데이터 시각화 스토리텔링에서 탁월한 10가지 모범 사례

아이디어, 제품, 혹은 서비스를 효과적으로 홍보하고 싶으신가요? 그렇다면 데이터 시각화 스토리텔링 기법을 적극적으로 활용해 보세요!

데이터를 분석하여 설득력 있는 이야기를 만들어내는 능력은 오늘날 모든 분야와 비즈니스에서 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 유망한 기업에 취업하려면 데이터에 근거한 실질적인 성과를 제시하여 기업에 기여할 수 있음을 증명해야 합니다.

혹은, 기업이 제품이나 서비스를 판매할 때는 데이터 분석 결과를 토대로 그 제품/서비스가 어떻게 차별점을 만들 수 있는지를 명확히 보여주어야 합니다.

데이터 시각화의 세계에 발을 들여 전문가 또는 사업가로서 성공하고 싶으신가요? 그렇다면 이 글을 끝까지 읽어보세요!

데이터 시각화란 무엇일까요?

데이터 시각화는 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적인 형태로 표현하는 것을 의미합니다. 데이터 과학자나 분석가는 이 과정에서 그래프, 차트, 피벗 테이블, 히트맵, 지도 등 다양한 시각화 요소를 활용합니다.

가장 중요한 목표는 데이터에 대한 접근성과 이해도를 높이는 것입니다. 시각화가 잘 된 데이터 슬라이드를 통해 직원, 관리자, 이해관계자들은 데이터 내에서 패턴, 추세, 이상값을 손쉽게 파악할 수 있습니다.

일상생활과 직장생활 모두에서 데이터 시각화는 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 운동, 금융, 주식 시장, 스마트 홈, 교통 내비게이션 앱 등에서 보이는 화려한 대시보드들은 모두 데이터 시각화의 결과물입니다.

데이터 시각화는 어떻게 작동할까요?

데이터 시각화는 복잡한 숫자를 시각적으로 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 과정을 통해 작동합니다. 만약 하루 동안 주변 온도가 어떻게 변화하는지 단순히 숫자로만 나열한다면, 사람들은 쉽게 이해하기 어려울 것입니다.

하지만 이 데이터를 바탕으로 선 그래프를 그려서 온도가 아침부터 계속 상승하여 최고점에 도달한 후 밤이 되면서 다시 하락하는 모습을 보여준다면, 그래프는 역 V자 모양을 띠게 될 것입니다. 이제 관객들은 하루 동안의 온도 변화를 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.

데이터 시각화가 효과적인 이유는 다음과 같습니다:

• 사람들은 스프레드시트 속의 숫자와 텍스트보다는 모양, 색상, 사진, 그림 등 시각적인 정보를 훨씬 쉽게 받아들입니다.
• 그래프, 지도, 차트 등은 시각적인 은유입니다. 사람은 텍스트보다 시각적 정보를 빠르게 처리하므로, 데이터 시각화를 통해 데이터를 더욱 쉽게 연결하고 파악할 수 있습니다.
• 데이터베이스나 스프레드시트 도구 내의 원시 데이터는 그 자체로는 큰 의미를 갖지 못합니다. 하지만 원시 데이터를 구조화하고 시각화하는 과정을 통해 데이터에 가치가 부여됩니다. 시각화된 데이터는 실행 가능한 정보가 되며, 이를 통해 사람들은 문제를 해결하거나 의사 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

데이터 시각화가 중요한 이유는 무엇일까요?

• 정보를 신속하게 흡수하는 데 도움이 됩니다.
• 시각적인 단서 덕분에 정보 처리, 통찰력 추출, 의사 결정이 용이해집니다.
• 외부 및 내부 협업자들과 시각화 자료를 몇 번의 클릭만으로 쉽게 공유할 수 있습니다.
• 독립 변수 간의 상관관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.
• 복잡한 데이터를 작은 단위로 분해하여, 이해하기 쉬운 시각적 형태로 표현할 수 있습니다.

데이터 시각화의 다양한 유형과 예시

#1. 선 그래프

시간에 따른 데이터 변화를 시각화할 때는 선 그래프를 활용하는 것이 좋습니다. 산점도와 매우 유사하지만, 시간 간격에 따라 구분된 데이터 포인트를 보여줍니다. 선 그래프는 선과 이름으로 각 데이터 구간을 연결하여 보여줍니다.

