는 것이다. 소프트웨어 개발자가 코드로 변환할 요건을 적어주는 대신, 비즈니스 요구, 데이터, 데이터 시각화의 모범 사례를 가장 잘 아는 사람들이 시각화를 반복할 수 있다. 

데이터 시각화 툴을 사용하는 데 따른 혜택 
신속한 개발 및 실험이 필요할 때 데이터 시각화를 집어 넣은 몇 가지 사례를 살펴보자. 

• 예컨대 판매 관리자를 위한 대시보드 등의 엔터프라이즈 시스템에 애널리틱스 임베디드. 이들은 고객관계관리(CRM) 애플리케이션에 접목되고, CRM 및 여타 데이터 출처로부터의 데이터를 포함한다. 

• 단순한 차트나 그래프가 적정한 이용자 상호작용을 유도할 수 있는 고객 대면 모바일 및 웹 애플리케이션 개발. 예를 들어 주식 거래 애플리케이션에서 투자자의 관심 종목 리스트에서 종목을 차트로 표시하고 저가에 가까워지는 종목을 강조 표시한다. 이때가 잠재적 매수 기회일 수 있다. 

• 언론 매체나 여타 콘텐츠 퍼블리셔라면 데이터 세트와 하나 또는 그 이상의 시각 데이터에 따라 뉴스 기사가 개발되는 데이터 저널리즘을 활용하고 싶어 할 수 있다. 이런 기사라면 데이터와 애널리틱스가 기반이 된다. 

• 이와 유사한 이용 사례는 마케팅 인포그래픽이다. 데이터 시각화로 인포그래픽을 개발한 후 이를 웹사이트나 여타 마케팅 툴에 임베디드할 수 있다. 

데이터 주도형 기업이 되고자 한다면 지금이 데이터 시각화 플랫폼을 선택할 수 있는 최적의 시기다. 플랫폼은 애널리틱스를 개발하고 이를 기업 또는 고객 대면 애플리케이션에 넣는 데 사용될 수 있다. 

• 데이터 시각화 툴을 이미 이용 중이라면 커스텀 통합 및 기능으로 시각화를 확대할 수 있다. 이에 의해 워크플로우 전체에 걸쳐 데이터를 조작 내지 가공할 수 있다. 

• 전체 고객 대면 애플리케이션이 데이터 제품 및 서비스를 위한 데이터의 시각적 표현물일 수 있다. 이는 데이터, 금융 서비스, 보험, 전자 상거래 회사에서 흔한 편이고, 여기서는 데이터가 제품이다. 이런 경우라면 제품 개발 시 고속 데이터 시각화 시스템이 절실히 요구된다. 아울러 콘텐츠 관리 시스템(Content Management System, CMS) 등 타 시스템에 임베디드할 수 있는 유연성도 필요할 것이다. 
 


데이터 시각화에서 특이한 점이라면 요건, 설계, 및 기능이 고도로 반복적일 것이라는 점이다. 이해 관계자 및 이용자가 데이터에 대해, 그리고 어떤 통찰이 유용한가에 대해, 더 많이 학습할수록 경험, 설계, 기능을 수정하고 싶을 것이다. 

그래서 시각화 라이브러리는 개발자라면 이용하기 쉬울 수 있지만, 빈번한 반복이 요구되는 경우라면 애널리틱스를 접목하기 위한 최적의 개발 방식이 아닐 수 있다. 저널리즘이나 마케팅의 경우 특히 그러하다. 여기서는 개발자나 전문가의 도움 없이 이용자가 스스로 데이터 시각화를 설계하고, 개발하고, 퍼블리시하는 것을 목표로 한다. 이 같은 애널리틱스 임베디드 접근법은 마켓 리서치 퓨처의 연구에 따르면 520억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다.  

 




2019.02.18

알면 알수록 요긴한 데이터 시각화, 어떻게 고를까

Isaac Sacolick | InfoWorld
데이터를 보여주는 애플리케이션을 개발한다면 애플리케이션 내에 그래프, 차트, 대시보드, 여타 시각화 기능이 들어 있어야 한다. 이는 이용자가 데이터를 좀더 잘 이해하고 통찰을 발견하도록 하는데 유용할 뿐 아니라, 사용자경험 역시 제고한다. 사람들이 양질의 시각 데이터를 접한다면 해당 애플리케이션의 사용 늘고 동시에 만족도가 높아질 것이다.
 
ⓒCredit: Thom Masat modified by IDG Comm.


