알면 알수록 요긴한 데이터 시각화, 어떻게 고를까 ?

출처 : CIO Korea

데이터를 보여주는 애플리케이션을 개발한다면 애플리케이션 내에 그래프, 차트, 대시보드, 여타 시각화 기능이 들어 있어야 한다. 이는 이용자가 데이터를 좀더 잘 이해하고 통찰을 발견하도록 하는데 유용할 뿐 아니라, 사용자경험 역시 제고한다. 사람들이 양질의 시각 데이터를 접한다면 해당 애플리케이션의 사용 늘고 동시에 만족도가 높아질 것이다.
 

ⓒCredit: Thom Masat modified by IDG Comm.

개발자라면 코드를 이용해 차트와 그래프를 개발하는 데 흥미가 있을 것이다. 데이터의 시각적 표현물을 커스터마이징하는데 이용할 수 있는 차트 프레임워크는 매우 많다. 그러나 프레임워크, 라이브러리, 코딩을 요하는 방법을 시작하기 전에 애널리틱스 기능을 갖춘 데이터 시각화 툴을 먼저 검토하도록 권장한다. 왜냐하면 이들은 툴 안에서 시각적 표현물을 쉽게 개발한 후 웹 또는 모바일 애플리케이션에 이를 직접 임베디드하거나 전달하는 기능이 있기 때문이다.  

애널리틱스의 접목은 애플리케이션을 강화하는 데 매우 위력적이다. 시각화에 입각한 실험이 중요할 때, 그리고 시각화 플랫폼이 비즈니스 요건에 부합할 때라면 말이다.  

데이터 시각화 플랫폼을 이용하는 또 다른 핵심적 혜택은 데이터 과학자와 각 분야 전문가가 애플리케이션 개발 프로세스에 참여할 수 있다는 것이다. 소프트웨어 개발자가 코드로 변환할 요건을 적어주는 대신, 비즈니스 요구, 데이터, 데이터 시각화의 모범 사례를 가장 잘 아는 사람들이 시각화를 반복할 수 있다. 

데이터 시각화 툴을 사용하는 데 따른 혜택 
신속한 개발 및 실험이 필요할 때 데이터 시각화를 집어 넣은 몇 가지 사례를 살펴보자. 

• 예컨대 판매 관리자를 위한 대시보드 등의 엔터프라이즈 시스템에 애널리틱스 임베디드. 이들은 고객관계관리(CRM) 애플리케이션에 접목되고, CRM 및 여타 데이터 출처로부터의 데이터를 포함한다. 

• 단순한 차트나 그래프가 적정한 이용자 상호작용을 유도할 수 있는 고객 대면 모바일 및 웹 애플리케이션 개발. 예를 들어 주식 거래 애플리케이션에서 투자자의 관심 종목 리스트에서 종목을 차트로 표시하고 저가에 가까워지는 종목을 강조 표시한다. 이때가 잠재적 매수 기회일 수 있다. 

• 언론 매체나 여타 콘텐츠 퍼블리셔라면 데이터 세트와 하나 또는 그 이상의 시각 데이터에 따라 뉴스 기사가 개발되는 데이터 저널리즘을 활용하고 싶어 할 수 있다. 이런 기사라면 데이터와 애널리틱스가 기반이 된다. 

• 이와 유사한 이용 사례는 마케팅 인포그래픽이다. 데이터 시각화로 인포그래픽을 개발한 후 이를 웹사이트나 여타 마케팅 툴에 임베디드할 수 있다. 

 데이터 주도형 기업이 되고자 한다면 지금이 데이터 시각화 플랫폼을 선택할 수 있는 최적의 시기다. 플랫폼은 애널리틱스를 개발하고 이를 기업 또는 고객 대면 애플리케이션에 넣는 데 사용될 수 있다. 

• 데이터 시각화 툴을 이미 이용 중이라면 커스텀 통합 및 기능으로 시각화를 확대할 수 있다. 이에 의해 워크플로우 전체에 걸쳐 데이터를 조작 내지 가공할 수 있다. 

