Tableau
오늘은 다양한 시각화 방법 중에서 Tableau에 대해서 알아보려고 한다. 최근 들어 jupyter와 miniconda를 배우다보니 시각화의 중요성에 대해서 깨닫고 있다,,
시각화의 중요성
인간의 시각 지각 능력은 몹시 뛰어나서 작은 주의력 만으로도 많은 정보를 처리할 수 있게 합니다. 그만큼 시각적인 인지 부분은 몹시 중요해서 인지과학 연구나 뇌과학 연구도 시각적 정보처리를 가장 활발하게 연구하고 있을 정도입니다. 한 번 데이터를 시각화하게 되면 그 힘은 생각보다 더 강력해서 놀라게 됩니다. 무엇보다 시각화 된 자료는 설득에 강점이 있는데요.
단순히 글자로 정성적인 주장을 많이 하면 "그건 네 생각이고.."처럼 듣는 사람이 주관적인 상대의 의견이란 생각이 들게 됩니다. 정량적인 데이터를 읽는다고 해도 읽기가 쉽지 않고 "그래서 뭘 어쩌라고"라는 생각이 들게 되지요.
하지만 시각화가 된 데이터는 그 느낌이 다릅니다. 잘 시각화되어 메시지를 확실히 전해주는 표를 본다면, 사람들을 자기도 모르게 읽고 결론을 낸 다음 '자기 자신을 설득'하게 되지요.
왜 Tableau인가
그렇게 시각화가 중요하다면, 왜 하필 태블로를 추천드리는 걸까요? 우리에게 가장 친숙한 데이터 툴인 엑셀도 차트 기능을 제공하고 있으며, Python과 R도 데이터 관련 툴로 유명합니다. 무료 툴인 R의 ggplot2 패키지는 특히 감각적인 시각화로 유명하죠.
Tableau의 장단점
드래그 앤 드롭 인터페이스
시각화 과정이 몹시 간편합니다. 인터넷 세대는 물론 컴퓨터에 비교적 익숙하지 않은 사람도 금방 익힐 수 있는 '드래그 앤 드롭' 조작을 통해 대부분의 과정이 해결됩니다. R에서 한 번 시각화를 하려면 코드를 입력을 해야 합니다. 데이터 import에서 library가동, 축의 변수명을 지정하고 입력해야 하며, 배율을 하나하나 지정해 줘야 하죠. 코드를 저장하고, 함수화해서 쓸 수 있다지만 그래프를 하나 새로 만들 때마다 세세한 수치를 지정해야 하는 점은 변하지 않습니다.
대시보드 제공
태블로는 대시보드 기능이 강력합니다. 사용자가 클릭을 하면서 필요한 부분을 강조하면서 볼 수 있습니다. 직접적으로 시각화를 하는 담당자가 아니라 리포트를 받는 사람이 자신이 원하는 부분의 데이터를 확인하면서 진행할 수 있습니다. 이러한 태블로의 대시보드 기능은 태블로가 단순히 '예쁘게 그래프를 뽑아낼 수 있는 틀' 그 이상의 깊이가 있다는 반증입니다. 사용자와 어떻게 의사소통 할 것인가, 어떻게 통계적이고 데이터적인 인사이트를 담아낼 것인가 하는 고민을 하면 할 수록 태블로가 마련한 길이 보입니다. 초보자가 접근하기 좋은 툴일 뿐만 아니라 '데이터 관련 의사결정에 대한 고민의 깊이'를 담아낼 수 있는 툴로써 태블로는 강력한 도구입니다.
색상
태블로 시각화는 손쉽게 예쁩니다! 엑셀과 태블로 이미지 검색만 비교해봐도 이 지점은 명백합니다.
태블로와 조직의 시너지 - 비용 효율적인 의사소통 도구
시각화에 들어가는 인력 비용 감소
회사의 가장 중요한 자산은 구성원들의 시간입니다. 물론 조직에서는 데이터도 중요하고, 데이터에 기반한 의사결정도 중요합니다. 하지만 그럴 듯한 보고서를 만들고, 축의 위치 하나와 그래프의 위치 하나에 고민을 하게 되는 것도 사실입니다. 문제는 보고서에 들어가는 데이터를 예쁘게 만드는 것에는 많은 시간과 경험이 필요하다는 것입니다. 태블로의 손쉬운 인터페이스는 이런 '필수적이지 않은 학습 부담'을 줄여주고 조직원들이 필요한 부분(데이터와 데이터에서 나오는 인사이트)에만 집중할 수 있게 만듭니다.
메타데이터를 관리하기 편합니다.
코딩을 하지 않아도 데이터를 사용해서 시각화를 할 수 있습니다.
쿼리를 시각화로 변환하기 좋습니다.
이런 특징들 때문에 현재 기업에서 시각화 툴로 많이 선호도가 올라가고 있는 거 같습니다.
[출처:http://www.openads.co.kr/content/contentDetail?contsId=6025]
