데이터 시각화란?

데이터 시각화는 사람들이 맥락과 의미를 이해하기 쉽도록 데이터를 그래픽으로 표시하는 것입니다. 대화형 데이터 시각화를 통해 기업은 세부 정보를 탐색하고 패턴과 특이치를 식별하며 처리 및/또는 제외되는 데이터를 변경할 수 있습니다.

데이터 시각화는 사용자에게 어떤 역할을 합니까?

데이터 시각화는 종종 분석을 이해하고 전달하는 첫 번째 단계입니다. 데이터가 수치보다는 그래픽으로 표시될 때 인간이 훨씬 더 잘 이해하기 때문입니다. 데이터가 시각화되면 새로운 경향을 더 쉽게 볼 수 있으며, 이를 통해 종종 통찰력을 도출하게 됩니다.

다소 직관적인 형식인 데이터 시각화는 결과를 전달하는 강력한 방법으로서, 보다 쉬운 협업과 더 빠른 혁신을 가능하게 합니다. 데이터의 보편성으로 인해 데이터 시각화 기술은 점점 더 많이 사용되고 있으며 여러 분야에 걸쳐 확산되고 있습니다.

데이터 시각화 시스템에서 알 수 있는 상위 3가지 기능

데이터 시각화를 통해 긴급한 비즈니스 요구 사항을 충족합니다.

시각적 분석:

AI 기반 시각적 분석 및 대시보드를 사용하여 빠르고 쉽게 고가치 인사이트를 생성하고 제공할 수 있습니다. 이러한 대시보드를 사용하면 조직의 모든 인력은 스마트 데이터 검색, 데이터 랭글링, 지리 공간 분석 및 원클릭 예측 분석을 통해 더 나은 의사 결정을 위한 통찰력을 사용할 수 있습니다.

임베디드 분석:

임베디드 분석은 비즈니스 애플리케이션, 직원 및 고객이 이미 사용하고 있는 컨텍스트에서 통찰력을 제공하는 능력입니다. 이를 위해서는 시스템이 대화형 보고서와 시각화를 제품 또는 서비스에 원활하게 통합할 수 있어야 합니다.

전사적 리포팅:

시스템은 전사적 리포팅 플랫폼을 현대화하고 픽셀 단위의 완벽한 보고서를 비용 효율적으로 제공해야 합니다. 여러 소스의 데이터를 연결하는 보고서를 생성하면 조직 전체에 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

데이터 시각화의 이점

보다 신속한 인사이트 도출

누구나 신속하고 손쉽게 데이터를 인사이트로 변환할 수 있게 해줍니다. 데이터 시각화는 트렌드를 손쉽게 발견하고 이상값을 빠르게 파악할 수 있게 해줍니다. 정보는 비즈니스가 어떻게 수행되고 있고 어떤 기회와 위험이 발생하고 있는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

보다 현명하고 신속한 의사결정

조직은 실시간 데이터를 가치 있고 유익한 방식으로 표시하는 시각화를 통해 데이터 기반 의사 결정을 빠르게 내릴 수 있습니다. 정보를 이해하고 다른 사람과 협업하여 통찰력을 높이고 데이터 패턴을 더 빠르게 파악함으로써, 빠른 의사 결정을 위해 직감적인 본능에 의존하던 시대는 이미 지났습니다.

고급 분석을 통한 역량 강화

이제 조직에서 더 많은 구성원이 보다 심층적인 인사이트를 개발하고, 숨겨진 패턴을 발견하며, 고 부가가치 비즈니스 기회를 포착할 수 있게 해주는 지형 공간 및 원 클릭 예측과 스트림 분석이 내장된, 사용하기 편리한 대화식 대시보드의 이점을 누릴 수 있습니다.

제품 또는 서비스의 가치 향상

데이터는 엄청난 양의 가치를 지니고 있지만 대부분의 사용자는 전문적인 비즈니스 인텔리전스 도구를 배울 시간이나 인내심을 가지고 있지 않습니다. 사용자의 앱과 비즈니스 프로세스에 분석을 포함시켜 데이터를 편리하고 직관적으로 만듭니다.

사용자 지정 분석 요청에 소요되는 시간 절약

기술 팀이 모든 보고서 또는 시각화에 대해 사용자 지정 코드를 작성하는 수고를 덜어주고 반복적, 시간 소모적인 작업에서 해방시켜 줍니다. 그 대신 최종 사용자가 스스로 모든 데이터를 시각화하고 해답을 얻을 수 있도록 하여 핵심 제품 또는 서비스를 구축하는 데 집중할 수 있게 해줍니다.

데이터 시각화 유형

일반 데이터 시각화 유형

• 차트
• 테이블
• 그래프
• 플롯
• 지도
• 인포그래픽
• 대시보드

특정 데이터 시각화 유형

• 영역 차트
• 버블 차트
• 캔들 차트
• 막대형 차트
• 콤보 차트
• 도넛형 차트
• 깔때기형 차트
• 간트 차트
• 게이지 차트
• 지리 차트
• 히스토그램
• 카기 차트
• 라인 차트
• 로그 차트
• 마리멕코 차트
• 파레토 차트
• 원형 차트
• 피라미드 그래프
• 레이더 차트
• 분산형 차트
• 스플라인 차트
• 스택 차트
• 트리맵 차트
• 워터폴 차트

데이터 시각화에 대한 최상의 접근 방식

데이터 시각화에 많은 투자를 하는 기업의 경영진은 투자 결과를 기대합니다. 그러나 종종 생성된 시각화는 가치가 없거나 조직에 유용하지 않습니다. 가치 있는 데이터 시각화를 생성하려면 디자인 사상가, 데이터 랭글러 및 주제 전문가가 필요합니다. 한 사람에게만 의지할 수는 없습니다. 대신, 보다 의미 있는 방식으로 데이터를 제공하기 위해 숙련된 팀을 구성해야 합니다. 우수한 인력에 기여하는 기술과 도구를 통해 사람을 연결합니다.

대화형 데이터 시각화의 영향

대화형 데이터 시각화를 통해 사용자는 귀중한 정보를 더 자주 얻을 수 있습니다. 이는 의사 결정자가 시간에 민감한 상황에서 직감과 추측을 사용하는 위험을 피하는 데 도움이 됩니다. 대화형 데이터 시각화 기능을 통해 사용자는 더 나은 결정을 내리는 통찰력을 생성합니다.

데이터 시각화의 주요 사용 사례

• 고객 데이터 모니터링
• 성능 지표 검토
• 시장 기회 식별
• 스토리텔링
• 관계 분석
• 시간 경과에 따른 변화 평가
• 트렌드 스포팅
• 과거 데이터 비교
• 종합적인 시야 제공