디자이너를 위한 데이터 시각화 - 1편
Adobe Spectrum으로 배우는 데이터 시각화
Adobe Spectrum's Data Visualization
Part 1. Fundumental
UI의 본질적인 가치중 하나는 사용자에게 데이터를 전달하고, 이를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는것입니다. 하지만 단순히 테이블이나 텍스트 기반의 데이터 전달 방식은 방대한 정보의 복잡성을 처리하기 어렵고, 사용자가 인사이트를 얻기 어려운 경우가 많습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터 시각화는 방대한 데이터를 빠르고 직관적으로 이해하고, 의미있는 결론을 도출할 수 있도록하는 중요한 수단이 됩니다.
다양한 디자인 시스템 중 Adobe의 Spectrum에서는 Data Visualization 파트를 통해 데이터의 복잡성을 줄이고, 일관성을 가지는 체계를 제안하고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 시각화의 개념에 대해 살펴보고 이를 통해 데이터 시각화의 장점과 주요 용어들을 정리해 보겠습니다.
데이터 시각화의 장점
데이터 시각화의 장점은 크게 3가지로 나눌 수 있습니다.
1. 탐색
사용자가 필터와 인터랙션을 통해 데이터를 탐색하며 패턴을 발견하고 인사이트를 얻을 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 사용자는 단순히 데이터를 보는것을 넘어 능동적으로 데이터를 해석하고 다양한 가설을 검증할 수 있습니다.
2. 모니터링
사용자가 특정 지표나 성과를 지속적으로 관찰하기에 유용합니다. 데이터의 변동을 빠르게 파악하고 즉각적으로 대응할 수 있도록 돕습니다.
3. 설명
마지막으로, 데이터 시각화는 단순히 결과만을 보여주는 것이 아니라, '왜'라는 질문에 대한 답을 제공합니다. 문제를 파악하고 그 배경과 이유를 설명함으로써, 데이터를 이야기로 바꾸어, 의미 있는 결론을 도출하게 합니다.
용어 정리
Spectrum의 데이터 시각화를 이해하기 위해서는 몇가지 기본적인 용어에 대한 이해가 필요합니다.
1. 차원 (Dimension)
이름, 유형 또는 장소와 같은 정성적 값이 포함됩니다. '정성적인 값'이란 숫자로 측정하기 어려운 속성들을 의미하며, 사람의 이름이나 지역의 이름처럼 고유한 특성을 지닌 값을 말합니다. 차원은 데이터의 세부 정보를 분류, 세분화 및 공개하는 데 사용할 수 있습니다. 차원은 불연속적입니다. 각 값은 개별적으로 분리되고 구별됩니다.
1-1. 범주형 스케일 (Categorical)
숫자와 연관되지 않는 값을 의미합니다. 위치(경기도, 서울특별시), 이름(안영빈, 황의민), 색상(빨간색, 파란색), 국가(대한민국, 일본), 동물(호랑이, 사자) 등이 있습니다.
1-2. 순서형 스케일 (Ordinal)
순서를 가진 값을 의미합니다. 순위(1위, 2위, 3위), 만족도(만족, 보통, 불만족), 매운맛(순한맛, 보통 매운맛, 엄청 매운맛) 등이 있습니다.
2. 측정값 (Metric)
측정 가능한 숫자적이고 양적인 값을 포함합니다. 측정값은 연속적이며 값 간의 차이는 정량화될 수 있습니다.
2-1. 비율형 스케일 (Ratio)
비율형 스케일은 절대적 영점이라는 개념을 가집니다. 절대적 영점이란 측정값이 0일때 그 속성이 '아무것도 없는 상태'임을 의미합니다. 무게가 0kg라는 것은 실제로 무게가 없는 상태이고, 키가 0cm라면 길이가 전혀 없는 상태를 의미합니다. 절대적 영점을 지니고 있기 때문에 비율형 스케일에서는 몇배 더 무겁다, 몇배 더 작다 등의 비율비교가 가능합니다.
2-2. 구간형 스케일 (Interval)
비율형 스케일과 달리 절대적 영점이 존재하지 않습니다. 그 예로 섭씨 0도는 온도가 없는 상태를 의미하지 않습니다. 따라서 20도와 10도의 관계를 2배로 해석할 수 없습니다. 하지만 데이터간에 일정한 간격을 가지고 있기 때문에 덧셈과 뺄셈은 가능합니다. 그 예로 20도와 10도는 10도 차이를 나타냅니다.
데이터 시각화의 장점을 이해함으로서 사용자에게 가치를 줄 수 있는 UI 구성의 방향성을 명확히 잡을 수 있습니다. 또한, 용어를 이해하면 프로젝트에서 데이터의 유형을 명확히 파악하고 활용할 수 있으며, 팀원간의 원활한 의사소통에도 큰 도움을 줄 수 있습니다.
다음 편에서는 Spectrum에서 제안하는 데이터 시각화의 색상에 대해 알아보겠습니다. 색상은 데이터 시각화에서 정보를 명확하고 효과적으로 인지할 수 있도록 돕는 중요한 요소입니다. 다음 시간을 통해 실제 프로젝트에서 어떻게 색상을 활용해야 할지 이야기해보도록 하겠습니다.
✦ 디자이너를 위한 데이터 시각화 - 2편으로 이어집니다 ✦
