데이터 시각화란 무엇입니까?

데이터 시각화

"사진은 천 마디의 가치가 있다"는 말이 있습니다. 그리고 오늘날 빅 데이터 시대에 기업은 다양한 데이터 유형과 온프레미스 및 클라우드 기반 소스의 정보로 넘쳐나고 있습니다.

중요한 것과 그렇지 않은 것을 이해하기 위해 정보를 살펴 보는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 시각 자료는 분석을 훨씬 쉽고 빠르게 만들고, 중요한 것을 한눈에 볼 수 있는 기능을 제공합니다. 더욱이 대부분의 사람들은 텍스트보다 시각적인 것에 훨씬 더 잘 반응합니다. 뇌로 전송되는 정보의 90%는 시각적이고 뇌는 텍스트보다 60,000배 빠른 속도로 시각 자료를 처리합니다.¹. 이러한 점은 정보를 분석하고 전달하기 위해 데이터 시각화를 사용하는 강력한 사례입니다.

데이터 시각화의 효과

데이터 시각화는 많은 비즈니스 인텔리전스 도구의 일부이며 고급 분석의 핵심입니다. 사람들이 오늘날 생성된 모든 정보 또는 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터 시각화를 사용하면 정보가 원형 차트, 그래프 또는 다른 유형의 시각적 표현과 같은 그래픽 형식으로 표현됩니다.

시각적 분석이 중요한 이유

좋은 데이터 시각화는 데이터를 분석하고 해당 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다. 이를 통해 사람들은 패턴과 관계를 빠르고 쉽게 보고 이해하고 원시 숫자의 표 또는 스프레드시트만으로는 눈에 띄지 않을 수 있는 새로운 추세를 파악할 수 있습니다. 그리고 대부분의 경우 그래픽에 표시된 내용을 해석하는 데 특별한 교육이 필요하지 않으므로 보편적인 이해가 가능합니다.

잘 디자인된 그래픽은 정보를 제공할뿐만 아니라 강력한 프레젠테이션을 통해 해당 정보의 영향력을 높이고, 테이블이나 스프레드 시트가 할 수 없는 것처럼 관심을 끌고 관심을 유지합니다.

데이터 시각화의 원리

대부분의 데이터 시각화 도구는 관계형 데이터베이스와 같은 데이터 소스와 연결할 수 있습니다. 온프레미스 또는 클라우드에 저장될 수 있는 이 데이터는 분석을 위해 검색됩니다. 그러면 사용자는 다양한 옵션에서 데이터를 표시하는 가장 좋은 방법을 선택할 수 있습니다. 일부 도구는 제시된 데이터 유형에 따라 디스플레이 권장 사항을 자동으로 제공합니다.

완벽한 시각화 도구 선택하기

그래픽은 항상 데이터 유형과 목적을 고려해야 합니다. 일부 정보는 파이 차트 대신 막대 그래프와 같이 특정 그래픽 유형에 더 적합합니다. 그러나 대부분의 도구에서 사용자는 선 그래프 및 막대 차트와 같은 일반적인 차트에서 타임 라인,지도, 플롯, 히스토그램 및 맞춤형 디자인에 이르기까지 다양한 시각적 분석 옵션을 선택할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 시각화의 다양한 용도

데이터 시각화는 새로운 개념이 아닙니다. Lascaux 동굴의 벽에 있는 그림은 수천 년 전의 사냥 이야기를 들려주는 데이터 시각화의 한 형태로 간주될 수 있습니다.

첨단 기술은 새로운 시각적 옵션을 도입했습니다. 그러나 현대의 데이터 시각화조차도 스토리 텔링을 포함합니다.

비즈니스 인텔리전스의 경우 주요 지표에서 회사의 성과를 추적하는 스토리가 될 수 있습니다. 회사는 경쟁사와 어떻게 비교됩니까? 메트릭을 기반으로 이메일 또는 제품 마케팅 캠페인이 수행되는 방식에 대한 것일 수 있습니다. 캠페인이 목표를 달성하기 위해 진행되고 있습니까? 또는 데이터 소스에서 일어나는 일에 대한 이야기일 수 있습니다.

