이처럼 많은 곳에서 데이터가 발생하고 있는 현재 상황을 대변하듯, 데이터를 저장하고 관리하는 특정 솔루션에 관심이 편중되고 있다. 물론 많은 데이터를 저장하고 관리하는 것 역시 중요하지만, 이에 못지않게 중요한 것은 '데이터를 어떻게 봐야 하는가?' 이지만 이에 대한 부분은 깊이 연구되지 않고 있다. 데이터가 아무리 많더라도 이를 보고 활용할 방법이 없으면 이는 무용지물이고, 기업의 불필요한 비용만을 초래하게 된다.

또한 많은 사람들이 데이터를 활용하는 것에 있어 '데이터 분석'이 가장 중요하다고 말한다. 하지만 이는 비즈니스에서 의사 결정을 하는 사람들에게 중요하지 않을 수도 있다. 실제 비즈니스에서 의사 결정을 하는 사람들은 현업의 사용자이다. 현업 사용자들은 각종 수학적 표기 방법이 난무하는 데이터 분석의 결과를 이해하기에는 많은 어려움을 느낄 것이다. 바로 이러한 어려움을 해결할 수 있는 것이 ‘데이터 시각화(Data Visualization)’다.

데이터 시각화란 데이터 분석의 결과나 문자 형태의 데이터를 색상과 선을 이용하여 쉽고 왜곡 없이 인지할 수 있도록 하는 것이다. 물론 데이터 시각화는 최근의 빅데이터 열풍만큼 강렬하지는 않다. 왜냐하면 데이터 시각화는 오랜 시간 이전부터 존재해왔고, 실생활에서 자주 볼 수 있기 때문에 데이터 시각화의 중요성은 많이 간과되고 있다.

데이터를 활용할 때 중요한 것은 무엇일까?
많은 경영 전략 서적에선 전략에 있어 '전략의 효과'도 중요하지만 '전략의 실천'을 더 중요시하고 있다. 이유는 전략이 높은 효과를 발휘하는 것이 중요하기는 하지만 실천할 수 없는 전략이라면 무용지물이기 때문이다. 또한 전략의 우수성을 평가할 때 '실천 가능한 전략인가?'는 매우 중요한 잣대이기 때문이다. 이러한 관점에서 데이터를 활용하는 것에 초점을 맞춘다면(물론 중요한 부분이 많겠지만), 데이터와 사람 사이의 커뮤니케이션에 있어 '데이터 시각화'는 매우 중요할 것이다. 많은 기사와 서적에선 데이터 활용에 있어 데이터 분석이 가장 중요하다고 말하고 있다.

이러한 데이터 분석은 대체로 데이터 전문 분석가로 인해 수행되던가, BI솔루션의 대시보드를 통해 데이터 분석 결과는 비즈니스 사용자에게 전달된다. 이는 데이터 분석 방법 자체의 방법과 결과에 대한 단순한 수치 자체는 비즈니스 사용자에게 중요한 것이 아니라는 것이다. 하나의 상황을 예시로 들어보자.

데이터 분석가는 자신이 분석을 수행하는데 많은 고생을 했고, 이 수행을 하는데 고급 분석 기법을 사용했다는 것을 자신의 상급자 또는 비즈니스 사용자에게 설명한다. 이는 데이터 분석가 관점에서 보면 매우 당연한 행동이다. 하지만 이는 듣는 입장에서 보면 그렇게 궁금한 내용이 아니다(개인적인 관심이 존재하지 않다면 말이다). 아마도 듣는 사람의 입장에서 이렇게 질문을 했을 것이다. "그럼 분석 결과에서 무엇이 중요하다는 건가요?" 또는 "저 분석 결과가 누구에게 어떤 도움이 되나요?" 이처럼 데이터 분석은, ‘어떠한 방법으로 수행하였나’라는 것이 관점에 따라 중요하지 않을 수 있다. 그렇다면 이러한 분석 결과를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 해줘야 할 것이다. 이 역할을 '데이터 시각화'가 처리해 준다.

