9가지 데이터 시각화의 예와 이것이 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지
데이터 시각화는 매우 빠르게 이해할 수 있는 언어로 데이터를 번역하는 것입니다. 그리고 이를 빠르게 파악할 수 있으면 의사 결정이 훨씬 더 효율적이면서 데이터를 중심으로 팀을 조정할 수 있습니다.
츠베토미라 페트로바
10분 읽기
모두가 데이터 시각화에 대해 이야기하고 있습니다.
왜? 원시 수치로는 한 눈에 데이터를 이해하는 만족감을 얻을 수 없기 때문입니다.
그리고 인간의 두뇌는 텍스트보다 이미지를 60,000배 더 빠르게 처리하므로 데이터 시각화가 비즈니스에 제공하는 모든 기회를 활용하고 싶을 것입니다.
데이터 시각화 설명
데이터 시각화는 차트, 지도, 그래프 및 기타 유형의 시각적 개체를 통해 데이터를 표시하는 프로세스입니다. 이를 통해 데이터는 명확하게 표현되고 모든 정보와 사실은 이해하기 쉬운 방식으로 제공됩니다.
기업은 논리에 의존하여 다음 단계를 분석하고 계획하기 위해 데이터 시각화에 의존하는 경우가 많습니다. 마케터와 프로젝트 관리자는 이러한 시각적 요소를 활용하여 전반적인 성과와 전략에 유용한 패턴을 발견합니다.
데이터는 스토리를 전달하며, 시각화는 이를 이해하는 데 도움이 됩니다.
또한 시각화를 통해 우리는 다른 방법으로는 떠오르지 않았을 많은 아이디어를 얻습니다. 이는 의사 결정 프로세스에 정렬, 품질 관리 및 효율성을 제공하는 전술입니다.
데이터 시각화 유형
데이터 시각화의 가장 일반적인 유형 중 하나는 인포그래픽이며, 일반적으로 많은 양의 정보를 빠르고 효율적으로 전달하는 데 사용됩니다. 그럼에도 불구하고 기업은 다양한 방식으로 표시할 수 있는 사용자 정의 가능한 시각화 대시보드에 점점 더 의존하고 있습니다. 이제 사용할 수 있는 일부 데이터 시각화 유형과 해당 유형의 구체적인 목적을 살펴보겠습니다.
차트 및 그래프
차트와 그래프를 통해 데이터 동향의 전반적인 내용을 훨씬 더 빠르게 전달할 수 있습니다. 이는 이벤트 간의 신속한 비교 및 관계를 제공하고 분포를 보여주며 장기적으로 데이터 분석을 수행하는 더 나은 방법을 제공합니다.
상자수염 도표
이러한 유형의 시각화를 사용하면 이상값이 프로세스를 위 또는 아래로 끌고 있는지 빠르게 확인할 수 있습니다. 또한 평균과 표준 편차를 비교하고 "이 두 프로세스가 통계적으로 동일한가요?"와 같은 질문에 답할 때에도 유용합니다.
게이지
. 이를 통해 특정 프로젝트, 캠페인 또는 수치의 실적과 예상 실적을 빠르게 확인할 수 있습니다.
히스토그램
히스토그램은 데이터 분포를 보여주고 확률 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다. 프로세스가 올바른 평균 주위를 맴돌고 있는지 또는 이상값이 데이터 또는 결과에 대한 결과를 왜곡하고 있는지 여부를 신속하게 증명할 수 있습니다.
원형 차트
전체의 각 부분이 영향력을 발휘하는지 확인해야 하거나 프로세스나 결과에서 가장 중요한 요소가 무엇인지 확인하려는 경우 다양한 원형 차트 변형을 사용할 수 있습니다.
트리맵 차트
트리맵 차트를 사용하면 계층적 데이터가 다양한 크기와 색상의 중첩 노드(직사각형)를 통해 표시되므로 데이터 패턴을 쉽게 찾아내고 데이터 수량을 비교할 수 있습니다.
대시보드를 사용하면 팀이 측정항목을 더 깊이 조사하고 가장 중요한 것이 무엇인지 놓치지 않는 데 도움이 되는 내장 분석 도구의 이점을 누릴 수 있습니다.
최고의 9가지 데이터 시각화 사례
데이터 시각화는 창의적인 만큼 유용할 수 있습니다. 이 두 가지를 강조하는 다양한 사례가 있습니다. 아래에는 시각화의 가장 인기 있고 현대적인 사용법이 예시와 함께 나열되어 있습니다.
