brunch

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

by Mobiinside Aug 07. 2020

보고서에 바로 쓸 수 있는 데이터 시각화 원칙 3가지



데이터는 쓰면 쓸수록 가치가 커지는 자원입니다. 




많은 조직이 당면한 문제에 대해 효과적인 답을 찾고자 데이터 시각화를 활용합니다. 그러나 실제로 데이터를 의사 결정에 효과적으로 활용하는 기업은 고작 8%에 불과하다고 합니다(Tableau, 2019). 이미 대부분의 기업이 데이터를 다룰 수 있는 기술자를 보유하고, 데이터 자체도 충분하게 갖고 있는데도 말입니다. 그러면 이러한 차이는 무엇 때문에 발생할까요? 이는 기업의 규모나 데이터의 양, 전문 기술 보유 여부보다는 구성원 개개인의 데이터 활용 빈도에 따라 발생한다고 합니다. 즉 구성원 모두가 데이터를 활용할 수 있어야 조직이 보유한 데이터의 잠재력을 최대한으로 끌어낼 수 있다는 것입니다. 직관이 아닌 데이터로 업무를 풀어나가기 위해서는 거창한 기술이 필요하지 않습니다. 아래 세 가지 원리만 기억한다면 누구나 어렵지 않게 데이터 시각화를 업무에 적용할 수 있습니다.






1. 독자를 고려하여 단순하게 시각화한다.(Speak to a specific audience)



바람직한 시각화의 예 (출처 ‘뉴스젤리, 효과적인 비즈니스 대시보드를 디자인하는 방법 3’)



시각화 차트를 포함한 보고서 역시 역시 일반적인 보고서와 마찬가지로 ‘누가 이것을 볼 것인가’를 고려하며 작성해야 합니다. 이 경우 시각화 차트는 의사 결정자가 당면한 문제에 대한 근거로 쓰입니다. 문제를 해결하는 데 필요한 데이터가 무엇인지 선별해서 딱 한두 개의 차트만 그리십시오. 데이터를 왜곡하거나 의도적으로 누락하라는 뜻이 아닙니다. 의사결정의 효율화를 위해 불필요한 정보는 최대한 배제해야 한다는 뜻입니다.


물론 어떤 분은 “객관적인 지표”를 보여주기 위해 최대한 많은 “백데이터”를 보고서에 포함하는 것이 바람직하다고 주장하기도 합니다. 그러나 실무를 할 때 업무와 관련없는 데이터까지 확인할 여유를 갖기는 실제적으로 어렵습니다. ‘언젠가’ ‘어쩌면’ ‘누군가’ 사용할 수 있는 차트를 그리고 싶은 유혹을 버리십시오. 차트를 최대한 단순하게 그리는 것이 좋습니다.


또 시각화 차트를 그릴 때는 의사결정의 빈도를 고려해야 합니다. 보고서를 받아보는 사람이 이 데이터를 얼마나 자주 확인해야 하는지 생각하는 것입니다. 부동산 구매처럼 단 한 번 결정하면 되는 사안인지, 아니면 청구서처럼 매 달 일어나는 상황인지에 따라 차트의 시간 척도를 달리해야 합니다. 시계열 데이터의 경우 기간을 어느 정도의 주기로 설정하느냐에 따라 데이터가 전달하는 메세지가 달라지기 때문입니다.



시간 척도에 따라 달라 보이는 데이터 인사이트 (출처 : contents.newsjel.ly)






2. 목적에 맞는 시각적 요소를 사용한다.(Choose the right visual)



차트의 종류



데이터를 시각화할 때 정보를 명확하게 전달할 수 있는 차트 유형과 색상, 부호 등을 적절하게 배치하는 것이 좋습니다. 세상에는 정말 다양한 시각화 차트가 있지만, “비교, 추이, 비중, 관계, 지도” 다섯 가지 목적에 따라 분류할 수 있습니다. 이렇게 분류해서 기억하면 목적에 맞추어 차트를 떠올리기가 쉬워져 실무에 적용하기가 용이해집니다. 또한 시각화 차트를 만들 때도 관습적인 색상과 부호를 따르는 것이 좋습니다. 관습적 색상 사용의 예시로는 차가운 것을 나타낼 때는 파란색, 뜨거운 것을 나타낼 때는 빨간색을 사용하는 사례가 있는데요, 이러한 색상 관습을 차트를 만들 때도 따르는 것이 좋습니다. 만약 색상을 반대로 사용한다면 독자의 기존 지식과 상충되어 보는 이의 이해가 어려워지기 때문입니다. 아래의 링크를 통해 보다 자세한 설명을 보실 수 있습니다.


차트의 종류에 대해서는 뉴스젤리의

 “시각화 만들기, 이것만 알면 누구나 할 수 있다!”


관용적 색상, 부호와 관련해서는 뉴스젤리의

“창의적인 스토리텔링을 위한 5가지 데이터 시각화 팁”






3. 사용자의 참여를 고려하여 구성한다.(Design for user engagement)



차트의 하이라이팅 기능 (출처 : contents.newsjel.ly)



하이라이팅 기능을 활용하면 사용자가 고도의 데이터 분석 기술 없이 간단한 클릭만으로도 데이터 조회 조건을 바꾸면서 다양한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 사용자의 행동에 따라 시각화 차트 영역 중 일부 영역을 강조하는 것입니다. 이는 차트의 가시성을 높여 사용자가 이상값이나 인사이트를 쉽게 포착할 수 있도록 합니다. 두 번째는 애너테이팅 또는 툴팁 기능을 통해 보조 정보를 제공하는 것입니다. 애너테이팅은 주석으로 설명을 다는 것이고, 툴팁은 사용자가 특정 요소 위에 마우스를 오버하거나 클릭했을 때 정보가 나타나게 하는 기능입니다. 즉 툴팁을 통해 주석을 전달할 수 있는 것이죠. 만약 지면이나 기술적 한계 등으로 인터랙티브 기능을 적용하지 못한다면, 대시보드 내 보조 표나 부연 설명문을 제공함으로써 정보를 제공하는 방법도 있습니다. 아래의 텍스트 시각화(워드 클라우드) 예시처럼 인상적인 시각화를 위해서 수치를 생략했다면, 보조 설명을 통해 세부 숫자를 제시하는 것이 한 예시입니다. 



부연 설명으로 시각화 차트를 보완한 예시(출처 : contents.newsjel.ly)



지금까지 살펴본 내용을 정리하자면 효과적인 시각화는 우선 1) 고객에게 필요한 데이터로 단순하게 2) 목적에 맞는 시각적 요소로 3) 사용자의 참여를 고려하여 그려졌다는 것을 알 수 있습니다. 기획의 일반적인 원칙과 자연스러운 흐름에 맞게, 사용자 경험을 고려하여 시각화를 설계하고 구현한다고 생각하면 어렵지 않게 기억할 수 있을 것입니다. 이렇게 기획 단계부터 사용자에 맞게 설계된 시각화가 데이터 인사이트를 전하는 데 효과적이라는 것은 당연한 일이겠지요. 이참에 가지고 계신 데이터를 활용해 시각화를 직접 만들어 보시면서 설득력이 높은 시각화를 의사결정에 활용하는 경험을 해 보시는 건 어떠신지요? 저희 뉴스젤리 팀이 언제라도 도와드릴 수 있으니 편하게 연락주세요.  





뉴스젤리와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.  




매거진의 이전글 모바일 앱 데이터 분석 6가지 기초 용어정리
작품 선택
키워드 선택 0 / 3 0
댓글여부
afliean
브런치는 최신 브라우저에 최적화 되어있습니다. IE chrome safari