데이터 시각화는 가독성이 떨어지는 문자 형태의 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 선과 색상을 이용하여 표현하는 것이다. 문자나 수학적 기호로 특정 부분이 중요하다는 것을 인지시키긴 매우 어렵다. 이를 해소하고 정보를 직관적으로 전달하기 위해 시각화로 표현하는 것이다.

오늘날의 기업에서는 데이터 시각화를 잘 하고 있는가?
아래의 차트 중 왼쪽의 차트는 꺾은선 차트이고, 오른쪽 차트는 슬로프 차트이다. 두 개의 차트는 동일한 데이터를 가지고 작성한 차트이다.

하지만 사람들은 두 개의 차트를 보고 받아들이는 과정이 서로 다르고, 다른 통찰력을 가지게 된다. 물론 두 개의 차트 중 어떤 차트가 더 우수하다고 단정지을 수 없다. 간혹 몇몇의 사람들은 '데이터를 세밀하게 표현한 시각화가 더 우수한 것이다'라고 단정 짓기도 하지만, 이는 잘못된 생각일 수 있다. 시각화를 보고 받아들이는 사람의 관점에서 잘 인지되고, 중요한 통찰력을 가질 수 있게 도움을 줄 수 있는 것이야말로 비즈니스 데이터를 시각화 하는데 우수한 시각화의 기준 중 하나이다.

하나의 예를 들어보자. 첫 번째 사람은 특정 대형 마트에 자신의 상품을 납품하는 사람으로서, 자신이 납품하는 상품이 속해 있는 상품군의 경쟁 물건과 자신의 판매량을 알고 싶어 한다. 이 사람에게는 두 번째 차트보다는 첫 번째 꺾은선 차트가 더 많은 정보를 줄 것이다. 자신이 납품하는 상품이 시점에 따라 매출이 어떻게 변하는지, 차트 안에서 자신이 납품하는 상품과 다른 상품을 분리하여 표현하기를 원할 것이다. 그리고 자신의 상품보다 많이 팔리거나 못 팔리는 상품의 특성을 찾아낼 수 있도록 이동하거나 표시해줘야 한다.

두 번째 사람은 앞의 예시에 설명한 대형 마트의 모든 지점을 관리하는 CEO로써 수십 개의 지점을 관리하고 있다. 이 사람에게는 단순한 매출만이 중요한 것이 아닐 것이다. 대형 마트의 다양한 프로모션, 재고에 대한 리스크 관리, 인사 관리, 경쟁 마트와의 매출 비교 등 많은 관리 요소를 다양한 경로를 통해 보고를 받아야 하는 위치에 있는 사람이다. 이 사람은 매 분기 정기적으로 상품군의 매출이 어떻게 변동되었는지를 보고 받는다. 이 사람에게는 두 번째 슬로프 차트가 더 적합할 것이다. 그에게는 일별로 변동이 되는 가격 추이는 중요하지 않다. 이전 보고 시점과 현재 시점의 누적 매출이 어떻게 변했는지가 중요하다. 그리고 특정 상품군을 도드라지게 표현하는 것보다는 매출이 상승한 상품군과 하락한 상품군을 구분 짓게 표현해줘야 할 것이다. 마지막으로 매출이 하락한 상품군의 원인이 무엇인지 분석한 결과를 보여줘야 한다.

앞의 예시에서 두 사람의 일에는 어떤 일이 중요도가 높고 낮음이 없다. 단지 두 사람이 필요로 하는 상황이 다를 뿐이다. 특히 영리를 목표로 하는 입장에서는, 즉 비즈니스 상황에서의 데이터 시각화는 미적인 부분을 강조하는 것보다는 바라보고자 하는 관점의 적절성과 효율성을 살펴보아야 한다.

개인적인 관점으로 봤을 때, 우수한 데이터 시각화는 “작성된 시각화 자료를 보고, 동일한 데이터로 재작성된 시각화 자료를 찾거나 사람의 머리에서 연산하지 말아야 한다. 사용자는 단지 "어떻게 행동할 것인가"만을 고민하게 만들어줘야 한다”라고 생각한다.

아래의 질문은 자신이 소속된 기업의 입장에서 답해본다면 데이터 시각화를 잘 표현하고 있는지에 대해 판단할 수 있다.