마케팅 성과 데이터 시각화
마케팅 전문가는 디지털 마케팅 캠페인을 통해 많은 데이터를 생성하며 이러한 지표는 마케팅 성과 데이터 시각화의 기반이 됩니다. 이를 통해 프로젝트/캠페인의 ROI 및 효율성, 성과 수준, SEO, PPC, 이메일, 소셜 미디어 성과 및 목표 달성 여부를 확인할 수 있습니다. 마케팅(및 매우 인기 있는 ABM 마케팅)에서 대시보드는 주로 상호 작용 및 전환, 방문, 랜딩 페이지 성능, 웹 사이트 트래픽 등과 같은 항목을 확인하는 데 사용됩니다. 여기서는 차트, 그래프, 원형 차트, 표를 가장 자주 사용합니다.
금융 데이터 시각화
금융에서 생성되는 데이터의 양은 이러한 종류의 평가를 처리하는 데 익숙하지 않은 사람에게는 압도적일 수 있습니다. 재무 데이터 시각화는 팀의 다른 구성원이 기술에 능숙하지 않아도 데이터를 통해 유용한 통찰력을 제공하는 데 유용할 수 있습니다. 재무 시각화는 일반적으로 급여, 예산, 현금 흐름, 유동성, 비용 및 기타 재무 지표를 추적합니다. CFO는 Excel 파일에만 의존하지 않고 재무 분석에 더 많은 사람을 참여시키고, 재무 목표를 쉽게 설정하고, KPI를 분석하고, 데이터에 대한 직관적인 상태를 유지할 수 있습니다.
판매 데이터 시각화
판매에서 모든 것을 추적해야 하며 달성된 성과와 목표는 데이터에 크게 좌우되므로 비즈니스는 계속 성장하고 올바른 결정이 내려집니다. 판매 데이터 시각화에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.
- 고객 성장 및 유지
- 고객평생가치
- 고객 확보 비용
- 단위당 평균 도로
- 판매주기의 평균 길이
- 할당량 달성
시각화를 통해 판매 KPI에 대한 통찰력을 얻는 것은 매 분기마다 필요한 조치를 취하는 데 필수적입니다.
HR 데이터 시각화
데이터 시각화를 통해 HR은 이전과는 전혀 다른 방식으로 스토리를 전달할 수 있습니다. 요점을 바로 전달하는 구조화된 설명이므로 직원 유지 또는 이직률을 그래프로 보여주는 것은 매우 유익할 수 있습니다. 이렇게 하면 CEO나 고위 관리자와 같은 특정 청중이 훨씬 더 쉽게 특정 조치를 취하도록 설득되거나 현재 상황을 빠르고 효율적으로 알 수 있습니다.
회계의 데이터 시각화
회계에서는 데이터 시각화를 사용하여 다양한 지표를 신속하게 비교하고 패턴을 식별하며 이벤트 기록을 유지할 수 있습니다. 또한, 과거 데이터를 통해 앞으로 다가올 추세를 파악하고 새로운 패턴을 예측할 수도 있습니다. 그런 다음 감사자는 최소한의 위험으로 결과를 달성하고, 고객을 더 잘 이해하고, 스프레드시트를 통해서뿐만 아니라 명확한 방식으로 데이터와 연결하기 위한 조치 과정을 신속하게 평가하고 선택할 수 있습니다.
제품 로드맵 데이터 시각화
제품 로드맵의 경우 프로젝트의 다양한 지점, 즉 마일스톤, 실행되는 캠페인을 측정해야 합니다. 여기에서 데이터 시각화는 현재 단계와 목표 달성 방법을 시각적으로 보여줌으로써 빠른 평가를 위한 자산을 제공합니다.
프로젝트 관리 데이터 시각화
복잡한 데이터는 시각화를 통해 성공할 수 있으며 프로젝트 관리자는 이를 통해 얻은 통찰력을 통해 성공할 수 있습니다. 팀 성과, 예산, 목표 진행 상황과 같은 변수는 명확한 목적을 제공하고 장기적으로 도움이 될 세부 정보를 보여주는 시각적 언어로 변환될 수 있습니다.
SEO 성능 데이터 시각화
좋은 시각화는 SEO 및 마케팅 캠페인에 대한 보고와 관련하여 훌륭한 스토리를 전달할 수 있습니다. 사내 SEO 전문가 또는 외부 대행사와 협력하는 경우 팀 리더는 웹사이트가 자연 검색에서 어떻게 작동하는지 알아야 합니다. 그러나 대부분의 SEO 데이터는 Google Analytics, Google Search Console, 순위 추적기 등 다양한 소스에서 제공되므로 이는 쉬운 작업이 아닙니다.