스토리는 어제, 오늘 또는 내일을 다룰 수 있습니다. 가능성은 무한합니다.

데이터 시각화 도구에서 살펴봐야 할 사항

데이터 시각화는 복잡한 문제를 명확하게 전달하여 이야기를 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특이치와 이상 현상을 포함하여 노이즈에서 중요한 정보를 식별하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이는 데이터 볼륨이 증가하는 상황에 도움이 될 수 있습니다. 대규모 데이터 세트와의 시각적 상호 작용을 통해 분석을 단순화하여 새로운 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다.

올바른 도구가 있다면 데이터 시각화를 통해 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 그래서 무엇을 찾아야 합니까? 여러 요소를 고려해야 합니다.

똑똑한 데이터 시각화 도구: 삶을 더욱 편리하게 해주는 솔루션의 필요성

따라서 임베디드 머신러닝을 통해 향상된 분석과 함께 제공되는 스마트 데이터 시각화 도구를 찾으세요.

이러한 기능을 갖춘 도구는 데이터 준비를 시작으로 정보를 분석하고 전달하는 모든 단계를 지원할 수 있어야 합니다. 전통적으로 분석을 위해 데이터를 준비하는 것은 수동 프로세스였으며 종종 시간이 많이 걸리고 실망스럽고 오류가 발생하기 쉽습니다.

하나 이상의 소스에서 정보를 수집하고 통합하여 데이터 준비를 자동화할 수 있는 도구를 고려하세요. 이것은 프로세스를 가속화하고 오류 가능성을 줄입니다. 또한 이 도구는 보다 정확한 결과를 위해 검토에 포함할 새 데이터 세트를 추천하여 분석을 강화할 수 있어야 합니다.

빠르고 쉽게 질문하고 답변을 받고 필요한 항목을 검색하고 데이터에 직접 액세스할 수 있는 대화형 데이터 시각화 도구를 원합니다. 인간 언어로 데이터 소스와 상호 작용할 수 있는 자연어 인터페이스는 이러한 목표를 달성할 수 있습니다. 인터페이스를 사용하여 요청 및 데이터 세트 매개 변수를 수정할 수도 있습니다.

또한 프레젠테이션에 가장 적합한 그래픽을 결정하거나 데이터 결과에 따라 자동으로 추천할 수 있는 선택권을 제공하는 도구여야 합니다.

또한 코딩 지식을 포함한 고급 기술이 없어도 사용자는 클릭 한 번으로 예측 분석 및 예측에 액세스하여 패턴을 결정하고 향후 결과 및 추세를 예측할 수 있어야 합니다.

모바일 데이터 시각화 애플리케이션과 함께 제공되는 사전 예방적이고 개인화된 분석을 상상해 보세요. 이 기능은 머신러닝 도구에서 사용할 수 있습니다.

필요한 것을 언제 어디서 필요한지 이해하는 개인화된 어시스턴트가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 뉴욕에서 비즈니스 회의에 필요한 비즈니스 보고서와 그래픽을 결정할 수 있습니다. 모바일 음성 기반 쿼리를 위해 음성을 텍스트로 변환하고 여행하는 동안 분석할 수 있는 새 데이터가 있을 때 알림을 보낼 수 있습니다.

정보를 분석하기 위해 책상에 묶여 있을 필요가 없습니다. 어디를 가든 휴대폰이나 태블릿에서 분석을 수행할 수 있습니다.

머신러닝을 사용하면 비즈니스를 주도하는 요소를 발견하고 데이터 동작을 이해하며 더 나은 결정을 내리기 위한 숨겨진 통찰력을 자동으로 발견할 수 있습니다.

사용하기 쉬운 도구

마지막으로 필요한 것은 분석 및 프레젠테이션 속도를 늦추는 솔루션으로 장벽을 생성하기 때문에 원활하게 진행되는 기능이 있는 데이터 시각화 도구를 원합니다.