개발자라면 코드를 이용해 차트와 그래프를 개발하는 데 흥미가 있을 것이다. 데이터의 시각적 표현물을 커스터마이징하는데 이용할 수 있는 차트 프레임워크는 매우 많다. 그러나 프레임워크, 라이브러리, 코딩을 요하는 방법을 시작하기 전에 애널리틱스 기능을 갖춘 데이터 시각화 툴을 먼저 검토하도록 권장한다. 왜냐하면 이들은 툴 안에서 시각적 표현물을 쉽게 개발한 후 웹 또는 모바일 애플리케이션에 이를 직접 임베디드하거나 전달하는 기능이 있기 때문이다.  

애널리틱스의 접목은 애플리케이션을 강화하는 데 매우 위력적이다. 시각화에 입각한 실험이 중요할 때, 그리고 시각화 플랫폼이 비즈니스 요건에 부합할 때라면 말이다.  

데이터 시각화 플랫폼을 이용하는 또 다른 핵심적 혜택은 데이터 과학자와 각 분야 전문가가 애플리케이션 개발 프로세스에 참여할 수 있다는 것이다. 소프트웨어 개발자가 코드로 변환할 요건을 적어주는 대신, 비즈니스 요구, 데이터, 데이터 시각화의 모범 사례를 가장 잘 아는 사람들이 시각화를 반복할 수 있다. 

데이터 시각화 툴을 사용하는 데 따른 혜택 
신속한 개발 및 실험이 필요할 때 데이터 시각화를 집어 넣은 몇 가지 사례를 살펴보자. 

• 예컨대 판매 관리자를 위한 대시보드 등의 엔터프라이즈 시스템에 애널리틱스 임베디드. 이들은 고객관계관리(CRM) 애플리케이션에 접목되고, CRM 및 여타 데이터 출처로부터의 데이터를 포함한다. 

• 단순한 차트나 그래프가 적정한 이용자 상호작용을 유도할 수 있는 고객 대면 모바일 및 웹 애플리케이션 개발. 예를 들어 주식 거래 애플리케이션에서 투자자의 관심 종목 리스트에서 종목을 차트로 표시하고 저가에 가까워지는 종목을 강조 표시한다. 이때가 잠재적 매수 기회일 수 있다. 

• 언론 매체나 여타 콘텐츠 퍼블리셔라면 데이터 세트와 하나 또는 그 이상의 시각 데이터에 따라 뉴스 기사가 개발되는 데이터 저널리즘을 활용하고 싶어 할 수 있다. 이런 기사라면 데이터와 애널리틱스가 기반이 된다. 

• 이와 유사한 이용 사례는 마케팅 인포그래픽이다. 데이터 시각화로 인포그래픽을 개발한 후 이를 웹사이트나 여타 마케팅 툴에 임베디드할 수 있다. 

데이터 주도형 기업이 되고자 한다면 지금이 데이터 시각화 플랫폼을 선택할 수 있는 최적의 시기다. 플랫폼은 애널리틱스를 개발하고 이를 기업 또는 고객 대면 애플리케이션에 넣는 데 사용될 수 있다. 

• 데이터 시각화 툴을 이미 이용 중이라면 커스텀 통합 및 기능으로 시각화를 확대할 수 있다. 이에 의해 워크플로우 전체에 걸쳐 데이터를 조작 내지 가공할 수 있다. 

• 전체 고객 대면 애플리케이션이 데이터 제품 및 서비스를 위한 데이터의 시각적 표현물일 수 있다. 이는 데이터, 금융 서비스, 보험, 전자 상거래 회사에서 흔한 편이고, 여기서는 데이터가 제품이다. 이런 경우라면 제품 개발 시 고속 데이터 시각화 시스템이 절실히 요구된다. 아울러 콘텐츠 관리 시스템(Content Management System, CMS) 등 타 시스템에 임베디드할 수 있는 유연성도 필요할 것이다. 
 


데이터 시각화에서 특이한 점이라면 요건, 설계, 및 기능이 고도로 반복적일 것이라는 점이다. 이해 관계자 및 이용자가 데이터에 대해, 그리고 어떤 통찰이 유용한가에 대해, 더 많이 학습할수록 경험, 설계, 기능을 수정하고 싶을 것이다. 

그래서 시각화 라이브러리는 개발자라면 이용하기 쉬울 수 있지만, 빈번한 반복이 요구되는 경우라면 애널리틱스를 접목하기 위한 최적의 개발 방식이 아닐 수 있다. 저널리즘이나 마케팅의 경우 특히 그러하다. 여기서는 개발자나 전문가의 도움 없이 이용자가 스스로 데이터 시각화를 설계하고, 개발하고, 퍼블리시하는 것을 목표로 한다. 이 같은 애널리틱스 임베디드 접근법은 마켓 리서치 퓨처의 연구에 따르면 520억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다.  

 


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