시각적 분석이란 무엇입니까?

시각적 분석은 대화형 시각적 인터페이스를 사용하는 추론의 한 형태입니다. 시각적 분석은 데이터 분석 과 데이터의 대화형 시각적 표현 및 대시보딩을 사용하여 사용자가 대용량 데이터를 해석할 수 있도록 합니다. 데이터 시각화만으로도 "무엇이 문제인지" 또는 "트렌드가 무엇인지"와 같은 "무엇인가"라는 질문에 답하는 데 도움이 되기 때문에 매우 유용합니다. 그러나 데이터에서 통찰력을 찾을 때 그 이유를 물어볼 수 있어야 합니다. 이것이 바로 데이터를 더 깊이 파고들 수 있게 해주는 시각적 분석의 힘입니다. 데이터에 대한 다양한 뷰와 다양한 유형의 시각화를 신속하게 구축하여 템플릿 대시보드의 제약을 넘어 답변에 도달하여 추세를 더 잘 이해하거나 가지고 있는 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 데이터 시각화는 "무엇" 질문에 답하지만 시각적 분석은 "이유"를 알아보는 데 도움이 됩니다.

시각적 분석은 시각화, 인적 요소 및 데이터 분석을 결합하여 데이터에서 지식을 얻습니다. 시각적으로 제시되면 사용자가 분석을 더 쉽고 빠르게 해석할 수 있습니다. 시각적 분석을 사용하면 복잡한 문제를 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있으며 데이터 사이언티스트가 아니거나 복잡한 통계 알고리즘을 알고 있는 사용자에게 특히 유용합니다. 그러나 데이터 사이언티스트와 비즈니스 사용자 모두 시각적 분석이 유용하다는 것을 알 수 있습니다. 대화형 및 시각적 요소는 종종 데이터에서 보는 것을 다른 사람에게 전달하고 더 나은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

최근 몇 년 동안 많은 데이터 분석 작업이 자동화되었지만 데이터 탐색의 다음 단계로 나아가기 위해서는 인간의 개입과 해석이 여전히 필요합니다. 컴퓨터로는 수행할 수 없는 해석과 분석 내용이 있습니다. 이것이 시각적 분석이 중요한 이유입니다.

시각적 분석을 통한 데이터 탐색

시각적 분석의 장점은 실시간 데이터 보기를 제공하고 차트 및 기타 시각화를 작성하는 방법을 몰라도 데이터를 쉽고 빠르게 조작할 수 있다는 것입니다. 또한 검토하고 있는 데이터와 데이터 탐색을 안내하는 시각화 유형을 빠르고 쉽게 변경할 수 있습니다. 그리고 조작은 데이터 자체를 변경하지 않습니다. 따라서 수행한 작업을 다시 추적하거나 여정에서 다른 경로를 선택해야 하는 경우 이전 단계로 쉽게 돌아갈 수도 있습니다. 데이터에 대한 다양한 뷰를 생성할 때 데이터의 의미가 밝혀져 더 많고 때로는 예상치 못한 결과가 발생합니다. 데이터 분석을 사용하면 어디서 통찰력을 얻게 될지 꼭 알 필요가 없습니다.

시각적 분석의 이점은 무엇입니까?

시각적 분석을 통해 데이터를 보다 쉽게 해석할 수 있으므로 비전문가도 분석을 더 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다. 이를 통해 조직 전체에서 데이터 분석을 민주화할 수 있으며, 결정을 알리는 데이터 분석에 비즈니스 사용자를 참여시킬 수 있습니다. 데이터가 대화형 그래픽 방식으로 표시되기 때문에 비즈니스 사용자는 IT가 답변을 제공할 때까지 기다리지 않고도 데이터에서 통찰력을 발견할 수 있으므로 더 현명한 결정을 더 빨리 내릴 수 있습니다. 또한 시각적 분석을 통해 중요한 이해 관계자 간에 통찰력과 결과를 신속하게 공유할 수 있으므로 쉽게 협업하여 올바른 답변을 찾을 수도 있습니다. 시각적 분석은 전체 조직이 통찰력을 더 빨리 얻을 수 있도록 도와줍니다.

시각적 분석을 통해 차트 유형이나 시각화의 제약을 받지 않고 자유롭게 생각하고 검색할 수 있습니다. 제약을 받으면 분석이 제한될 수 있습니다. 시각적 분석을 사용하면 여러 소스(다른 데이터베이스, 다른 소셜 미디어 등)의 데이터를 하나의 뷰에서 시각화할 수 있습니다.

시각적 분석을 사용하면 데이터 쿼리, 탐색 및 시각화 단계가 단일 프로세스로 통합됩니다. 시각적 분석을 통해 데이터를 빠르게 탐색, 반복 및 프로토타이핑하여 생각하는 방식을 지원하므로 빠르고 쉽게 결론이나 더 많은 질문에 도달할 수 있습니다. 질문 및 답변 프로세스가 아무리 복잡하더라도 시각적 분석은 더 나은 비즈니스 결정으로 이어지는 분석을 지원합니다.

시각적 분석 대 데이터 시각화

시각적 분석과 데이터 시각화는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 이 둘은 다른 기능과 목적을 가지고 있습니다. 둘 다 특정 질문에 답하기 위한 특정 데이터 세트를 제공합니다. 둘 다 데이터를 시각적으로 표현할 수 있는 방법을 제공하므로 데이터를 사용하여 결과를 더 쉽게 전달하고 스토리를 전달할 수 있습니다. 둘 다 데이터 포인트를 제공하고 문제 및 주요 지표를 강조 표시합니다. 그러나 어디까지나 유사점입니다.

시각적 분석은 데이터의 "이유" 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 시각적 분석은 고급 분석을 사용하여 탐색 여정에서 어디로 가고 있는지 알 필요 없이 데이터를 시각적으로 탐색하는 데 도움이 됩니다. 시각적 분석은 종종 예상치 못한 결과와 통찰력으로 이어지며 인식하지 못한 문제나 지표를 나타냅니다.

다음과 같이 생각하는 것이 가장 좋습니다. 데이터 시각화는 "무엇"에 대한 답을 찾는 데 도움이 되며 데이터 분석은 데이터를 더 깊이 파고들어 "이유"에 답하는 데 도움이 됩니다.