본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
오늘 강의에서는 숫자를 단순히 나열하는 것보다 ‘어떻게 보여주느냐’가 더 중요하다는 사실을 다시금 느낄 수 있었다.
복잡한 데이터도 적절한 시각화를 통해 누구나 이해할 수 있는 인사이트로 바뀐다.
이 때문에 기업에서는 리포트, 대시보드, 회의자료 등에서 데이터 시각화를 필수로 활용하고 있다.
특히 태블로와 구글 데이터 스튜디오는 많은 기업들이 사용하는 대표적인 도구다.
태블로는 다양한 시각화와 유려한 UI로, 구글 데이터 스튜디오는 협업과 구글 생태계 연동에 강점을 가진다.
그 외에도 Superset, Redash, Metabase 같은 오픈소스 툴도 상황에 따라 활용된다.
시각화에서 중요한 건 ‘얼마나 멋지게 보이느냐’보다 정보가 왜곡되지 않도록 간결하게 구성하는 것이다.
색상이나 크기로 시선을 끌 수 있지만, 강조는 반드시 하나만.
또한 대시보드는 한눈에 핵심만 보이도록 설계되어야 한다.
데이터 시각화는 단순한 기술이 아니라, 효율적인 의사소통을 위한 전략적 사고의 도구다.
결국, 데이터는 보기 좋을 때 설득력도 생긴다.
데이터 시각화 강의 노트
1. 데이터 시각화의 중요성
- 숫자 나열만으로는 파악하기 힘든 데이터 간 관계와 추세를 한눈에 파악할 수 있음.
- 설득력 있는 커뮤니케이션 도구로 사용됨.
- 다양한 리포트, 대시보드, 발표자료 등에서 필수적으로 활용됨.
2. 시각화의 장점
- 데이터 이해를 쉽게 하고 의사결정 속도 향상.
- 협업 시 빠른 커뮤니케이션 가능.
- 전사적 대시보드로 지속적 활용 가능.
3. 데이터 시각화 도구 종류
(1) 태블로 (Tableau)
- 가장 많이 사용되는 BI 툴.
- 드래그 앤 드롭 UI, 다양한 시각화 기능 제공.
- 윈도우/엑셀과 유사한 인터페이스.
- https://www.tableau.com/
(2) 구글 데이터 스튜디오
- 구글 생태계와 강력한 연동 (Sheets, Analytics, Ads 등).
- 웹 기반 공유 및 협업에 용이.
- 빠른 속도와 쉬운 접근성.
- https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ko
(3) 오픈소스 BI 툴
- Apache Superset: 에어비앤비에서 개발, 팬시한 시각화 제공, 대용량 데이터 처리에 유리.
- Redash: SQL 결과 기반 시각화. SQL 친화적 사용성.
- Metabase: 간단한 UI, 빠른 속도, 쉬운 탐색에 강점.
4. 데이터 시각화 시 유의점
- 시각 왜곡 방지: 버블 차트, 파이 차트 등은 면적/각도 왜곡 주의.
- 전주의적 특성: 시선을 끌기 위해 색상, 크기, 형태 사용 시 1개 요소만 강조 권장.
- 일관성 있는 그래프 사용: 여러 그래프 사용 시 통일된 스타일 유지.
- 간결한 대시보드 구성: 한 화면에 너무 많은 정보 → 비효율적.
5. 대시보드 설계 팁
- 전달 목적과 사용 맥락을 명확히 정의.
- 사용자 중심의 데이터 구성과 정돈된 시각화 필요.
- 팀 단위 협업과 권한 관리에 유리한 툴 활용.
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