데이터 시각화(Data Visualization)

정보와 데이터를 도표, 그래프, 지도와 같은 시각적인 요소들을 사용하여 쉽고 효과적으로 이해할 수 있게 표현하는 절차 또는 기술.

단순 통계치나 복잡한 표로 만들어진 데이터는 이해하기가 쉽지 않을뿐더러 이를 기초로 한 신속한 의사결정을 내리기 어렵다. 데이터 시각화(data visualization)는 데이터의 의미나 분석 결과를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 다음의 방법들을 주로 사용한다.

- 시간 시각화 : 시간에 따른 데이터의 변화를 시각적으로 표현하는 방법(예 : 누적 막대 그래프)
- 분포 시각화 : 데이터를 전체 관점에서 부분들의 분포로 시각적으로 표현하는 방법(예 : 원 그래프)
- 관계 시각화 : 데이터 세트 간의 유사성, 상관관계를 표현하는 방법(예 : 산점도, 버블 차트)
- 비교 시각화 : 여러 가지 변수를 동시에 비교하는 방법(예 : 방사형 차트)
- 공간 시각화 : 지도를 활용하여 시각화하는 방법(예 : 통계 주제도)

효과적인 데이터 시각화를 위해서는 시각화된 데이터로 전달하려는 메시지가 무엇인지를 명확히 결정하고 불필요한 나머지 부분들은 생략하여 단순, 명료하게 정보를 전달해야 한다. 이를 위해서는 도구의 사용법뿐만 아니라 예술적 감각, 데이터로 소통하고자 하는 사람에 대한 이해와 관심 그리고 많은 경험이 복합적으로 필요하다.

데이터 시각화는 엑셀과 같은 사용자 도구에서 실행하는 방법과 서버에서 실행하여 사용자에게 시각화 결과를 제공하는 방식이 있다.

국제 전기통신 표준화 부문 ITU-T의 권고(Recommendations) Y.3605 빅데이터 참조 아키텍처(Big data–Reference architecture)에서는 서버에서 실행하는 데이터 시각화를 빅데이터 시스템의 중요한 공통 기능 요소 중 하나로 보고 통계 그래픽, 표, 다이어그램, 차트 및 리포트 등의 다양한 시각화 기능들과 사용자 인터페이스를 통한 문서화 기능을 제공하는 기능 컴포넌트로 정의하였다.

 

 

 

 

출처]

한국정보통신기술협회 : 데이터 시각화

 

 

 

 

 

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