사용 편의성을 찾으세요. 예를 들어, 포인트 앤 클릭 또는 드래그 앤 드롭 기능과 함께 데이터를 자동으로 시각화하거나 하나의 그래픽을 강조 표시하고 다른 그래픽에서 관련 정보를 자동으로 볼 수 있는 기능을 통해 이러한 작업을 수동으로 수행하지 않아도 됩니다. 새로운 통찰력을 제공하기 위해 레이아웃을 변경하는 등 빠르고 쉽게 정보를 추가하거나 편집할 수 있는 도구를 원합니다.

셀프 서비스 도구

과거에는 IT가 종종 비즈니스 분석을 담당했습니다. 오늘날 영업 및 마케팅 관리자 또는 기타 비 기술적 사용자가 많은 회사에서 작업을 인수했습니다. 그러나 도구를 사용하기 어렵고 SQL에 대한 심층적인 지식이나 데이터 준비를 위한 광범위한 스크립팅이 필요한 경우 IT는 여전히 프로세스에 참여하여 수많은 도움 요청을 처리할 수 있습니다.

답을 찾기 위해 IT와 주고받는 시간을 낭비하는 이유는 무엇입니까? 셀프 서비스용으로 설계된 데이터 시각화 도구를 선택하세요. 사용자 지정이 필요하지 않도록 단계별 탐색 및 기본 제공 기능이 있는 대화형 환경을 갖춘 도구를 선택하세요.

인공 지능(AI)과 머신러닝을 분석에 통합하는 셀프 서비스 도구를 고려하여 특히 분석에 익숙하지 않은 사용자를 위해 특정 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

최종 결과는? 영업 및 마케팅 관리자부터 비즈니스 분석가에 이르기까지 엔드유저는 비즈니스 분석을 스스로 처리하여 IT 참여를 최소화할 수 있습니다.

연결된 도구

데이터 시각화 도구에는 다양한 소스의 데이터를 로드하고 통합할 수 있는 사전 구축된 연결이 있어야 합니다. 따라서 데이터 세트를 쉽게 혼합할 수 있고 정말 중요한 것을 신속하게 결정할 수 있습니다. 또한 기업 전체에서 액세스하고 언제 어디서나 동료와 공유할 수 있도록 설계해야 합니다.

많은 기업에서는 프로덕션 보고용 툴, 관리 보고용 툴, 검색용 툴 등 다양한 툴을 제공하는 애널리틱스 에코시스템을 보유하고 있는데 이 경우 비용이 많이 들고 다양한 기술이 필요하며 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 더 나은 솔루션이 있을까요? 모든 비즈니스 분석 작업을 처리하도록 설계된 플랫폼과 연결하는 데이터 시각화 도구를 선택하세요.

유연한 도구

일부 프로젝트에서는 모든 것을 직접 수행하고 싶을 수 있습니다. 다른 프로젝트에서는 약간 또는 많은 자동화가 유용할 수 있습니다. 따라서 사람과 기계를 쉽게 전환할 수 있는 유연성을 제공하는 데이터 시각화 도구를 사용하세요.

필요한 옵션

유연성은 또한 기술 환경과 관련하여 핵심 요소가 될 수 있습니다. 어떤 유형의 솔루션이 필요합니까? 클라우드인가요? 아니면 데스크탑인가요 온프레미스인가요? 모바일인가요? 아니면 둘 이상의 조합인가요? 오늘, 아니면 내일은 어떻습니까?

일부 도구는 선택을 제한하여 데스크톱 버전만 제공하고 데이터 시각화용으로만 제공합니다. 다른 회사는 포괄적인 비즈니스 인텔리전스 플랫폼에 통합된 다양한 솔루션을 제공하여 환경 및 비즈니스 요구 사항이 변경됨에 따라 현재와 미래에 대처할 수 있도록 합니다.

이 모든 가능성 고려하기

데이터 시각화 도구가 비즈니스 인텔리전스 및 조직을 위해 무엇을 할 수 있는지 상상해 보세요. 당신을 위한 도구가 있습니다.