데이터 시각화: 정의 + 전략

지난 수십 년 동안 가장 중요한 발전 중 하나는 기업이 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 방법이었습니다. 데이터가 엄청나게 증가함에 따라 이러한 숫자를 구성하고 분석하기 위한 새로운 방법이 필요합니다. 이러한 요구는 데이터 시각화의 기초입니다. 이 기사에서는 데이터 시각화를 정의하고, 몇 가지 일반적인 응용 프로그램에 대해 논의하고, 조직 내에서 이를 구현함으로써 얻을 수 있는 실질적인 이점에 대해 설명합니다.

데이터 시각화란 무엇입니까?

데이터 시각화는 많은 양의 원시 데이터를 가져와 그래프, 차트, 이미지 또는 분석 구조로 도표화하는 것입니다. 이는 대규모 데이터 풀을 가져오고 숫자가 의미하는 바가 무엇이며 비즈니스의 유형적 측면과 어떤 관련이 있는지 쉽게 이해하는 데 도움이 됩니다.

또한 데이터 시각화의 가장 중요한 부분 중 하나는 사용자로부터 수집한 데이터를 기반으로 다이어그램에서 추세를 그리는 기능입니다. 시각적 다이어그램에서 데이터 세트를 확인하면 추세, 패턴, 이상값 및 기타 중요한 지표를 쉽게 찾아 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 좋은 옵션은 온라인 화이트보드를 사용하는 것입니다.

데이터 시각화 전략

데이터 시각화는 다양한 형태로 제공되며 무한히 많은 데이터 세트에 적용될 수 있습니다. 그러나 몇 가지 공통된 주제가 있으므로 여기서는 데이터 시각화의 몇 가지 일반적인 사용 사례와 이러한 다이어그램이 사용하는 형식에 대해 간략히 설명합니다.

고객 경험(CX)

데이터를 시각화할 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나는 고객 피드백을 집계하는 것입니다. CX는 좋은 제품을 만드는 데 매우 중요하며 고객 경험 을 이해하는 기본 방법은 피드백을 통해 이루어집니다. 데이터 시각화는 사람들의 생각을 표시하는 데 도움이 되며(일반적인 감정을 기반으로 함) 설문조사를 통해 수집된 데이터를 표시하여 일반적인 제품 동향을 표시할 수 있습니다.

즉, 수백 명의 고객으로부터 직접적인 피드백을 기반으로 정확한 제품 변경 사항을 생성할 수 있습니다. 그러나 실제 변경은 많은 양의 피드백을 시각화하여 최상의 조치를 결정한 후에만 가능합니다.

마케팅 부서

고객 의도를 이해하는 것은 모든 마케팅 전략의 주요 기둥 중 하나입니다. 온라인 소스에서 유입되는 트래픽과 돈이 증가함에 따라 마케팅 팀이 온라인 데이터의 흐름을 파악하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 데이터 시각화를 통해 마케팅 팀은 이상적인 최적화 전략을 위해 수집된 데이터의 모든 특정 세부 사항을 분석할 수 있습니다.

재원

금융은 아주 오랫동안 데이터 시각화를 좋은 효과로 사용해 온 분야입니다. 그 대표적인 예가 주식시장이다. 일정 기간 동안의 가격 행동을 나타내는 선 그래프는 매일 매수 및 매도 옵션의 수와 주식 가격에 미치는 영향과 관련하여 수집 및 표시되는 데이터의 집합체입니다.

많은 응용 프로그램 덕분에 재무는 데이터 시각화의 이점이 큰 분야입니다. 이제 데이터 시각화에서 가장 많은 이점을 얻을 수 있는 필드에 대한 초기 아이디어를 얻었으므로 이 프로세스에서 사용되는 가장 인기 있는 다이어그램을 살펴보겠습니다.

막대 그래프

막대 그래프는 데이터 시각화의 가장 일반적인 형태 중 하나이며 (전통적으로) 고정된 x 값과 변수 y 값을 비교하는 데 사용됩니다. 이 그래프는 다른 막대와 겹쳐서 서로 비교할 때 다른 변수 간의 차이를 표시할 수도 있습니다.

라인 차트

꺾은선형 차트는 추세를 표시하는 데 가장 적합하며 일반적으로 하나의 변수를 시간과 비교합니다. 이 차트는 막대 그래프와 함께 쌓을 수도 있으며 시간 경과에 따른 변화나 비교 패턴을 보여주는 데 좋습니다.

파이 차트

파이 차트는 사람들이 특정 선택을 했을 때 항목 간의 차이를 잘 보여줍니다. 예를 들어, 선택의 여지가 있을 때 아침 식사로 시리얼이나 과일을 선택하는 사람들의 수를 기반으로 원형 차트를 만들 수 있습니다. 이것은 특히 선택할 수 있는 여러 특정 옵션이 있는 설문조사에서 고객 피드백을 통합할 때 사용하기에 완벽한 다이어그램입니다.

