[데이터시각화] #1 데이터 시각화에 대한 개요

데이터 시각화 ( Data Vusualization) 이란, 

문자와 숫자로 표현되었던 데이터를 차트를 사용하여 표현하는 것

 시각화와 비슷한 단어로 가시화가 있습니다만 다음과 같이 미묘한 뜻에서 차이가 납니다.

    ○ 가시화 : 보이지 않는 것을 보이게 만든다는 뜻

    ○ 시각화 : 보이는 것을 넘어, 내용과 의미를 직관적으로 이해할 수 있는 표현

데이터 시각화의 유사한 용어로는  ' 인포그래픽스( infogrphics) ' 가 있습니다.

인포그래픽스는 정보, 데이터, 지식을 시각적으로 표현한 것으로 지도, 문서 등에 사용되는 시각적인 도구로 데이터 시각화의 한 부분이라고 생각할 수 있습니다.

인포그래픽스 ⊂ 데이터 시각화 

데이터 시각화는 인포메이션 디자인과 데이터 아트로 구분할 수 있습니다.

    ○ 인포메이션 디자인 : 과제 해결을 위한 데이터의 시각화 ( 이번 시리즈의 공부 대상 )

    ○ 데이터 아트 : 예술, 표현을 위한 데이터의 시각화

데이터 시각화 툴의 종류로는 국내외에 많이 있습니다.

해외	국내
구글 -> Data Studio 마이크로소프트 -> Power BI 태블로 -> Tableau	티맥스 -> HyperData 슈퍼브 AI  -> suite

특히 해외의 경우 다양한 시각화 툴이 상업, 오픈소스로 존재하고 다양한 차트와 AI를 활용한 분석 기능을 제공하며 발전하고 있습니다.

국내의 경우, 해외보다는 진입시기가 늦긴 했으나 다양한 회사에서 시각화 툴을 제작, 이용하는 것으로 알려져 있습니다.

데이터 시각화 분야는 1980년대부터 시작되었고, 최근 빅데이터를 통한 의사결정이 활발해지면서 더욱 주목받고 있는 분야입니다. 

기업의 의사결정을 전통적으로 경험, 직관, 감 등을 통해 이뤄지는 경향이 있습니다.

하지만 데이터 시각화를 실무에 적용하게 된다면 데이터를 근거로 하는 의사결정이 가능해짐으로 정확하고 효과가 높아집니다.

따라서 데이터 시각화를 통한 의사결정의 매우 중요하고 이를 실행할 수 있는 능력은 빅데이터 시대에 강력한 자산이 될 것이라 생각합니다.

이번 데이터 시각화 포스트 시리즈에서는 데이터 시각화의 개념, 활용, 그리고 오픈소스를 이용해서 실제 차트를 생성하고 각 차트가 가진 특성을 분석하는 내용을 다뤄보겠습니다.