#2. 영역 차트

선 그래프처럼 영역 차트는 시간 경과에 따른 데이터 변화를 추적하는 데 사용됩니다. 하지만 영역 차트는 여러 항목의 선 사이의 영역에 색상을 채워서 보여줍니다. 이 시각화 방법은 여러 국가에서 판매되는 다양한 제품의 판매량과 같은 전체 볼륨을 측정하는 데 효과적입니다.

#3. 네트워크 그래프

네트워크 그래프는 네트워크, 노드, 상호 작용, 경로를 조합하여 복잡한 그래픽을 형성합니다. 클러스터 네트워크 간의 패턴을 찾아야 할 때 유용하게 활용될 수 있습니다.

#4. 지리적 지도

이미지 크레디트: UBS.com

지리적 지도를 이용한 데이터 시각화는 위치 기반 데이터를 쉽고 의미 있게 표현하고 설명하는 데 효과적입니다. 지리적 지도에서는 주로 투표율, 성별 비율, 인터넷 보급률, 위생 시설 보급률 등 인구 분포와 관련된 데이터를 보여줍니다.

#5. 트리맵

트리맵은 중첩된 사각형을 사용하여 계층적 데이터를 시각화합니다. 트리맵은 화면 공간을 효율적으로 활용할 수 있어서, 하나의 화면에서 수많은 그룹과 그 성과 수치를 비교하는 데 유용합니다. 또한, 다양한 색상과 색조를 사용하여 각 그룹의 성과 수준을 효과적으로 나타낼 수 있습니다.

#6. 막대 차트

막대 그래프는 고유 값에 대한 범주 데이터를 시각화하는 데 유용합니다. X축에는 관찰 대상 항목을 배치하고, Y축에는 해당 항목의 값을 표시하여 세로 막대를 만듭니다. 각 항목의 값에 따라 막대의 높이가 달라집니다. 값이 높을수록 막대가 높아집니다.

#7. 간트 차트

간트 차트는 프로젝트 관리에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터 시각화 유형 중 하나입니다.

막대 차트의 수평형 변형인 간트 차트는 각 작업의 기간과 진행 상황을 시각적으로 보여줍니다. 막대의 가로 길이는 작업의 시작, 진행, 종료 시점에 따라 달라집니다.

#8. 파이 차트

파이 차트는 데이터를 원형 그래프 형태로 표시합니다. 다양한 제품이나 서비스의 수익을 비교해야 할 때 효과적으로 활용할 수 있습니다. 전체 원형을 100%로 간주하고, 각 항목의 백분율 값에 따라 원형 내에서 항목별 영역을 분할합니다.

데이터 시각화의 활용 사례

추세와 급증 식별

데이터 시각화의 주요 활용 사례 중 하나는 원시 데이터 세트에서 제품이나 서비스 간의 추세, 패턴, 관계 등을 파악하는 것입니다. 장기간의 데이터 세트에서 특정 기간 동안 추세가 급격히 증가하는 경우 해당 기간 동안 특정 이벤트가 급증한 것으로 간주할 수 있습니다.

예를 들어 블랙 프라이데이 행사 기간 동안 전자 상거래 플랫폼 전체에서 제품 및 서비스 판매량이 급증하는 것을 쉽게 확인할 수 있습니다.

목표 모니터링

데이터 과학자들은 데이터 시각화를 활용하여 대화형 대시보드를 만듭니다. 이러한 대시보드는 생산성, 자원 활용도, 성과 지표, 판매, 마케팅 ROI 등을 시각적으로 보여줍니다. 또한 대시보드에서 데이터 요소의 사용자 정의된 시각화를 위해 간단한 선택 및 수정 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 접근

기업은 직원들에게 정보를 이해하기 쉬운 형태로 제공해야 합니다. 여기서 데이터 시각화가 유용하게 활용될 수 있습니다. 원시 데이터 대신 판매, 마케팅, 예산, 수익, 간접비 등 다양한 데이터를 차트와 그래프 형태로 제공할 수 있습니다.

데이터 시각화 스토리텔링 프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해 따라야 할 모범 사례를 아래에서 확인해 보세요.

