1. 빅데이터 시각화란 무엇인가
빅데이터 시각화는 데이터 탐색 및 분석 기반 비즈니스 인사이트 도출 기술로 시각화를 통해 데이터를 좀 더 이해하기 쉽게 표한할 수 있습니다.
빅데이터 시각화는 정보구조화, 정보시각화, 정보 시각 표현의 3단계로 이루어지며 빅데이터 시각화의 절치 및 다양한 기술에 대해 기술하였습니다.
2. 직관적인 정보 전달을 위한 빅데이터 시각화의 개요
빅데이터 시각화란 데이터를 시간순, 분포도, 관계성, 공간위치, 비교 등을 통해 사람이 직관적으로 이해하기 쉽게 표한하는 기술을 말합니다. 빅데이터 시각화는 최소한으로 편집된 데이터를 사용하며 데이터의 최초 형태보다 접근하기 편하게 데이터를 가공하고, 직관적으로 쉽게 결과를 도출 가능하게 합니다. 또한 데이터를 기반으로 객관적으로 표현하는것에 더 초첨을 두고있고, 사용자에게 정보형 메시지 전달을 효율적으로 하기 위해 사용됩니다.
3. 빅데이터 시각화의 절치 및 상세 설명
3-1. 빅데이터 시각화의 절차
빅데이터를 수집 및 탐색, 시간, 분표, 관계 등의 시각화하기 위해서 디자인 기본 원리에 따라 수행하게 됩니다. 정보를 구조화하기 위해서는 정보를 분류하고 조직화하며 재배열하는 기본 원리를 익히고, 각종 툴에서 제공하는 그래프의 원리와 쓰임새를 파악하는 것이 중요합니다.
1. 정보 구조화: 빅데이터의 고유의 특성이 훼손되지 않으면서 데이터를 수집, 탐색하는 것은 시각화의 중요한 과정입니다. 통계결과, 데이터 품질 등 의도한 정보를 디자인하기 위한 데이터가 도출되었는지 확인합니다.
2. 정보 시각화: 막대/누적 그래프나 파이,도우넛 차트 등 데이터의 성격에 따라 적절한 그래프로 시각화하는 과정을 말합니다. 이 때 다양한 차트와 지도, 히스토그램 등이 사용될 수 있습니다.
3. 정보 시각표현: 데이터 디자인의 원리를 사용하여 순서, 구분, 색채 사용과 인지 등을 어떻게 사용할 것인지 결정한 후 데이터를 효과적으로 표현하는 과정입니다. 이때 다양한 유형의 시각자료를 적용하고 테스트하는 과정을 거쳐 지속적으로 결과를 확인하는 과정이 필요합니다.
3-2. 빅데이터 시각화의 주요 도구
4. 빅데이터 시각정보 효율화를 위한 고려사항
빅데이터 분석 정보는 비교를 통해 사용자에게 더욱 가치가 올라가는 성격이 있으므로 시각정 비교를 강화하여 구성하는 것이 좋습니다. 그리고 정보를 디자인할 때 원인과 결과를 명쾌하게 제시하고 라벨과 범례가 도표에 녹아 있는 다이어그램을 사용하여 더욱 효과적으로 표현하도록 해야 합니다.
또한 컨텐츠의 질과 연관성을 확보하는 것이 중요하므로 보여주려는 정보가 사용자의 특정 목적을 달성하는데 도움이 되는지 반드시 고려해야 합니다. 정성적 정보보다는 정량적 정보를 활용하는 것이 한눈에 트렌드를 파악할 수 있는데 더 효율적입니다.