2024 빅데이터 시각화 가이드

 

 

빅데이터 시각화는 그래픽이나 차트를 사용하여 구조화되지 않은 대량의 데이터 포인트를 표현하는 프로세스입니다. 빅데이터 시각화 기술을 사용하면 대량의 데이터 세트나 원시 데이터를 이해하기 쉽게 만들고, 이를 통해 결론을 도출하기가 더 쉬워집니다.

 

그림이 천 가지 말을 대신한다는 말을 들어보셨나요? 글쎄요, 빅데이터 시각화에 관해서는 확실히 사실입니다.

우리는 빅데이터 시각화의 용도와 이점, 가장 일반적인 빅데이터 시각화 기술 중 일부를 살펴보고, 데이터 시각화가 산업에 중요한 이유와 데이터 시각화가 산업에 어떤 이점을 제공하는지 알아보겠습니다.

Piktochart는 브랜드, 데이터 시각화 및 온라인 협업을 위한 쉬운 사용자 정의를 허용하는 직관적인 도구입니다. 보고서 , 프레젠테이션 , 브로셔 등을 만드는 데 사용할 수 있는 전문적으로 디자인된 템플릿을 제공합니다.  무료로 시작하세요.

빅데이터 시각화는 무엇에 사용되나요?

빅데이터 시각화는 다양한 조직에서 다양한 용도로 활용될 수 있으며, 많은 이점을 제공할 수 있습니다 .

대량의 데이터 검토

큰 데이터 세트는 원시 형태로 이해하기 어려울 수 있습니다. 사실, 빅데이터를 다룰 때 모니터에서 전체 데이터 세트를 보는 것은 종종 불가능합니다.

빅데이터 시각화를 통해 대량의 원시 데이터를 읽고 이해하기 쉬운 방식으로 표현하여 검토하기가 더 쉬워지고, 사용자는 데이터로부터 내러티브를 만들 수 있습니다.

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빅데이터 시각화는 정확성을 희생하지 않고도 이해하기 쉬운 방식으로 복잡한 데이터와 집합을 표현합니다. 이를 통해 사용자는 데이터에서 정확하고 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있으며 , 이는 의사 결정권자의 의사 결정 프로세스에 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.

이벤트의 상관관계 식별

빅데이터는 종종 pandas DataFrame 과 같은 프로그램에서 비정형 데이터 형식이나 표 형식으로 저장됩니다 . 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 소스를 결합할 수 있습니다. 이로 인해 다양한 유형의 방대한 데이터를 서로 비교하여 패턴과 상관 관계를 파악하기 어려울 수 있습니다.

빅데이터 시각화를 사용하면 다양한 데이터 소스를 함께 읽고 이해할 수 있으며, 데이터 세트를 탐색하여 분석가가 다양한 유형의 데이터에서 발생하는 이벤트 간의 상관 관계를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

빅데이터 시각화 도구는 종종 실시간으로 작동하여 데이터가 생성된 후 신속하게 데이터를 수집, 정제 및 제공합니다. 즉, 빅데이터 시각화 도구에 액세스하는 모든 사용자는 최신의 관련 데이터를 받아 정보에 입각한 결정을 내리고 발생하는 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.

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추세 파악

빅데이터의 가장 중요한 용도 중 하나는 비즈니스 의사 결정을 알리는 것입니다. 이는 방대한 양의 데이터로 작업할 때 달성하기 어려울 수 있습니다. 다루기 힘든 텍스트와 숫자의 줄에서 패턴을 식별하기 어려울 수 있기 때문입니다.

빅데이터 시각화는 이전에는 감춰져 있던 패턴과 지식을 부각시켜 의사 결정권자와 데이터 분석가가 데이터에 대한 명확한 그림을 제시하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

예를 들어, 선 그래프나 원형 차트는 복잡한 데이터 세트의 추세와 패턴을 명확하게 보여주는 동시에 이상치와 이상치를 강조할 수 있습니다.

데이터 표현

빅데이터 시각화는 데이터 세트를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있게 해줄 뿐만 아니라, 다른 사람들에게 데이터 세트를 더 쉽게 표현할 수 있게 해줍니다. 

데이터를 시각화하면 패턴과 추세를 쉽게 파악할 수 있어 임원이나 외부 이해 관계자에게 특정 비즈니스 의사 결정에 대한 사례를 제시하기가 더 쉬워집니다. 이는 특히 이메일에서 잠기거나 " API가 뭔데 ?"라고 물어봐야 하는 기술에 덜 능숙한 유형의 사람들에게 해당됩니다.

