성공적 데이터 시각화를 위한 사고 방법

데이터 시각화 시리즈의 1부에서는 프로덕트 디자이너로서 어떤 과정을 거쳐 사용자의 니즈에 맞게 데이터 시각화를 할 수 있는가를 살펴볼 예정입니다.

Chrisanthy Rebecca Surya, UX Researcher

이글은 2019년 2월에 발행된 How to Think About Data Visualization 의 한국어 번역 입니다.

오늘날 우리는 1분 동안 구글에서는 200만건의 검색, 유튜브에서는 72시간의 비디오, 트위터에서는 27만건의 트윗이 생성되는 세상에서 살아가고 있습니다. 이렇게 많은 데이터가 쌓이는 만큼 데이터를 어떻게 활용하고 이해할지에 대해 많은 고민을 하게됩니다. 이러한 주제를 다루는 많은 글들이 이미 존재하지만, 저희 Favorite Medium은 실제 데이터 프로젝트를 통해 얻은 경험을 바탕으로 데이터 시각화에 대한 노하우를 공유하고자 합니다.

데이터 시각화를 위한 사고방법 1부에서는 프로덕트 디자이너로서 어떤 사고를 거쳐 데이터를 시각화 해야하는지에 대하여 이야기 해보고자 합니다. 2부에서는 1부 에서의 방법을 통하여 얻은 시각화 방식을 어떤 색상로 표현해야 하는지에 관한 다양한 팁을 공유할 예정입니다. 마지막 3부에서는 데이터 시각화를 개발할 수 있는 개발 툴(Tool)을 리뷰하며 이 기사를 마무리 하도록 하겠습니다.

사용자 이해하기 (Understanding Users)

데이터를 이용할 사용자가 누구인지 그리고 사용자가 어떤식으로 데이터를 활용하는지를 이해하는 것이 바로 데이터 시각화의 첫번째 단계입니다. 다음 질문은 차트타입, 색상, 인터렉션 등의 데이터 시각화 세부사항들을 정의하고 계획하는 것에 도움이 될 것입니다.

• 시각화된 데이터의 대상은 누구인가? 다시 말하자면, 실제 데이터를 보고 활용하는 사람이 누구인지 확인해야합니다. 조직의 경영진인지, 사내 모든 직원인지, 일반인들의 이해를 위한 데이터인지 등을 확인해야합니다.
• 사용자가 데이터 시각화에 대해 얼마나 익숙한가? 사용자는 평소에 어떤 형식의 시각화된 데이터를 봐왔는지, 차트와 데이터에 대해 경험, 친숙도는 어느정도 인지 파악해야합니다.
• 제안하고자 하는 차트와 비슷한 유형의 차트들을 사용자가 얼마나 자주 사용할 것인가? 만일 사용자가 그 차트를 현재 사용하고 있다면 어떤 방식으로 활용하고 있는지에 대해 이해해야 합니다.

명확한 목표 설정 (Determining Clear Goals)

다음 단계는 어떤 특정 데이터를 보여줘야 할지 결정하기 위한 질문들 입니다. 이때 기억해야 할 점은 항상 모든 데이터를 보여줄 필요는 없다는 것입니다. 아래의 질문들은 시각화에 포함되어야 할 세부사항과 사용자가 이를 어떻게 활용하는지 확인하고 정의하는데 도움을 줍니다.

• 데이터 시각화를 통해 해결하고자 하는 점을 무엇인가? 이 시각화가 답하고자 하는 질문은 무엇인가?
• 사용자는 왜 이러한 차트, 맵, 다이어그램 등의 시각화를 필요로 하는가?
• 사용자는 어떤 용도로 이러한 데이터 시각화를 사용하고자 하는가?
• 언제 그리고 어디서 이 데이터 시각화를 확인해야 하는가?( 사무실 벽에서? 길에서? 웹사이트에서?)

사용자의 목적에 맞는 데이터 시각화 만들기

다양한 종류의 차트들은 각각 다른 목적을 내포하고 있어서 목적에 맞게 만들어져야 합니다. 예를 들면, 어떤 차트는 데이터들을 비교하기 쉽게하고 어떤 차트는 전체 중 일정 부분을 보기 쉽게 합니다. 목적에 맞는 차트 타입을 찾기 위한 참고 자료들이 많이 존재하나 저희 페이버릿 미디엄은 아래의 웹사이트를 추천합니다.

• IBM Data Visualization
• Data Visualization Comparison Part 1 Part 2

또한, 아래와 같이 페이버릿 미디엄 내에서는 각 차트 타입과 각 타입별로 입력되어지는 데이터를 비교하기 위한 자체 레퍼런스(reference)를 개발하였습니다. 이러한 레퍼런스는 개발자와 디자이너들에게 많은 도움을 주고 있습니다.