산포도

산점도는 집합적인 수치보다는 이상치와 개별 데이터 포인트를 결정할 때 사용하는 가장 인기 있는 다이어그램 중 하나입니다. 이를 통해 두 축에 여러 점을 그려서 특정 변수를 비교할 때 정렬 방식을 확인할 수 있습니다.

데이터 시각화 이점

기업이 다양한 분야에서 사용할 수 있다는 것은 의미가 있습니다. 이것은 이해하는 데 며칠이 걸릴 많은 숫자 집합을 더 잘 이해하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 다음은 데이터 시각화 수행의 가장 큰 이점과 이것이 중요한 이유입니다.

1. 실행 가능한 통찰력 생성

비즈니스 목표를 달성하기 위해 취해야 하는 다음 단계에 대한 미묘한 이해를 발전시킬 수 있습니다. 고객 피드백, 제품 사용 또는 마케팅 분석을 보고 있는지 여부. 모든 다이어그램은 비즈니스 효율성에 대한 정보를 제공합니다. 또한 이러한 결과는 데이터가 얼마나 효율적으로 표시되는지로 인해 이전보다 훨씬 빠르게 발생할 수 있습니다.

2. 사람들이 정보를 빠르게 소화할 수 있도록 합니다.

Excel에서 누군가에게 숫자 시트를 주었다면 그 의미와 수행해야 할 작업을 파악하는 데 몇 시간이 걸릴 것입니다. 그러나 이러한 모든 숫자를 시각화한 다이어그램을 제공하면 답이 훨씬 더 명확해집니다. 그것은 사람들이 정보를 매우 빠르게 소화하여 매우 짧은 시간 안에 올바른 결론에 도달할 수 있도록 합니다.

두뇌는 텍스트 대신 그래픽으로 표시될 때 정보를 훨씬 더 빨리 흡수합니다. 이 때문에 정보를 보다 적시에 소화하고 분석하기 위해 뇌의 화학 작용과 함께 작동하는 응집력 있는 구조를 만듭니다.

3. 의사 소통이 쉬워집니다.

데이터 시각화를 사용하는 또 다른 이점은 데이터 세트를 훨씬 쉽게 전달할 수 있고 여러 사람이 동일한 정보를 분석할 수 있다는 것입니다. 데이터 과학자에게 일련의 정보를 분류하도록 요구하는 대신 중요한 통찰력을 가질 수 있는 사람들과 그래픽 및 다이어그램을 쉽게 공유할 수 있습니다.

이를 통해 누구나 정보를 이해하고 정보에 입각한 의견을 신속하게 제공할 수 있으며 일부 데이터가 포함된 청중이나 프레젠테이션에서 사람들의 관심도를 높일 수 있습니다.

4. 선명한 패턴 강조

이전에 언급했듯이 데이터 세트를 통해 쏟아 붓고 데이터 시각화 없이는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 어려울 것입니다. 데이터 세트를 더 쉽게 이해하고 명확한 패턴, 추세선 및 이상값을 훨씬 더 쉽게 그릴 수 있습니다.

사물이 그래픽으로 표시되면 개별적으로 파악하기 어려운 거시적 수준의 추세를 분석하고 이러한 패턴의 원인을 분석하는 것이 훨씬 쉽습니다. 여기서 시각화는 분석과 데이터 세트의 특정 의미를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

5. 혁신 촉진

데이터 시각화를 사용하여 패턴을 발견하는 것은 혁신을 위한 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 데이터 기반 혁신은 미래의 변화에 ​​대한 신뢰성을 보장하고 다른 방법으로는 볼 수 없는 트렌드를 반영하는 경우가 많습니다. 이를 통해 사람들은 데이터를 자세히 살펴보고 다른 시나리오에서 간과할 수 있는 사항을 찾아낼 수 있습니다.

증가된 세부 정보를 확인하고 혁신적인 진행 상황을 만드는 이러한 기능은 데이터 시각화의 가장 큰 이점 중 하나입니다.

데이터 시각화에 대한 결론

사람들은 시각적 학습자이며 데이터를 이해하는 방식에도 적용됩니다. 데이터 시각화는 복잡한 데이터 세트를 이해하고 전달하는 데 도움이 되는 매우 중요한 도구이며 앞으로 몇 년 동안 매우 중요할 것입니다.

QuestionPro 데이터 시각화 도구를 사용하면 오프라인 모바일 설문조사에서 수집한 데이터를 즉시 볼 수 있습니다. 연구원은 이를 사용하여 QuestionPro 오프라인 설문조사 앱의 데이터를 원활하게 동기화하고 대화형 차트를 사용하여 데이터를 분석하고 제시합니다. 언제 어디서나 오프라인 설문 조사에 액세스하고, 표시하고, 보고할 수 있는 완벽한 데이터 대시보드를 제공합니다.

이제 고객 피드백을 수집하고, 시장 조사를 수행하고, 오프라인에서 리드를 포착하고, 시각적으로 매력적인 방식으로 데이터를 제시하는 것이 QuestionPro를 사용하여 설문 조사를 디자인하는 것만큼 쉽습니다.

더 알아보기