빅데이터 시각화 도구를 사용하면 대규모 데이터 세트를 한곳에 모아서 더 쉽게 비교할 수 있습니다. 쉽게 탐색할 수 있는 대시보드에 다양한 그래프와 기타 데이터 표현을 표시하여 사용자가 과거 데이터를 빠르게 비교하고 대조할 수 있습니다.

시각화한 빅데이터를 공유하는 것도 더 쉽습니다. 그래프와 기타 시각적 데이터 표현을 보고서 , 이메일 또는 프레젠테이션에 쉽게 끌어다 놓은 다음 조직 전체 또는 외부 파트너와 공유할 수 있습니다. 

빅데이터 시각화에는 어떤 유형이 있나요?

다양한 유형의 데이터 시각화가 있으며 , 이는 비즈니스에 다양한 이점을 제공합니다. 일부 새로운 시각화 기술은 다른 기술보다 특정 유형의 데이터에 더 적합합니다.

예를 들어, 컴퓨터 및 데이터 과학자는 데이터 분석을 위해 파이 차트 또는 막대 차트를 사용할지 선택할 수 있습니다 . 위치에 대한 빅 데이터 분석을 살펴보려면 사용자는 대화형 히트 맵 또는 피벗 테이블을 사용하는 것을 고려해야 합니다.

이 글에서는 10가지 유형의 빅데이터 시각화 사례를 살펴보겠습니다. 이를 통해 어떤 유형이 가장 쉽게 활용될 수 있는지 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다.

무료 계정을 만들기 만 하면 Piktochart의 그래프 메이커를 탐험할 수 있습니다 . 브랜드 가이드라인에 따라 쉽게 사용자 정의할 수 있는 도구가 있는 세련된 디자인으로 데이터를 창의적이고 정확하게 표현합니다.

차트

차트는 가장 일반적으로 사용되는 데이터 시각화 방법 중 일부입니다.

• 선

선형 차트는 한 축에 고정된 값(예: 시간)과 다른 축에 변수(예: 수익)가 있는 데이터를 묘사합니다. 이러한 차트는 수익이 시간에 따라 증가했는지 감소했는지와 같은 두 값 간의 관계를 보여줍니다.

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• 파이

파이 차트는 전체 데이터 세트의 비율로 데이터 값을 표현하는 데 사용되는 그래픽 형태입니다. 계층적 데이터의 다양한 부분의 상대적 크기를 보여주고 추세를 강조하는 좋은 방법입니다.

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• 술집

막대형 차트는 한 축에 범주를, 다른 축에 값을 표시하여 여러 지점이나 데이터 집합에 걸쳐 다양한 데이터를 비교할 수 있습니다.

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플롯

플롯은 두 개 이상의 대규모 데이터 세트 간의 관계를 식별하고 비교할 때 유용합니다.

• 흩어지게하다

산점도는 점을 사용하여 막대 그래프에서 다양한 숫자 변수의 값을 표시합니다. 플롯이 그룹화되는 방식은 데이터 세트 내의 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다.

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• 거품

버블 플롯은 산점도와 비슷하지만 플롯의 크기를 다양하게 하여 추가 정보를 보여줄 수 있습니다. 여러 변수가 한 선 차트나 그래프에 표시될 때 유용하며 데이터 내의 더 깊은 추세와 패턴을 강조할 수 있습니다.

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지도

지도는 데이터의 지리적 패턴을 강조하거나 데이터 세트에 대한 빠른 시각적 요약을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 히트 맵

열 지도는 다양한 색상 뉘앙스와 색상 강도를 묘사하는 데 사용되는 정렬된 차트나 표에 표시된 정보의 시각화 방법입니다. 대화형 열화상은 끝이 없어 보이는 데이터 분석에 유용합니다. 매우 넓은 값의 경우 열 지도는 더 복잡한 데이터 표현을 분석하고 빠르게 시각화하는 데 훨씬 사용하기 쉽습니다.

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• 지리공간

지리공간 지도는 지리적 위치와 관련하여 데이터를 강조 표시합니다. 색상 및 기타 주석을 사용하여 지리적 위치와 기타 변수 간의 관계를 강조 표시할 수 있습니다. 이를 통해 빅데이터를 시각화하고 지리적 요인에 따라 추세와 패턴을 식별하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

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네트워크 다이어그램

네트워크 다이어그램은 다양한 구성 요소 간의 연결과 관계를 '노드'로 표시합니다. 이는 소셜 네트워크나 제품 판매의 데이터를 지리적 위치에 걸쳐 매핑할 때 유용할 수 있습니다.

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히스토그램

히스토그램은 데이터를 범위로 그룹화하고 해당 범위 내에 있는 데이터 포인트의 수를 표시하여 데이터의 빈도 분포를 나타낼 수 있습니다.