아래 SEO 대시보드 예에서는 유기적 채널(리드/판매)에 대한 가장 중요한 KPI를 지난 달 및 타임라인과 비교하여 표시합니다. 이탈률 및 평균과 같은 참여 측정항목을 조합한 판매 데이터 세션 기간은 사용자가 사이트의 콘텐츠를 어떻게 소비하는지에 대한 훌륭한 개요를 제공하고 문제나 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. 비즈니스 유형, 특히 계절적 영향을 받는 비즈니스에 따라 전월 대비 비교가 최선의 선택이 아닐 수도 있습니다. 그러한 경우에는 전년 대비 비교(YoY)가 더 나은 선택일 수 있습니다. 특정 이벤트를 강조하는 주석은 대시보드에 명확성을 더할 수 있습니다(공휴일, Google 알고리즘 업데이트, 기술 수정).
개발자를 위한 데이터 시각화
개발자가 사용하는 시각화는 개발자와 다른 부서 간의 이해 격차를 실제로 줄여줍니다. 개발자를 위한 데이터 시각화는 프로젝트 제시, 실시간 버그 추적, 예제, 진행 상황 및 결과를 제공하여 실제로 데이터 기반 결정을 더 빠르게 내리기 시작한다는 의미입니다.
Python 데이터 시각화 예
Python과 같은 언어로 작성된 데이터 시각화는 다른 언어로는 결코 발견하지 못했을 추세, 패턴 및 상관 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다. Python 스크립팅은 데이터를 시각화하고 원시 데이터만으로는 제공할 수 없는 통찰력을 얻을 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.
Python을 사용하여 데이터 시각화를 만드는 데 도움이 되는 것은 다음과 같습니다.
- 사용자가 밀리초 내에 데이터 통찰력을 얻어 형식이 지정되지 않은 대규모 데이터 세트를 분석하고 이해할 수 있도록 지원
- 색상, 추세선, 마커, 주석 및 기타 다양한 시각적 단서를 추가하여 데이터 내용을 즉시 이해할 수 있습니다.
- 대화형 데이터 시각화 지원 - Bokeh는 HTML 및 JavaScript를 사용하여 그래픽을 렌더링하는 대화형 시각화 라이브러리입니다. 그러나 Bokeh는 JavaScript 코드 작성 여부에 관계없이 D3.js에서 대화형 시각화를 생성할 수 있는 Python API를 제공합니다.
기업이 더 나은 사실 기반 결정을 내리기 위해 계속해서 데이터에 의존함에 따라 데이터 시각화의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 그리고 차트 및 그래프와 같은 시각화 기술은 기존 스프레드시트 및 오래된 데이터 보고서에 비해 데이터를 이해하는 측면에서 더 효율적이므로 Python과 같은 도구를 사용하여 데이터 시각화를 만드는 것은 모든 다기능 팀에 필수적입니다. 주제에 대해 더 자세히 알아보려면 Python을 사용한 데이터 시각화에 대한 기사를 확인하세요.
R 데이터 시각화 예
R 스크립트를 사용하면 개발자와 데이터 과학자는 최소한의 코딩으로 복잡한 원시 데이터를 나타내는 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터 시각화를 생성하기 위해 R은 가장 널리 사용되는 패키지 중 하나인 ggplot2를 포함한 여러 시각화 라이브러리를 제공합니다.
R과 Python을 비교하려면 몇 가지 차이점을 지적할 수 있습니다. 예를 들어 R은 주로 데이터 분석에 사용되는 언어인 반면 Python은 데이터 분석에도 사용할 수 있는 범용 프로그래밍 언어라는 사실입니다. , 그러나 이것이 주요 목적은 아닙니다.
둘 다 데이터 시각화를 위한 기능이 잘 갖추어져 있지만 R에서 그래픽을 사용자 정의하는 것이 일반적으로 더 쉽고 직관적입니다. R은 차트와 플롯을 쉽게 만들 수 있는 기본 그래픽 모듈을 사용하여 통계 분석 결과를 보여주기 위해 제작되었으며, 고급 파일럿을 위해 ggplot2를 사용할 수도 있습니다.
자세히 알아보려면 R의 데이터 시각화에 대한 기사를 참조 하세요.
Slingshot으로 첫 번째 데이터 시각화 만들기
본격적인 데이터 시각화 마법을 달성하려면 다양한 시스템에 있는 모든 데이터에 연결하고 원하는 대시보드 시각적 개체를 구축할 수 있는 올바른 소프트웨어가 필요합니다.
이것이 바로 Slingshot 여러분을 위해 할 수 있는 일입니다. 올인원 디지털 작업 공간이자 데이터 분석, 프로젝트 및 정보 관리, 채팅, 목표 기반 전략 벤치마킹을 모두 하나의 직관적인 앱으로 집계할 수 있는 도구입니다. .
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