• 전체 고객 대면 애플리케이션이 데이터 제품 및 서비스를 위한 데이터의 시각적 표현물일 수 있다. 이는 데이터, 금융 서비스, 보험, 전자 상거래 회사에서 흔한 편이고, 여기서는 데이터가 제품이다. 이런 경우라면 제품 개발 시 고속 데이터 시각화 시스템이 절실히 요구된다. 아울러 콘텐츠 관리 시스템(Content Management System, CMS) 등 타 시스템에 임베디드할 수 있는 유연성도 필요할 것이다. 
 

데이터 시각화에서 특이한 점이라면 요건, 설계, 기능이 고도로 반복적일 것이라는 점이다. 이해 관계자 이용자가 데이터에 대해, 그리고 어떤 통찰이 유용한가에 대해, 많이 학습할수록 경험, 설계, 기능을 수정하고 싶을 것이다

그래서 시각화 라이브러리는 개발자라면 이용하기 쉬울 있지만, 빈번한 반복이 요구되는 경우라면 애널리틱스를 접목하기 위한 최적의 개발 방식이 아닐 있다. 저널리즘이나 마케팅의 경우 특히 그러하다. 여기서는 개발자나 전문가의 도움 없이 이용자가 스스로 데이터 시각화를 설계하고, 개발하고, 퍼블리시하는 것을 목표로 한다. 같은 애널리틱스 임베디드 접근법은 마켓 리서치 퓨처의 연구에 따르면 520 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다.  

애널리틱스 기능을 갖춘 데이터 시각화 툴을 선택하는 방법 
각종 데이터 시각화 , 예컨대 태블로(Tableau), 마이크로소프트 파워 BI(Microsoft Power BI), 루커(Looker), 시센스(Sisense), 굿데이터(GoodDate), 클릭(Qlik) 등은 데이터 시각화 기능을 제공한다. 현재 사용 중인 툴이 있다면 그것으로부터 시작하라. 그렇지 않은 경우 가지를 시도해보라. 일단 툴을 선택했다면 일련의 프로토타입을 제작하면서 기능, 사용의 용이성, 운영 고려사항을 검증해야 한다

아래에서는 고려할 사항을 상세히 정리한다

 차트 유형이 비즈니스 요구를 충족하는가? 데이터 시각화 툴은 차트 유형과 유연성으로 경쟁한다. 상자 수염 그림(box and whisker plot) 원한다면 시각화 툴에 차트 유형이 있는지 확인하라

• 얼마나 통합하기 쉬운가? 플랫폼이 애널리틱스를 애플리케이션에 넣는 방식이 비즈니스 요구를 충족하는지, 이행하기 쉬운지 검토하라. 쉽게 통합하려면 HTML 시각화를 투하할 있는 단순한 임베디드 코드가 필수다. 한편 추가적 유연성이 필요한 경우라면 API 역시 검토해야 한다. 예를 들어, 매개변수를 애플리케이션으로부터 데이터 시각 표현물로 전달하고 싶다면 API에서 이를 지원해야 것이다. 아울러, 애플리케이션에서 인증 정보를 요구하는 경우가 많다. 따라서 플랫폼의 통합 단일 로그인 서비스와 원활하게 작용하는지 확인해야 한다

• 레이아웃 유연성과 디바이스 호환성은 어떠한가? 기저의 플랫폼을 이용해 데이터 시각화를 설계할 시각화는 전체 화면의 이점을 활용할 있다. 아울러 플랫폼의 툴을 이용해 모바일 디바이스 레이아웃을 반응적으로 조절할 있다. 시각적 표현물을 넣을 때에는 애플리케이션 레이아웃에 얼마나 들어맞고, 어떻게 상호작용하는지 확인해야 한다

• 최종 이용자 권한을 설정할 수 있나? 상이한 집단 이용자가 상이한 데이터 표현물로 접근하는 애플리케이션을 구축하는 경우라면 플랫폼이 수준 보안을 어떻게 지원하는지 검토하라. 이용자 로그인이 데이터 권한을 촉발할 있고, 접근 가능 데이터에 맞춰 시각적 표현물이 적절히 조절되는지 확인하라. 아울러 플랫폼에 관리자 수준 툴이 있어서 상이한 이용자로서 시각적 표현물을 조회하면서 권한 시각 데이터가 적절히 설정되어 있는지 확인할 있는지 조사하라