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워드 클라우드

워드 클라우드는 데이터 세트 내의 특정 단어와 구문의 빈도를 보여주며, 텍스트 데이터 분석을 가능하게 합니다. 단어가 더 많이 등장할수록 클라우드에서 더 커집니다.

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퍼널 차트

퍼널 차트는 판매 데이터를 표현하는 인기 있는 방법으로, 판매 퍼널의 각 단계에서 사용자 또는 고객 수를 보여줍니다. 이를 통해 기업은 고객을 잃고 얻는 부분을 파악하고 마케팅 및 판매 팀이 노력을 집중해야 하는 부분을 파악할 수 있습니다.

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대시보드

대시보드를 사용하면 여러 그래프와 차트를 대화형 대시보드에 나란히 표시할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 세트를 빠르게 비교할 수 있으며 조직의 내부 및 외부 사람들과 데이터의 시각적 표현을 쉽게 공유할 수 있습니다.

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인포그래픽

인포그래픽은 한눈에 의미를 빠르게 전달하기 위해 다양한 데이터 시각적 표현을 결합할 수 있습니다. 여기에는 텍스트, 그래프, 다이어그램, 대화형 차트, 이미지 및 아이콘이 포함될 수 있습니다. 이러한 인포그래픽 예시를 살펴보세요.

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애니메이션 및 대화형 디자인

데이터의 애니메이션 및 대화형 시각화는 시청자를 참여시키고 전달되는 내용에 대해 더 많이 생각하도록 장려할 수 있습니다. 시청자는 정보와 상호 작용하여 추가적인 데이터 계층을 발견하고, 더욱 심층적인 분석을 제공하며, 그렇지 않으면 숨겨져 있었을 수 있는 추가 패턴과 추세를 밝힐 수 있습니다.

빅데이터 시각화를 활용하여 이익을 얻는 산업

다양한 산업 분야의 많은 조직이 빅데이터 시각화를 사용하여 데이터를 분석하고 이를 통해 이익을 얻고 있습니다.

은행 업무 및 재원

은행 및 금융 부문의 조직은 매일 엄청난 양의 데이터를 처리합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 시장 동향을 파악하고, 고객 행동을 이해하며, 사기 및 기타 위험을 감지할 수 있습니다.

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빅데이터 시각화는 다양한 소스의 데이터를 통합하여 조직이 실시간으로 보고서를 생성하고 관련 분석을 제공할 수 있도록 합니다. 이는 특히 위험 보고, 재무 보고 및 성과 분석과 관련하여 은행 및 금융 부문에 있는 사람들에게 유용합니다.

패턴, 추세, 이상 징후를 신속하게 식별하는 능력은 금융 기관이 사기나 기타 잠재적 위험을 감지하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 

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의료 및 교육

의료 산업에서는 복잡한 의료 통계를 더 이해하기 쉬운 방식으로 표현하기 위해 빅데이터 시각화를 활용합니다. 

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의료 부문에서는 코로플레스 지도와 같은 데이터의 지리적 표현을 활용하여 질병 확산 패턴을 보여주거나 지리적 위치와 의료 문제 간의 상관관계와 추세를 파악할 수 있습니다.

교육 부문에서는 빅데이터 시각화 소프트웨어를 사용하여 학습자의 성과 데이터를 분석하고, 교육자는 참여도를 높이고 더 나은 성과를 낼 수 있는 학습 계획을 개발할 수 있습니다.

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빅데이터 시각화를 통해 학습 관리 및 학습 성과 의 패턴과 추세를 쉽게 파악할 수 있으며, 이러한 요소와 리소스 및 장비에 대한 투자와 같은 다른 요소 간의 상관 관계를 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 교육 부문의 리더는 리소스와 자금 분배에 대해 보다 정보에 입각한 데이터 중심의 결정을 내릴 수 있습니다.

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호텔 및 소매

호텔 산업에서 조직은 다양한 방식으로 빅데이터 시각화를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 호텔 체인은 빅데이터 시각화를 활용하여 시장 침투 지수와 같은 지표를 추적할 수 있습니다. 시장 침투 지수는 평균 시장 점유율 대비 호텔의 점유율을 측정합니다.

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마찬가지로, 조직은 평균 요금 지수를 분석하여 특정 호텔의 요금이 얼마나 경쟁력 있는 가격인지 확인할 수 있습니다. 빅 데이터 시각화를 사용하여 이러한 지표를 분석하면 비즈니스 리더가 경쟁력을 유지하기 위해 변경해야 하는지 여부를 파악할 수 있습니다.

