데이터 시각화의 정의

데이터 시각화란 장시간 누적된 혹은 수집된 많은 양의 데이터를 기초 자료로 하여 쉽게 이해할 수 있게 시각적으로 표현하며 전달하는 것을 말한다(두경일, 2016). 데이터 시각화의 핵심은 필요한 데이터들을 수집, 시각화하여 그 데이터 속에서 일정하게 나타나는 어떠한 현상, 패턴, 구조, 변화 및 상호 연관성 등을 발견하고 분석하여 명확하고 효과적으로 정보를 커뮤니케이션하기 위한 것이다 (두경일, 2016). 데이터 시각화와 관련된 연구는 심리학, 공학, 시각예술, 교육 등 다양한 학문에 기반을 두고 수행되어 왔으며 최근에는 예술적이고 실험적인 결과 물에까지 데이터를 인간의 감각으로 수용 가능한 대상으로 바꾼다는 핵심적인 목 표를 바탕으로 다양한 학문에서 융합이 이루어지고 있다(박진완, 김효영, 2011;

Keim et al, 2006a, 2006b).

디지털 시대에서 데이터 시각화는 최근 가장 큰 이슈로 등장하는 분야이다.

스마트폰을 비롯한 모바일 기기의 빠른 보급 및 소셜 미디어와 클라우드 서비스 의 활성화로 인하여 연일 새로운 데이터가 증가하고 있다. 각종 매체에서도 대 용량, 속도, 다양성과 복잡성을 특징으로 가진 ‘빅데이터’에 주목하고 있지만, 정작 사용자에게는 그 범위가 무한해서 관리조차 힘들다는 것이 문제가 되고 있다. 이에 데이터에 관한 수집, 저장, 전송, 표현 기술에 많은 변화가 일고 있으 며, 과거에 버려지던 데이터를 수집하는 것뿐 아니라 데이터간의 연관 관계를 분 석하여 새로운 정보를 습득하고 시대의 변화까지 예측할 수 있는 방향으로 변화 하고 있다(최광선 외, 2013; 김현정, 2018)

이러한 환경에서 데이터 자체로는 의미를 지닐 수 없기 때문에 어떤 데이터 처리 시스템이 모두에게 가치를 부여하게 될 것인지에 대한 진지한 고민이 시작 된 것이다. 따라서 양질의 데이터를 수집하는 것에만 한정하지 않고 데이터를 적 재적소에 활용하기 위한 분석 시스템 및 결과의 표현이 중요해짐에 따라 ‘데이터 시각화(Data Visualization)’에 힘을 싣게 되는 계기가 되었다(오병근, 강성중, 2008; 김현정, 2018).

데이터 시각화에 대한 개념은 다양하게 제시되고 있다. 우선 데이터 분석 결과 를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 과정이라고 표현되기 도 하고 데이터의 시각적 표현 연구 영역으로 도식적인 형태 안에 추상적으로 표현된 속성이나 변수를 가진 단위를 포함하는 정보를 의미하기도 한다. 데이터 시각화란 말 그대로 데이터의 시각적 표현의 연구영역을 말하는 것으로써, 데이 터가 제시하는 정보를 습득하고 이해하는데 용이하며 나아가 유용한 정보로서 파악하는 것을 도와주는 것이라 할 수 있다(Few, 2010; Friedman, 2008).

민세희(2011)는 “데이터는 정보화되기 이전의 자료이고 생각에 영향을 주는 요 소이며 조합과 해석에 따라 다양한 결과, 해석의 결과를 도출할 수 있다. 데이터 시각화는 정보화되기 이전의 상태, 즉 자료 형태의 다양한 데이터를 어떤 종류를 모을 것인지, 누구를 보여줄 것인지, 시각화 이후 어떤 결과를 유도, 기대할 것인 지를 정확하고 유용하며 의미 있게 설계․디자인하는 작업이며 결과를 보여주는 것이 아니라 생각을 유도해 나가는 것이다.”라고 정의한다.

본 연구에서 데이터 시각화 교육은 다양한 방법으로 수집된 데이터에 대해 데이 터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 정보를 효과적으로 전달하며, 서로 상호작용 하는 과정을 통한 교육이라고 정의한다.