• 애플리케이션에 접목될 수 있을 만큼 빠른가? 시각화 플랫폼에서 시각 데이터에 접근할 이용자는 데이터의 양과 애널리틱스의 복잡성에 민감하기 때문에 속도 저하에 관대한 편이다. 이와 대조적으로, 시각 데이터가 사용자경험의 미미한 부분에 불과한 애플리케이션을 이용한다면 속도 면에서 기대치가 이보다 높을 것이다. 아울러 시각화가 검색 엔진에 최적화된 대중적 페이지에 이식되는 경우 속도를 검토하는 것이 결정적으로 중요하다. 왜냐하면 시각 데이터에 의해 느려진다면 페이지 순위가 저하될 것이기 때문이다

• 애플리케이션의 요건에서 ‘실시간’이 차지하는 비중은 어느 정도인가? 플랫폼에서 데이터 출처로의 실시간 접근을 지원하는지 아닌지, 또는 캐시된 데이터의 애널리틱스 실행이 적정한지 여부는 성능과 직결된다. 실시간 데이터 가용성, 성능, 비용(원가) 사이에는 흔히 절충이 존재하기 마련이다. 실시간 업데이트로부터 정기 업데이트로 변경할 있는 제어수단이 있고, 아울러 성능을 검증하는 것은, 대형 데이터 세트에서 필수다

• 개발 기능은 유연하고 확장 가능한가? 일단 애플리케이션 개발 사이클에 시각화 프로세스가 투입되면 버전 제어를 실행하고, 개발을 관리하고, 테스트 제작 워크플로우를 전개하고, 실무를 테스트하고, 여하한 지속적 통합 툴과의 구성설정을 하는데 이상이 없어야 한다

• 상호운용성과 워크플로우로 플랫폼을 확장할 수 있는가? 일단 시각화를 접목했다면 비즈니스 요건에 부합하는지 검증해야 한다. 일부 기능은 예컨대 정렬 순서 변경, 시각 데이터에 사용될 측정 단위의 선정, 표에 쓰일 컬럼() 종류의 선택, 차트 유형 사이의 전환 플랫폼의 기능일 것이다. 특히 이용자가 기저 데이터를 갱신할 있도록 하려는 경우라면 기능 확장이 필요할 것이다. 전체 플랫폼 기능과 미래 기술 동향을 주시하라. 일부 데이터 시각화 플랫폼은 개발자가 API 이용해 시각 기능을 확대하는 것을 지원한다

• 플랫폼의 비용(원가)과 가격 모델이 정렬되는가? 대다수 데이터 시각화 플랫폼은 선행 비용과 이용자당 요금이 있다. 시각화를 넣어 수천 명의 이용자에게 접근을 제공하려 한다면 애플리케이션의 원가와 사업 모델 사이의 정렬, 사업성을 따져보아야 한다. 이는 시각화가 고객 대면 애플리케이션에 임베디드될 특히 중요하다. 데이터 시각화 플랫폼의 이용자당 요금이 원가의 상당 부분을 차지할 있기 때문이다

그러나 주된 고려 사항은 이해관계자가 플랫폼 역량에 부합하는 사용자경험과 설계를 정의할 의지가 있는지다. 이러한 플랫폼은 최고의 시각화 사례를 갖도록 설계되기 때문에 혜택이 되는 경우가 빈번하다. 그러나 이해관계자가 특정 설계 기능 요건에 종속되어 있다면 데이터 시각화 플랫폼의 적용이 어려울 있다. 이런 상황에서는 시각화를 개발하기 위해 여러 데이터 시각화 라이브러리 하나를 검토해야 한다

선택한 플랫폼이나 접근법이 무엇이든지 간에, 데이터와 인사이트를 이용자와 공유하고 통합하는 데에는 애널리틱스 기능을 삽입하는 것만큼 강력한 것도 없다

원문보기: 
http://www.ciokorea.com/news/117009?page=0,1#csidx89a507bfea28b65822209396c40c
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http://www.ciokorea.com/news/117009#csidxe4957e6f6596c11a2fe1ca03f5d6521 

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