- 기업의 전략과 목표를 효과적으로 지원할 수 있도록 데이터를 표현하고 있는가?
- 기업에 존재하는 솔루션의 다양한 대시보드에서, 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 지원하고 있는가?
- 데이터를 시각화한 솔루션에서 사용자가 빠르게 접근할 수 있도록 구성하였고, 정보의 변동을 빠르게 전달할 수 있는가?

데이터 시각화와 비즈니스 데이터 시각화와의 차이점은 무엇인가?
‘데이터 시각화’를 표현하는 것은 시각화의 심미적인 관점에서만 바라보는 경향이 있다. 이는 ‘문자형의 데이터를 어떻게 잘 표현하였는지’에 대한 관점을 중심으로 한다. 여기에 연재하고자 하는 ‘비즈니스 데이터 시각화’의 관점은 일반적인 데이터 시각화를 포함하고 있으며, 적용하고자 하는 비즈니스 유형에 따라 어떻게 데이터를 시각화 하는 것인지, 그리고 사용자가 이를 인지하고 전달하는 방법을 말할 것이다. 또한 어떤 것이 비즈니스에서 중요한 데이터 인지를 정의하고 전달 과정에 상세한 내용을 정의해 나갈 것이다. 이후에 연재할 내용을 보면 아래와 같다.

1) 데이터 시각화의 기본 원칙
- 사용자는 어떠한 원리로 시각화된 데이터를 인지하는가
- 데이터 시각화에서 색상은 어떠한 영향을 미치며, 표현하고자 요소에 따라 적합한 색상을 지정하는 방법
- 데이터를 시각화하는 솔루션에서 정보를 표현하는 물리적인 요소를 설명하며, 적절한 사용 방법을 설명

2) 다양한 데이터 시각화의 표현 방법
- 차트(Chart)가 어떠한 방법으로 데이터를 표현하는지에 따라 분류
- 개별 차트가 가지고 있는 각기 다른 표현 방법에 대한 설명
- 어떠한 과정과 요소를 통해 통찰력(Insight)를 가질 수 있는지에 대하여 탐구

3) 데이터 시각화에서의 분석 방법
- 시각화를 통하여 데이터를 조망하고 이를 분석하는 방법에 대하여 설명
- 주요 시각화 분석 방법과 실제 사례 탐구

4) 비즈니스 데이터 시각화의 임계치와 Alerts.
- 비즈니스 데이터 시각화에서 임계치가 가지는 중요성
- 임계치 규칙의 정의 방법과 분류
- 임계치의 주기 설정과 엔진(Engine)

5) 시각화 솔루션의 구성 요소와 평가
- 시각화 솔루션의 기본 구성 요소와 고급 요소
- 시각화 솔루션의 선택 기준과 평가

6) 시각화 솔루션의 디자인
- 시각화 솔루션의 디자인 요소와 특징
- 시각화 솔루션의 레이아웃 정의
- 정보 접근을 용이하게 하는 내비게이션의 구성

7) 비즈니스 유형에 따른 시각화
- 비즈니스 유형별 특징과 주요 요소
- 비즈니스 유형에 따른 시각화의 성공 요소
- 비즈니스 유형별 시각화 사례

8) 비즈니스 측정 지표와의 관계와 효과적인 시각화 방법
- 효과적인 측정 지표의 특징과 설계
- 측정 지표를 효과적으로 표현하는 시각화 설계 방법
- 측정 지표의 기타 사항

앞으로 이어질 세부적인 이론과 방법론을 통해 비즈니스 관점에서 적절한 시각화 요건을 정의하고자 한다. 이를 통해 기업의 시각화 수준을 평가하고, 시각화 수준을 향상시킬 수 있는 전략을 제안한다. 이 연재를 통해 기업에 제공하는 가치는 아래와 같다.

- 데이터를 시각적으로 표현하는 솔루션에 대해 효과적이고 객관적인 대시보드 설계
- 전달자와 수신자 사이의 정보 왜곡을 최소화하며, 높은 통찰력을 제공
- 비즈니스의 주요 측정 지표에 대한 속성을 정확히 파악하고 지속적인 모니터링 효율성 제고