소매업에서 빅데이터는 수요 예측부터 과거 데이터를 분석하고 추세와 패턴을 찾아 고객의 지출 습관 예측까지 모든 것에 사용될 수 있습니다. 이 데이터 과학은 재고를 재주문하고 마케팅 캠페인을 설계할 때 의사 결정을 알리는 데 도움이 되며, 소매업체가 목표를 달성하기 위해 정확하게 미리 계획할 수 있도록 합니다.

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소매업체는 고객 경험을 개인화하려고 할 때 빅데이터 시각화를 사용할 수도 있습니다. 거래 데이터, 주문 내역 및 고객 서비스 문의를 사용하여 비즈니스가 보유한 고객 유형에 대한 그림을 그릴 수 있습니다. 이를 통해 개인화된 마케팅과 고객 서비스를 제공할 수 있으며, 이는 더 높은 고객 만족도와 전반적인 판매 수익으로 이어질 수 있습니다.

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정부와 보안

빅데이터 시각화는 정부와 보안에 응용할 수 있습니다. 전화 통화, 이메일, 소셜 미디어 게시물, 인구 조사 데이터, 위성 이미징, 심지어 CCTV 카메라 등 수많은 소스가 이러한 분야에서 데이터를 생성합니다.

조직에서는 교육, 의료, 인프라 등의 필수 서비스를 계획하는 데 도움이 되도록 지도를 포함한 다양한 방법으로 이러한 데이터를 시각화합니다. 

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인구가 빠르게 증가하는 지역을 파악함으로써 의사 결정권자는 대중에게 지속적으로 효율적으로 서비스를 제공하기 위해 인프라를 강화하거나 확장해야 할 곳을 결정할 수 있습니다.

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법 집행 및 공공 안전 기관은 이 빅데이터 시각화 도구를 활용하여 공공 안전에 대한 잠재적 위협의 출현을 추적할 수 있습니다. 여기에는 데이터 침해로 이어질 수 있는 사이버 공격과 같은 위협이 포함될 수 있습니다.

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교통 및 통신

많은 교통 계획자들은 빅데이터 시각화를 활용해 서비스를 계획하고 대중에게 정보를 전달합니다.

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막대 그래프와 선형 그래프는 시간 경과에 따른 티켓 구매를 비교하는 효과적인 방법으로, 기획자는 이를 통해 특정 지역의 대중교통 서비스 수요를 파악할 수 있습니다.

산점도를 사용하면 티켓 판매량과 구매자 신원 간의 상관관계를 보여줌으로써 이러한 정보를 더욱 심층적으로 파악할 수 있으며, 이를 통해 기획자는 서비스 이용자의 소득, 연령, 성별과 관련된 패턴을 파악할 수 있습니다.

지도는 교통 계획을 세울 때 매우 유용한 데이터 시각화입니다. 지도는 데이터의 추세와 패턴을 쉽게 강조할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 노선이 가장 많거나 가장 적은 승객을 경험하는지, 어떤 서비스가 중단이나 지연을 경험할 수 있는지 등을 알 수 있습니다. 이는 서비스를 계획하고 리소스를 할당할 때 큰 도움이 될 수 있습니다.

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통신 부문도 빅데이터 시각화를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 고객 경험을 모니터링하면 공급업체가 좋은 고객 서비스를 제공하고 잠재적인 중단이나 기타 서비스 중단에 대해 경고할 수 있습니다.

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빅데이터 시각화는 또한 고객 행동 패턴과 고객 충성도를 파악하여 커뮤니케이션 제공자가 타겟 마케팅을 수행하는 데 도움이 됩니다. 그들은 이 데이터를 사용하여 고객 이탈을 줄이려고 할 수 있습니다.

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결론

빅데이터 시각화는 조직이 데이터에서 가치를 추출할 수 있는 가장 강력한 방법 중 하나입니다. 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 파악하는 것은 민첩한 용어를 아는 것 또는 비용을 정확하게 예측하는 것만큼 중요합니다. 비즈니스 리더와 의사 결정권자에게 데이터의 정확한 그래픽 표현을 제공하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

데이터를 시각적으로 표현하는 각 방법에는 고유한 이점이 있으므로 올바른 그래프, 지도 또는 인포그래픽을 올바른 작업에 사용하는 것이 필수적입니다. 그렇게 되면 패턴과 추세를 파악하고 데이터 중심의 비즈니스 결정을 내리는 것이 그 어느 때보다 쉬워질 것입니다.

빅데이터 시각화 도구를 고려하고 있다면 Piktochart의 그래프 메이커를 사용하여 빅데이터를 시각화하는 것을 고려하세요. 무료로 시작하세요 .

 

 

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