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• 2025년 4월 24일

보통 사람들은 1초에 약 1.7MB 정도의 데이터를 만들어낸다고 합니다.

구글은 매초 10만 건에 가까운 검색 요청을 처리하고 있으며, 하루 평균 85억 건, 한 해 동안 대략 3조 건이 넘는 검색을 처리합니다.

매 분당 500시간이 넘는 엄청난 양의 영상이 유튜브에 새롭게 업로드되고 있습니다.

2023년 한 해 동안 사람들이 하루에 보낸 이메일은 약 3,473억 건에 달하며, 이러한 추세는 계속 이어져 2026년에는 하루 평균 3,925억 건까지 늘어날 것으로 보입니다.

인스타그램에서는 하루 평균 9천5백만 건에 달하는 사진과 영상이 매일같이 올라옵니다.

우리는 살아가면서 자신도 모르게 데이터 시각화 (Data Visualization)를 자주 사용합니다. 매일 보지만 제대로 인식하지 못하고 그냥 지나치는, 우리 생활 속에 깊숙이 자리 잡은 시각화 예시들을 살펴보며 이야기를 시작해 보겠습니다.

택시 호출 앱, 지하철 노선도, 버스 시간표, 자동차 계기판, 달력, 시계, 타이머, 날씨 지도, 온도계, 오디오 볼륨 조절 바, 교과서, 성적표, 체중계, 걸음 수 측정기와 같은 운동량 기록 장치, 심박수, 칼로리 소모량, 운동선수 기록, 선거 결과 등은 매일 매시간 접하는 시각화가 얼마나 간편하고 효과적인지를 잘 나타내는 예시들입니다.
데이터 시각화라는 단어를 들으면 어떤 이미지가 떠오르시나요?

많은 분들이 선 그래프, 막대그래프, 원 그래프와 같은 기본적인 차트들을 떠올릴 것입니다. 이러한 차트들은 이제 데이터 시각화의 대표적인 예시로 여겨지고 있습니다. 이런 것들이 없었던 과거를 떠올려 보면 정말 불편했을 것입니다.

데이터 시각화의 중요한 기초를 다진 인물은 스코틀랜드 엔지니어인 윌리엄 플레이페어(William Playfair)입니다. 그는 1801년에 스코틀랜드의 경제학자로서 원형 차트와 막대 차트를 처음으로 고안했습니다.

플레이페어는 시각적인 표현이 복잡한 개념을 가장 효과적으로 전달한다고 믿었으며, 이러한 그의 신념 덕분에 오늘날 우리가 사용하는 다양한 차트들이 탄생할 수 있었습니다. 이러한 업적을 고려할 때 그를 통계 그래픽스의 아버지라고 부르는 것은 당연하며, 그의 공헌은 그가 세상을 떠난 지 오랜 시간이 지난 지금까지도 큰 영향을 미치고 있습니다.

데이터를 시각적으로 표현하는 방식은 다양하며, 각각 특정한 사용 목적에 맞춰 설계되었습니다. 주요 시각화 방식들 몇 가지를 간단히 살펴보겠습니다.

데이터 시각화 방식들

막대 차트 (Bar charts)

데이터를 시각적으로 표현하는 데 아주 효과적인 방법이며, 각각의 종류는 특정한 용도에 적합하게 설계되었습니다.

Pros

각 데이터 그룹의 빈도수 분포를 보여줍니다.

다양한 종류의 항목들을 비교하기 위해 상대적인 크기나 비율을 보여줍니다.

대용량 데이터 묶음을 보기 좋게 정리해서 보여줍니다.

표 자체보다는 전체적인 흐름을 더 잘 보여줍니다.

핵심 수치를 빠르고 쉽게 파악할 수 있도록 예상치를 제공합니다.

계산 결과가 얼마나 정확하고 믿을 만한지를 눈으로 직접 확인할 수 있습니다.

쉽게 이해할 수 있도록 사업이나 언론 분야에서 자주 활용됩니다.

Cons

더 자세한 설명이 필요합니다.

오해를 불러일으키도록 간단하게 왜곡될 수 있습니다.

핵심적인 가정이나 원인, 결과, 혹은 경향성을 제대로 보여주지 못합니다.

선형 차트 (Line charts)

시간이 흐름에 따라 데이터가 어떻게 변하는지 보여주는 데 효과적이며, 변화의 추세를 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다.

Pros

시간의 흐름에 따라 변하는 데이터, 예를 들어 시간에 따라 달라지는 정보를 나타낼 때 효과적입니다.

데이터에 근거하여, 관측된 범위를 벗어난 값들도 예측해 볼 수 있습니다.

데이터가 여러 점으로 연결된 선 형태로 주어졌을 때, 중간에 비어있는 데이터 값들을 짐작해 볼 수 있습니다.

두 가지 이상의 대상을 비교하여 서로 연결되어 있는지, 어떤 관계를 맺고 있는지 알아볼 수 있습니다.

Cons

그래프만 보고 특정 위치의 정확한 수치를 알아내기는 쉽지 않을 때가 있습니다.

선이 너무 많거나, 두 선의 값이 비슷비슷하면 데이터 비교가 힘들 수 있습니다.

원형 차트 (Pie charts)

전체에서 각 부분이 차지하는 비율을 시각적으로 잘 나타내 주기 때문에, 각 항목이 전체에서 어느 정도의 비중을 갖는지 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

Pros

원형과 슬라이스 표기법은 이미 잘 알려져 있어서, 부분과 전체 간의 관계를 비교적 쉽게 파악할 수 있습니다.

데이터의 각 부분이 전체에서 어느 정도 비중을 차지하는지 쉽게 파악할 수 있도록 시각적으로 표현해 줍니다.

5개 이하의 비교적 적은 범주를 보여주는 데 유용합니다.

색을 적절히 고르고, 레이블을 명확하게 붙이면 보기 좋은 발표 자료를 만들 수 있습니다.

Cons

정확성 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 데이터 조각이 많거나 조각 간의 크기 차이가 미미할 경우, 각 조각을 비교하기가 어려워질 수 있습니다. 우리 뇌는 길이를 인식하는 것보다 각도를 구분하는 데 더 어려움을 느끼기 때문입니다. (이는 막대그래프와 비교해 볼 때 알 수 있습니다.)

항목 수가 많아질수록 알아보기 힘들어진다는 단점이 있습니다. 작은 조각들을 시각적으로 구별하기 어렵고, 색상이 너무 많이 사용되면 보는 사람이 혼란스러울 수 있습니다.

데이터 시각화 요소(색상, 3차원 효과, 분리된 조각 등)를 의도적으로 조정하여 데이터를 왜곡하고 잘못된 결론을 내리도록 유도할 수 있습니다.

데이터가 복잡해질수록 사용하기 어려워집니다. 특히, 많은 양의 데이터나 시간 변화에 따른 추세, 데이터들 사이의 연관성을 보여주기에는 적합하지 않습니다.

다음 글에서는 데이터 시각화 방식들 두번째를 ↗를 다뤄보겠습니다.

🏁 이 글이 도움이 되었으면 좋겠습니다.

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