대상 고객 분석

데이터 시각화 프리젠테이션을 제작하기 전에 반드시 대상 고객을 분석해야 합니다. 만약 청중이 기술적 배경이 탄탄하다면 네트워크 그래프, 히스토그램, 트리맵, 간트 차트 등 복잡한 시각화 도구를 활용할 수 있습니다.

이러한 청중은 전문가, 교수, 과학자, 임원 등이 될 수 있으며 복잡한 데이터 시각화 도구에 대한 이해도가 높습니다.

반대로, 기술적인 지식이 없는 청중에게 결과를 발표하는 경우에는 산점도, 막대 차트, 선 그래프와 같은 단순한 차트를 사용하는 것이 좋습니다.

이 대상 그룹은 주로 최종 사용자, 마케팅 행사 참관자, 잠재 고객, 리드 등으로 시각적인 단서로 데이터를 이해하는 경향이 있습니다. 그들은 여러분이 사용하는 차트와 그래프의 기본 원리를 잘 모를 수도 있습니다.

목적 명확화

프레젠테이션에 시각적 차트를 하나 사용하든 여러 개 사용하든, 각 그래픽의 목적을 명확하게 정의해야 합니다. 청중에게 그 판단을 맡기지 마세요. 그렇게 하면 그들에게서 원하는 주의를 끌어내지 못할 수 있습니다.

예를 들어 위 구글 애널리틱스 마케팅 웹사이트 데이터 시각화 자료에는 선 그래프, 지리적 지도, 가로 막대 그래프 등 4가지 그래픽이 사용되었습니다. 이미지를 자세히 살펴보면 각 시각화에 대한 명확한 정의를 확인할 수 있습니다.

• 사이트 세션 추세를 보여주는 선 그래프
• 국가별 추세를 보여주는 지리적 지도
• 채널별 추세를 보여주는 수평 막대 그래프

올바른 시각화 요소 선택

다양한 차트는 다양한 활용 사례를 가지고 있습니다. 막대 그래프 대신 네트워크 그래프를 사용할 수는 없습니다. 따라서 데이터를 충분히 이해한 후, 적절한 시각화 방법을 선택해야 합니다. 올바른 그래프를 선택하는 데 대한 더 자세한 정보는 앞서 설명한 "데이터 시각화의 다양한 유형과 예시" 섹션을 참고해 주십시오.

최근에는 구글 시트, 엑셀 등 다양한 데이터 조작 도구에서 여러 일반적인 차트와 그래프의 3D 버전을 제공합니다. 예를 들어 3D 원형 차트와 같습니다. 하지만 3D 차트를 사용할 때는 몇 가지 제약 사항이 있습니다.

경우에 따라 3D 원형 차트는 데이터를 원하는 방식으로 시각화하지 못할 수 있습니다. 3D 평면상에 여러 개의 레이블을 추가해야 할 수도 있습니다. 최종적으로 시각화 자료와 스토리가 왜곡될 수 있습니다. 따라서 2D 차트와 그래프를 사용하는 것이 청중의 이해를 돕는 데 훨씬 효과적입니다.

정확한 라벨링

데이터 시각화 프로젝트에서 사용하는 그래프와 차트에는 반드시 라벨을 추가해야 합니다. 예를 들어 X/Y축의 값, 항목 이름, 범례, 데이터 수집 기간 등을 명확히 표기해야 합니다.

위 이미지에서 데이터 시각화 슬라이드의 각 요소에 대한 라벨을 확인할 수 있습니다. 이는 청중이 차트, 그래프, 표를 이해하는 데 도움을 줍니다.

2D 막대와 차트를 사용할 때는 항상 X축과 Y축이 0에서 시작하는 교차점에서 그래프를 시작해야 합니다. Y축이 0이 아닌 지점에서 시작하도록 그래프를 반전시키면 시각화 자료가 사용자를 오도할 수 있습니다.

소화하기 쉽고 간단한 데이터 포인트

화면당 몇 가지 시각화만 포함하세요. 이미지, 삽화, 동영상 등 시각적인 요소를 활용하여 이야기를 전달하는 데 집중해야 합니다. 데이터 요소를 설명할 때는 전문 용어보다는 일반적인 용어를 사용해야 합니다.

