▶ 데이터시각화 이해하기#1 데이터시각화란?

▶ 데이터시각화 이해하기#1 데이터시각화란?

데이터시각화(data visualization)에 대해

 몇가지 파트로 나누어 자세하게 살펴보려고 합니다.

먼저, 데이터시각화의 정의부터 살펴보겠습니다.

데이터시각화[Data Visualization] 정의

데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록

 도표라는 시각적 수단을 통해 정보를 효과적으로 전달하는 것을 말한다.^[각주:1]

백과사전에서 '데이터시각화'를 설명하고 있는 내용입니다.

여기서는 '데이터시각화'라는 단어 자체에 주목하여 의미를 해석하고 있습니다.

이번에는 위키백과[영문]에서 데이터시각화를 어떻게 설명하고있는지

'워들'을 이용하여 살펴보겠습니다.

.

위키백과에서는 데이터시각화를

'시각화, 정보'라는  중심개념을 바탕으로 설명하고있습니다.

우리가 데이터시각화에 주목하는 이유

데이터 시각화를 이야기한 것은 언제부터였을까요?

빅데이터 솔루션이 등장하면서? 아니면 인포그래픽스가 활성화되면서일까요?

데이터시각화는 굉장히 오래전부터 사용되어온 개념입니다.

이를 구글N그램 뷰어를 통해 살펴보겠습니다.

*구글 N그램 뷰어는 구글이 수만권의 책의 텍스트를 데이터시화 시켜놓음으로써

인류가  어떤 문장과 단어들을 주로 사용했는지 살펴볼 수 있는 검색기술입니다.

위 그래프를 보면 1980년대 후반부터 이미 '데이터시각화'라는 단어를 활발하게

사용하고 있는 모습을 확인할 수 있습니다.

그럼 앞서했던 질문에 대해 생각해볼까요?

보편적으로 사용한 것으로 보자면

데이터시각화가 빅데이터나 인포그래픽보다 훨씬 이전부터

많은 사람들에게 언급되고 있는 것을 확인할 수 있습니다.

인간의 가장 강력한 감각 기관인 눈은 

냄새, 소리, 맛, 촉감을 위한 기관보다 대역폭과 처리 능력이 훨씬 더 크다. 

그러므로 정보시각화를 통한 데이터 표현은 

인간의 가장 강력한 지각 능력을 최대한 효과적으로 활용하는 방법이다.

-  애덤페러, 아름다운시각화 中^[각주:2]

지금 우리가 살고있는 환경은 '시각 중심적 환경'입니다.

나아가 커뮤니케이션의 과정에서도 시각적 요소의 비중이 굉장히 높습니다.

이러한 점을 고려하면, 우리가 '시각화'를 이야기하는 것은

데이터가 많아져서도아니고, 트렌드이기 때문도 아닙니다.

우리가 살아온 환경과 본능을 고려할 때 '시각화'가 굉장히 중요하기 때문입니다.

데이터시각화의 7가지 단계

벤 프라이는 그의 서적 'Visualizing Data에서

 정보시각화를 제작에 필요한 7가지 단계를 설명합니다.

벤 프라이[Ben Fry]가 제시하는 데이터시각화의 7가지 단계

데이터 획득 - 분석 - 선별 - 데이터마이닝 - 표현 - 개선 - 상호작용

데이터시각화의 7단계 '비법'이 따로 있는 것은 아닙니다.

데이터시각화의 경우가 아니라도 발표준비를 했던 기억을 떠올려보면

대부분 아마 이런 과정으로 진행 하셨을 것입니다.

여기서는 데이터마이닝의 개념만 한번 더 짚고 넘어가겠습니다.

데이터 마이닝

프로젝트에 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여,

미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정^[각주:3]

데이터시각화를 제작하는 과정에서
 가장 많은 시간을 할애해야하는 부분이 바로 데이터마이닝 입니다.

'마이닝'이라는 단어의 뜻은 '채광, 채굴하다'라는 뜻인데요

방대한 데이터중 속에서 시각화할만한 가치가 있는 데이터를

뽑아내는 과정이라고 생각하면 됩니다.

1. 데이터 시각화 (빅데이터, 2012, 커뮤니케이션북스) [본문으로]
2. 줄리 스틸, 노아일런스키 지음, 김진홍 옮김, 아름다운 시각화, 2012, 인사이트 [본문으로]
3. 데이터마이닝 [data mining] (두산백과) [본문으로]