[Data를 Job아라]  데이터 시각화 전문가

디자인을 뛰어넘은 데이터 분석의 한 분야 … 취업률 높고 미래 전망도 밝아

빅데이터 기술 발전에 따라 처리 비용 때문에 분석이 이뤄지지 않던 데이터까지 처리？분석할 수있는 시대를 맞이했다. 분석 결과를 비즈니스에 활용하기 위해 뛰어난 표현력을 갖춘 소프트웨어도 있다. 이때 핵심은 그래픽 소프트웨어로 최종 분석 자료를 만드는 부분은 사람의 영역이라는 점이다. 데이터 분석 결과를 비즈니스 자료로 활용하면 누구라도 이해할 수 있는 형태로 데이터 시각화가 각광을 받고 있다.

시각화의 탄생

데이터는 숫자와 문자의 나열이다. 따라서 데이터 시각화에 대한 노력은 컴퓨터의 탄생과 궤를 함께하며 지속적으로 발전해 왔다. 빅데이터 물결은 단순히 드러내 보여 주는 ‘가시화’를 넘어서 보고 느낄 수 있게 하는 ‘표현’으로 시각화의 발전 방향을 리드하고 있다.

정형 데이터에서 벗어나 음성과 영상을 포함한 빅데이터의 분석 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 하기 위해 새로운 표현 방법에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 분석 결과는 의사 결정자에게 친숙한 것이어야 하기 때문이다.

<그림> 데이터 시각화 프로세스

데이터를 시각화하는 일반적으로 다음과 같은 과정으로 이뤄진다. ①데이터 이해 ②전하고 싶은 내용 구체화 ③ 결과물 노출 대상자 파악 ④ 적절한 시각적 표현 기법을 동원해 표현하는 단계를 거친다. 데이터에 대한 이해는 결국 데이터를 다룰 수 있어야 함을 의미한다. 또한 결과물 노출 대상자 파악은 일반 스마트폰 이용자가 한눈에 보고 의미를 파악하게 해주는 표현 기법과 기업 마케팅 부서의 시장조사 분석에서 필요한 표현 기법 등 상황에 맞는 접근이 이뤄지고 있음을 의미한다.

데이터 시각화는 분석의 한 영역

현재로선 데이터 시각화는 디자인적인 요소보다 ‘분석 리포팅 측면에서 접근해야 한다’는 의견이 설득력을 얻고 있다. 디자인보다는 데이터를 다룰 수 있느냐를 기준으로 잡아야 한다는 말이다. 앞서 제시했듯이 데이터에 들어 있는 메시지를 전달하려면, 데이터를 다룰 수 있어야 하는데, 이는 곧 분석가의 영역이라는 것으로 연결된다. 반면 이미 분석가가 내린 결론을 토대로 최종 사용자에게 설득하기 좋게 꾸미는 디자인은 마케팅 또는 광고 디자인의 일부로 봐야 한다는 의미다.

어느 분야나 초기에는 한 사람이 여러 역할을 하다가 전문화와 함께 역할이 구분되기 시작한다. 국내에서는 데이터 분석가들이 시각화까지 동시에 하기도 한다. 기업체에서 임원 대상의 보고서 작성 또는 외부로 발표할 데이터 분석 결과에 대해서는 어도비 일러스트레이터나 GIMP 같은 그래픽 도구로 디자인하는 담당자가 합류하기도 한다. 이때 디자이너가 데이터를 다룰 수 없다면 시각화 담당자라고 표현하기 어렵다는 말이다.



<그림1> 「Nature HapMap」 표지에 적용된 벤프라이(Ben Fry)의 데이터 시각화 작품 (출처: benfry.com)

SSG.COM 빅데이터팀의 김훈동 과장은 “데이터 분석 결과를 단순 숫자 또는 스트레드 시트에서 만든 그래프로 제시했을 때 경영층 또는 고객으로부터 반응이 낮았다”며 “대용량 데이터 분석에서 시각화는 과거 분석 결과물 도출 방식과는 구분되는 그 무엇의 필요성을 실감했다 ....

 

- 출처: 한국데이터베이스진흥원