데이터 분석가로써 필요한 능력 중 하나로 중요하게 꼽는 데이터 시각화라고 할 수 있습니다. 데이터 시각화에는 2 가지 매우 중요한 부분이 있고 하나는 데이터이고 하나는 시각화입니다.

우리가 흔히 볼 수 있는 문제는 데이터가 이미 있는 것을 보고도 어떻게 시각화하는지 모른다는 것입니다. 데이터를 가지고 있는 기반으로 시각화를 어떻게 하는지? 기업에서 ‘셀프BI(self BI)’라는 용어가 자주 나오고 누구나 직접 데이터 분석할 수 있도록 의미하는 것입니다. 그렇다면 셀프 BI 중에서 ‘시각화 + 대시보드’는 솔루션 중의 하나로 할 정도로 중요합니다.

그러므로 오늘은 태블로, 4종의 데이터 시각화 도구를 비교하는 콘텐츨로 시각화 리뷰 콘텐츠의 마무리를 할까 합니다. 당신이 참고하기 위해 시장에 있는 대표적인 데이터 시각화 도구는 무엇이 있는지 알아보겠습니다.

왜 데이터 시각화를 필요할까?

시각화 도구/툴을 추천하기 전에 먼저 이런 데이터 시각화 도구를 사용해 무엇을 할까, 어떤 목적을 달성하고 있는가에 대해서 잘 고민해야 합니다.

차트 간 인터랙션 대시보드 화면 출처: 파인리포트

아마도 당신은 엄청난 양의 데이터를 가지고 있을 것이고, 어떻게 데이터 속에서 인사이트, 통찰을 보여주고 싶을 것입니다;

아마도 당신은 다양한 갖가지 데이터를 가지고 있는데 데이터 모델링, 프로그래밍, 데이터 세척등과 같은 것을 모르면, 쉽게 사용할 수 있는 데이터 시각화 도구가 필요합니다. 그래그 앤 드롭으로 데이터 시각화를 완성할 수 있고 가장 맞춘 프레젠테이션 차트/그래프를 전시할 수 있습니다.

우선 데이터 분석은 자시 수요의 기반으로 하는 것을 명확하게 알아야 합니다. 목적을 떠나 데이터 시각화 도구를 추천하면 안될 것입니다.

*데이터 시각화 도구를 다음과 같이 3가지 분류할 수 있습니다.

1. 지포 모니터링형 리포팅 툴

1) 파인리포트FineReport

파인리포트에서 셀프-서비스 데이터 분석 기능은 비즈니스 사용자에게 매우 적합하다는 것입니다. 간단한 드래그 앤 드롭으로 다양한 보고서를 만들 수 있고 데이터 의사결정 분석 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다.

파인리포트는 각종 데이터베이스에 직접 연결할 수 있으며, 주간,월간,연간 보고서를 손쉽게 만들어 줄 수 있도록 맞춤화할 수 있습니다. 엑셀과 유사한 인터페이스 기반으로 보고서 작성, 보고서 권한 할당, 보고서 관리,데이터 입력 등이 포함되는 특징을 가지고 있습니다.

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또한, 파인리포트는 강력한 데이터 시각화 기능을 가지고 있으며, 다양한 대시보드 템플릿과 셀프-개바한 시각화 플러그인 라이브러리(plug-in libraries)를 제공합니다.

FineReport는 국내 개인 사용자에게 처험판 무료 라이선스를 배포할 수 있고 모든 기능을 사용 가능합니다.
website:FineReport
다운로드 주소: 체험판

2.개인 셀프식 분석 도구

1) 태블로 Tableau

태블로의 핵심 에센스는 엑셀의 PivotTable과 PivotChart입니다. 엑셀의 특징을 명확히 알고 있고 앞서 BI 시장에 진출해 이런 핵심 가치를 널리 보급하는 것입니다.태블로는 가장 뛰어난 기능은 바로 시각화입니다. 차트가 얼마나 멋진지 때문이 아니라 디자인, 색상, 사용자 인터페이스까지 간단하고 신선하 느낌을 주는 것입니다. 이것은 실로 태블로 자신의 선전과 같은 것으로, 사람들이 어떤 차트를 좋아하는지, 사용자들에게 사용과 시각에 대한 경험을 주는 방법을 연구하기 위해 많은 학문적 에너지를 투자합니다. 간단한 차트화된 작업(엑셀과 유사함)으로 사용자가 원하는 분석 효과를 얻을 수 있습니다.

원리는 기업의 데이터베이스를 연결해 일정하 SQL어법에 기초하여 기본적인 데이터 세트(data set)를 구축하여 이에 대해 분석을 할 것입니다. 하지만 이는 데이터 세트의 완전성에 대한 매우 높은 요구를 가지고 있습니다.
webstie:www.tableau.com

2）python

데이터 시각화는 python의 일부 기능일 뿐, 다양한 특징으로 가득 찬 대량 그래프 라이브러리(library)를 제공하고 있습니다. 대화식 플롯(plot)를 만들고 싶든, 라이브 플롯을 만들든, 맞춤화된 플롯을 만들든지, Python은 적합한 라이브러리를 가지고 있습니다.

프러그래민 언어 기반으로 하는 ptython은 강력하고 유연한 기능을 가지고 있습니다. 전문적 시각으로 본다면 python은 데이터 사이언티스트에게 없어서는 안 될 도구라고 할 수 있습니다. 하지만 코딩 능력을 가지고 있는 분들만 사용 가능합니다.

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간단하게 5가지 플롯 라이브러리를 리뷰하여 드립니다:

Matplotlib: 하급의, 많은 자유를 제공하기

Pandas Visualization: 사용하기 쉬운 인터페이스 , Matplotlib에 기반으로 구축하기

Seaborn: 고급 인터페이스, 뛰어난 기본 스타일

ggplot: R’s ggplot2를 기반으로 그래픽의 문법 사용

Plotly: 대화형 플롯을 만들 수 있음

3. 동적 데이터 시각화 도구

1) ChartBlocks

영국 소속 회사는 개발한 JAVAScript D3.js를 이용하여 HTML5로 통계 차트를 생성해주는 툴입니다. 숫자를 멋진 차트로 만들어 주고 단 몇 분 만에 지루한 수치 자료를 예쁘게 시각화해 줍니다. ChartBlocks로 시각화한 데이터는 디바이스 종류와 스크린 크기 등의 제한 없이 자유롭게 호환이 가능합니다.

차트 builder를 사용해 거의 모든 유형의 차트를 만들 수 있습니다. ChartBlocks인터페이스는 색상, 크기 및 글자체를 포함하는 모든 측면을 제아할 수 있도록 해줍니다.

마지막

지금까지 데이터 시각화 대시보드 솔루션 4종에 대해 알아보았습니다. 명확한 데이터 활용 목적을 두고 적합한 시각화 솔루션을 선택하면 데이터의 활용도를 높일 수 있습니다.