[아이티데일리] 현재 본인의 직업은 데이터 아키텍처 컨설턴트이다. 데이터 아키텍처의 업무를 아는 사람이라면 지금 연재하고 있는 데이터 시각화와 연관성이 부족하다고 생각할 것이다. 굳이 연관성을 따지자면 ‘데이터’를 다룬다는 점일 것이다. 그런 점 때문인지 본인이 데이터 시각화를 연구한다고 했을 때 주변 사람들의 일부 우려가 있었다. 우려의 이유는 ‘현재의 업무와는 다르다’, ‘앞서 어떤 사례가 있느냐’는 식이었다. 이런 우려에 본인은 ‘그럼 누가 데이터 시각화를 해야 합니까?’ 라고 반문하였다. 내가 그런 이유는 데이터 시각화는 빅 데이터에 대한 관심이 높아지면서 많은 주목을 받기 시작한 분야이다. 이전까지 큰 주목을 받지 못했기 때문인지 시각화 디자인에 관한 내용은 많았지만, 체계적인 설계 방법과 역할에 대한 정보가 많이 부족하다. 이처럼 이제야 관심을 받는 분야는 다양한 사람들이 연구한 내용을 통해 기조를 세우는데 일조할 수 있다는 것을 알아야 한다.

그렇다면 데이터 시각화를 누가 수행해야 하는가? 그리고 어떤 역할이 필요한가? 이를 정의하기 위해 프로젝트를 수행하는 관점에서 역할을 정의하고 어떤 일을 수행하는지 정의해 보고자 한다.

데이터 과학자(Data Scientist)
데이터 과학자는 데이터를 활용하여 시각적 분석을 수행하기 위한 기술을 가지고 있는 사람이다. 주된 업무는 데이터를 획득하고 처리하는 일을 하는데, 이는 시각화에서 보고자 하는 데이터와 실제 활용될 데이터가 동일한지 확인한다. 그리고 이를 표현하는 방법이 올바른지 데이터에 대한 작업과 검증을 수행한다. 또한 통계 기술, 수학 지식, 데이터가 가지고 있는 패턴, 데이터간의 숨겨진 관계, 데이터의 속성 등 다양한 기술을 이용하여 데이터를 설명할 수 있어야 한다. 이는 데이터가 가지고 있는 성질을 정확하게 표현할 수 있게 한다.

맥락 분석가(Context Analyst)
맥락 분석가는 데이터 시각화에서 표현되는 의미와 문제점에 대해 서술하는 접근 방식을 수립하는 사람이다. 이들은 데이터 과학자와 협력하여 사용자가 데이터 시각화의 어떻게 분석에 접근할 수 있는지에 대한 분석 시나리오와 시각화의 방향성을 설정한다. 또한 프로젝트의 방향성을 정립하기 위해 이와 관련된 다양한 사람에게 인터뷰를 수행하게 된다. 이들의 가장 중요한 일은 프로젝트 수행 초기에 많은 아이디어를 제시 프로젝트 진행을 촉진하고, 후반에는 다양한 분석 기회를 모색할 수 있는 사고를 가지고 있어야 한다.

컴퓨터 엔지니어(Computer Engineer)
컴퓨터 엔지니어는 소프트웨어 및 프로그래밍 기술을 가지고 있으며, 이들의 기술은 시각화의 세련미를 결정하게 되는 중요한 역할을 하게 된다. 이들은 데이터 시각화 외에도 다양한 프로젝트를 통해 많은 노하우를 가지고 있어, 이들에 따라 프로젝트의 효율성이 결정되게 된다. 또한 이들은 자신이 가지고 있는 소프트웨어 및 프로그래밍 능력으로 데이터 과학자와 함께 데이터 수집, 조작 등 데이터 시각화를 위한 데이터 전처리 과정을 지원한다.

디자이너(Designer)
디자이너는 컴퓨터 엔지니어와 함께 작업을 하며, 시각화의 심미적 관점에서 접근하고 설계를 한다. 이들은 시각화에 존재하는 각각의 기능에 대해 미적인 아름다움을 추구하며, 이를 통해 스타일을 결정짓게 된다. 또한 시각화에서 전달하는 메시지의 근본적인 의도가 잘 전달됬었는지에 대한 책임을 가지고 있다. 시각화는 개별적으로도 세련되어야만 하지만, 시각화를 표현하는 솔루션 관점에서도 통일된 스타일을 가져야 한다.

인지 과학자(Congnitive Scientist)
인지 과학자는 데이터 시각화에서 사용자의 감상의 관점에서 사고하고, 이를 효과적으로 인지할 수 있도록 해야 한다. 이들은 시각적 인식에 관한 지식을 가지고 있으며, ‘어떻게 하면 사용자의 눈과 뇌에 가장 효과적이고 효율적으로 인지시킬 수 있는가’에 대해서 고민한다. 시각화가 사용자에게 인지되는 방법에 대한 다양한 형태와 이와 관련된 법률, 통신 이론, 색상 이론, 인간과 컴퓨터의 상호 작용 원리등 다양한 분야에 깊은 지식을 가지고 있다. 또한 인지 과학자는 사용자가 어떻게 생각하고, 의사 결정, 행동 조건의 변화 등 시각화에 대한 복잡한 반응과 관련된 설계를 진행한다.

이처럼 데이터 시각화는 특정 한 분야의 사람이 수행할 수 있는 영역이 아니다. 물론 데이터를 매우 잘 다루고, 사용자가 시각화에서 어떠한 분석을 수행할 수 있는지, 컴퓨터 활용 능력과 프로그래밍 실력도 뛰어나며, 미적인 감각이 출중하고, 사용자가 인지하는 방법에 대한 이론과 사고도 뛰어난 사람이 존재할 수는 있다. 그렇다고 이 모든 능력을 가지고 있다고 해서 이 일을 혼자한다는 것은 불가능 하다는 것이다. 최근의 다른 기고를 읽어보면 ‘데이터 과학자’라는 역할을 가지고 있는 사람이 위의 일을 수행할 수 있어야 한다는 글이 많다. 하지만 실제로 이런 경우는 프로젝트로 수행하는 것이 아니라 단발적인 필요로 인해 한 사람이 수행하는 내용일 것이다. 우리가 여기서 알아야 할 것은 특정 어떤 사람에 많은 책임을 부여하여 이에 의지하기 보다는 다양한 역할을 가진 사람들이 모여서 일을 수행하는 것이 훨씬 수월할 것이라는 점이다.