예를 들어 위 구글 애즈 개요 보고서 이미지에서 데이터를 시각화하기 위해 대시보드, 선 그래프, 파이 차트, 표 등 4가지 도구만 사용했습니다.

하지만 CTR, 노출, 전환 등과 같은 전문 용어를 일반적인 용어로 설명하면 동일한 시각화 자료를 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다.

색상과 글꼴의 적절한 활용

데이터 요소를 구분하기 위해 다양한 색상을 사용해야 합니다. 색상을 선택할 때는 슬라이드 전체의 색감이 눈에 편안해야 합니다. 너무 대비되는 색상은 피해야 합니다. 너무 강렬한 색상을 계속해서 보면 눈이 쉽게 피로해질 수 있습니다.

또한 숫자와 글자는 읽기 쉬운 글꼴을 사용해야 합니다. 많은 양의 데이터를 표시할 때는 산세리프 글꼴을 사용하면 가독성이 훨씬 좋아집니다. 청중이 데이터를 쉽게 시각화할 수 있도록 크고 굵은 글꼴을 사용하는 것이 좋습니다.

스토리텔링 구축

데이터 기반 스토리텔링에는 이야기나 줄거리가 필요합니다. 청중이 공감할 수 있는 설득력 있는 문제로 시작하세요. 그런 다음 여러분의 제품/서비스가 만들어내는 데이터를 설명하기 시작하세요. 마지막으로 여러분의 제품/서비스를 그 문제에 대한 솔루션으로 제시하세요.

다음과 같은 시각적 요소를 사용하여 훌륭한 이야기를 만들 수 있습니다:

• 시간 경과에 따른 손실을 시각화하는 추세선
• 여러분의 제품이 다른 제품과 어떻게 다른지 보여주는 비교 차트
• 다양한 기능을 다른 제품과 비교할 때 여러분의 제품이 최고임을 보여주는 순위표
• 고객의 비즈니스 성장이 제품 또는 서비스 사용에 비례한다는 것을 보여주는 산점도

표준 시각 디자인 준수

서반구에 있는 청중은 왼쪽에서 오른쪽으로 읽은 다음 위에서 아래로, 다시 왼쪽에서 오른쪽으로 읽습니다. 이러한 읽기 패턴을 Z 패턴이라고 합니다. 따라서 서구 국가를 대상으로 하는 경우, 그래픽을 Z 패턴에 맞게 배치해야 합니다.

첫 번째 차트를 슬라이드의 왼쪽 상단에 배치합니다. 그런 다음 바로 오른쪽에 왼쪽 차트와 관련된 또 다른 데이터 시각화를 배치합니다. 이제 다음 관련 그래프를 왼쪽 하단 모서리에 배치하고, 마지막 차트를 오른쪽 하단에 배치합니다.

데이터 스토리텔링 동기화

제시하는 데이터는 스토리라인을 뒷받침해야 합니다. 경우에 따라 웹사이트 오류나 이메일 보안 시스템으로 인해 콘텐츠나 이미지가 제한될 수 있습니다. 이때 청중은 데이터의 그래픽 표현을 제대로 이해하지 못할 수 있습니다. 따라서 청중이 시각적 요소에서 스토리를 직접 이해할 수 있도록 적절한 라벨링을 사용하는 것이 중요합니다.

물론, 마이크로소프트 엑셀이나 구글 시트와 같은 스프레드시트 앱을 사용하여 처음부터 시각화 자료를 만들 수 있습니다. 하지만 시중에는 더욱 발전되고 지능적인 데이터 시각화 도구들이 많습니다.

이러한 도구들을 사용하면 원시 데이터를 가져와 사용 사례를 정의하고, 몇 초 안에 잘 정리된 시각화 자료를 얻을 수 있습니다. Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI, Open Refine 등의 도구를 한번 확인해 보세요.

마무리

지금까지 데이터 시각화의 정의, 유형, 작동 방식, 중요성, 활용 사례, 예시 등 기본적인 개념을 살펴보았습니다. 또한, 비즈니스 데이터를 사용하여 설득력 있고 매력적인 이야기를 전달하기 위해 따라야 할 모범 사례에 대해서도 알아보았습니다.

다음은 놓치고 싶지 않은 최고의 비즈니스 인텔리전스 도구와 FusionCharts 데이터 시각화 도구입니다.