다음은 차트를 디자인할 때 고려해야 할 2가지 사항입니다.

1. 데이터 시각화가 사용자의 목적에 맞는 정확한 메세지를 전달하는지 확인

복잡한 아이디어는 효율적으로, 간결하면서도 정확하게 제시되어야 합니다. 차트타입과 디자인에 따라 의도한 메시지가 다르게 전달될 수 있기 때문입니다. 아래의 2개의 그래프를 예로 들겠습니다.

두개의 그래프 모두 같은 정보를 보여주고 있으나 아주 다르게 보입니다. 첫번째 그래프는 Y축이 넓은범위(0~600mm)를 나타내고 있고 두번째 그래프는 Y축이 좁은범위(400~520mm)를 사용하고 있기 때문에 같은 시간 동안의 정보라도 좁은 범위를 사용한 두번째 그래프가 좀 더 극적으로 보여집니다. 둘 중 어떤 차트를 사용할 지는 사용자의 상황과 목적에 따라 달라집니다. 예를 들면 정원사가 사용자라면 약간의 강우량 변화도 정원사에겐 중요한 정보이기 때문에 두번째 그래프가 더 유용할 것입니다. 반대로 여행을 계획하는 사람에게는 정확한 강우량보다는 대략적으로 3월 내내 비가 온다는 사실에 관심이 더 있을 것입니다. 따라서 첫번째 그래프가 더 유용할 수 있습니다. 이와 같이 데이터 시각화를 활용하는 사용자의 관점에서 목적을 다시 한번 생각해 보시길 바랍니다. 데이터를 보는 사용자는 무엇에 관심이 있는지, 또한 왜 그 정보를 알고 싶은지에 대해 고민하길 바랍니다.

2. 광범위한 데이터를 수용할 수 있도록 확장성 있게 디자인

디자이너는 정보 시각화를 할 때, 데이터 플레이스 홀더(placeholder)를 사용합니다. 하지만 개발자가 실제 데이터를 구현할 때 플레이스 홀더를 사용한 디자인은 실제 데이터가 알리고자 하는 내용을 잘 전달하지 못하여 디자인을 수정해야하는 경우가 발생합니다. 예를 들면 디자인 시안은 10개의 데이터 범위를 담고 있지만 실제 개발에 쓰이는 데이터는 100개 데이터 이상의 큰 범위를 보여줘야 할 수 있습니다. 따라서 디자인이 확장성이 있는지와 실제 데이터를 어떻게 반영할지를 초기에 확인하여 개발자와 협업하는것이 중요합니다.

초기 디자인: 날짜별로 다른 프로젝트의 기간을 보여줍니다.

초기 개발 버전: 날짜별로는 시각화가 잘 되었지만 월별 큰 범위로 보았을 때는 몇몇의 프로젝트 기간이 굉장히 짧게 나타나거나 아예 나타나지 않은 경우가 발생하였다.

최종 버전: 프로젝트 시작을 나타내는 수직바를 추가한 결과 아무리 프로젝트 기간이 짧아도 확실히 보여줄 수 있게 되었다.

왼쪽 디자인은 초기 시안이며 각 원형점은 도시를 나타낸다. 그러나 실제로는 많은 도시들이 아주 가까이 위치해 있어 초기 시안대로 개발한다면 큰 점들이 뭉쳐보여 여러개의 도시들이 있는지 확인하기 어렵다. 반면에 오른쪽 수정 디자인에서는 각 도시들을 작은 점으로 나타내어 여러 도시들이 가까이 붙어 있어도 얼마나 많은 도시들이 그 지역에 있는지 짐작할 수 있게 한다. 오른쪽 디자인이 더 명확한 정보전달을 하는 데이터 시각화의 예라고 할 수 있다.

마치며

사려깊게 디자인된 데이터 시각화는 정보를 쉽게 이해하는데 도움을 줍니다. 다시 말해, 데이터 시각화가 잘 이루어지면, 복잡한 데이터의 패턴을 확인하고 정보가 어떤 의미와 스토리를 담고 있는지 이해하는데 도움을 줄 것입니다. 이제부터 데이터 시각화를 하기에 앞서 언급되어진 질문들을 집고 넘어 가길 바랍니다. 누가 사용자인가? 어떤 정보를 알고 싶으며 왜 그 정보가 필요한가? 또한 변화하는 데이터 범위와 분량을 수용할 수 있도록 디자인이 확장성이 있는가를 확인해야 합니다.

Good design begins with contemplating good questions.

좋은 디자인은 사려깊은 질문들로 시작한다는 것을 명심하시기 바랍니다.