데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적인 수단으로 정보를 전달하는 과정을 의미하며, 데이터에서 의미 있는 정보를 찾아내 다양한 시각화 매체를 활용하여 표현함으로써 정보 수용자가 데이터 분석 결과를 쉽게 이 해할 수 있도록 하고, 핵심 개념과 아이디어를 효과적으로 이해할 수 있게 한다.

이러한 데이터 시각화를 통해 이미 벌어진 일에 대한 통찰은 물론, 앞으로 벌어질 일을 예측할 수 있으며, 필요한 조치를 신속하게 찾아내고 대응할 수 있다.

아울러 차트, 지도, 동영상 등의 그래픽 기술을 사용하여 데이터를 보다 쉽게 표현하기 위한 지속적인 발달을 하고 있다. [그림 Ⅱ–1]

¹⁾

1) https://ft.com/vocabulary(Alan Smith, Financial Times의 데이터 시각화 편집자)

[그림 Ⅱ–1] 데이터 유형에 따른 시각화 표현 방법

데이터 시각화는 정보를 숨기고 있는 나열된 데이터를 한눈에 정보가 보이도 록 변환시켜주는 과정이다. 데이터 분석에 능숙한 사람이 데이터에서 얻은 정보 를 데이터 분석에 능숙하지 않은 사람에게 설명하기 위해 꼭 필요한 과정이며, 데이터를 분석할 때 데이터의 구성과 특성을 알아보는 데 유용한 도구이다(김형 년, 2014).

2001년 이후 IT를 활용한 다양한 산업 분야에서 전자화, 자동화가 이루어지면 서 처리 및 분석에 활용할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 축적되어 이전과는 데 이터 크기의 범위가 크게 달라진 빅데이터 개념이 생겨났다. 빅데이터(Big Data) 란 데이터 양이 방대하고 형태가 복잡하며 빠른 속도로 생성, 갱신되어 기존의 방식으로는 처리가 어렵고 정형, 비정형의 형태가 공존하는 거의 모든 종류의 데 이터를 가리키는 용어로, 기존의 데이터와 다른 새로운 것이 아니라 크기, 종류, 활용 범위가 확장된 데이터를 말한다(김형년, 2014).

빅데이터의 특징은 텍스트와 이미지의 비정형으로 일정한 패턴을 발견하기 어 렵다는 것이다. 정보의 양이 많고 빠르게 전파되므로 일정한 패턴을 찾기가 쉽지 않고 불필요한 정보가 많아 의미 있는 정보를 찾고 분석하는 것이 중요해졌다.

필요한 정보 획득을 위해 수많은 자료를 찾아야 하는 불편을 줄이고 핵심 정보 를 탐색하는데 가장 효과적인 방법이 시각화이다. 데이터 시각화는 빅데이터의 의미를 빠르게 이해하고 알리고 싶은 정보를 쉽게 전달할 수 있도록 도와준다 (두경일, 2016). 데이터 시각화는 데이터에 내재된 의미와 가치의 발견을 도와 정 보를 생성하는 데 도움을 줄 수 있는 도구로 사용될 수 있다(장유희, 2017).

이러한 데이터 시각화의 이점에 관해 Gray et al(1997)은 다음과 같이 설명한 다. 첫째, 데이터 시각화는 거대한 양의 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 해준다.

둘째, 데이터 시각화는 예상하지 못한 새로운 특징을 인식하도록 해주며 새로운 통찰의 기초가 될 수 있다. 셋째, 데이터 시각화는 종종 해당 데이터의 문제점을 즉시 나타낸다. 시각화는 대개 데이터 자체뿐만 아니라 데이터가 수집되는 방법 도 보여주며, 적절한 시각화로 데이터의 결함을 확인할 수 있어 품질 관리에 유 용하다. 넷째, 데이터 시각화는 데이터의 지엽적인 특징과 전반적인 특징을 동시 에 이해하는 데 유용하다. 다섯째, 데이터 시각화는 가설을 뒷받침하는 정보를 얻을 수 있게 한다.