[BI] 데이터 시각화의 진짜 의미

안녕하세요, 하루 코딩입니다.
오늘은 데이터를 다루는 사람들이 꼭 한 번은 고민해봐야 할 주제, '데이터 시각화의 진짜 의미' 에 대해 이야기해보려 합니다.
이전 글에서는 RPA, 생성형 AI, 자동화 등을 다루며 업무 혁신을 논했다면,
이번에는 그 혁신의 '결과'를 어떻게 '보여줄 것인가' 에 집중해보려 합니다.

---

데이터 시각화, 단순히 예쁜 그래프?

많은 사람들이 데이터 시각화를 이야기할 때, 화려한 차트나 멋진 대시보드를 떠올립니다.
하지만 진짜 중요한 것은 '무엇을, 왜 보여주는가' 입니다.

✔️ 예쁜 그래프는 기억에 남지 않습니다.
✔️ 의도를 명확히 전달하는 그래프는 행동을 이끌어냅니다.

즉, 시각화는 의사결정을 돕기 위한 도구이지, 전시용 작품이 아니라는 거죠.

---

좋은 데이터 시각화의 3가지 조건

1. 맥락(Context)
   • 데이터를 보는 사람의 입장에서, 왜 이 데이터가 필요한지 설명할 수 있어야 합니다.
2. 명료성(Clarity)
   • 불필요한 요소는 제거하고, 핵심 메시지가 명확히 드러나야 합니다.
3. 행동 촉구(Actionable)
   • 이 데이터를 본 후, 무엇을 해야 할지 자연스럽게 이어져야 합니다.

📈 단순히 "매출이 증가했습니다"를 보여주는 것보다,
"매출이 증가한 지역과 그 이유, 그리고 향후 집중해야 할 지역"까지 이어진다면 훨씬 강력한 스토리텔링이 되는 거죠.

---

🎨 오늘의 네컷만화: 데이터 시각화, 그 착각과 깨달음

1. [첫 번째 컷]
   기획자: "와, 차트가 화려해! 최고야!" (무지개색 막대그래프를 보며 감탄)
2. [두 번째 컷]
   팀장: "근데, 이게 뭘 말하는 건데?"
3. [세 번째 컷]
   기획자: (깜짝 놀라며) "아...! 설명이 빠졌네..."
4. [네 번째 컷]
   팀장: "핵심은 이 데이터가 무슨 행동을 요구하느냐야." (엄지척)

---

마무리하며

데이터 시각화는 단순히 '이쁘게' 만드는 것이 아니라,
정확한 인사이트를 전달하고, 다음 행동을 설계하는 도구입니다.

다음에는 Power BI나 Looker Studio 같은 도구를 활용해
"행동을 이끄는 대시보드" 를 어떻게 설계할 수 있는지 구체적인 방법론도 공유할게요!

---

🏷️ 태그