데이터 기반으로 작성된 글은 강한 설득력을 지닙니다. 거기다 글에 적합한 테이블, 차트, 지도를 결합하면 어떨까요? 그것이 주는 의미는 더욱 강력해집니다. 

 

말은 우리에게 스토리를 전달하지만, 시각화는 좀 더 복합적으로 작용합니다. 정량적이고 이성적이며 공간의 패턴을 이미지로 변환해 보기 쉽고 이해하기 쉬운 정보를 데이터 스토리 형태로 전달합니다. 

 

그래서 잘 디자인된 시각화는 데이터에서 가장 중요한 부분을 쉽게 파악할 수 있도록 합니다. 이는 텍스트만으로는 전달하기 힘든 부분입니다.

 

근 몇년 간 데이터 시각화에 대한 많은 정보에 여러 사람들이 접근할 수 있게 되었습니다. 오늘날 웹 브라우저에서 이전에 인쇄물로만 보던 것보다 더 많은 디지털 차트와 지도를 쉽게 접할 수 있게 되었죠. 

 

많은 정보만큼 그것을 보다 편리하게 시각화 하기 위한 다양한 도구들도 생겨났습니다. 이제는 막상 데이터 시각화를 하려다, 수많은 디지털 도구에 압도당해 어떤 것을 사용해야 할지 판단이 잘 서지 않을 수도 있습니다. 

 

그런 고민을 하고 있을 여러분들을 위해 새로운 시각화 도구나 관련 서비스를 선택할 때 고려해야 할 10가지 주요 요소를 정리해 봤습니다. 

 

도구를 선택할 때 고려해야 할 10가지 요소

우리는 옵션을 비교하고 의사결정을 할 때마다 갖가지 트레이드오프에 직면하게 됩니다. 예를 들어 원하는 것과 필요한 것, 쉬운 사용성과 넓은 확장성 사이에서 갈등할 수 있습니다. 

 

여기서 정리한 내용을 토대로 각자의 트레이드오프를 고려하여 자신에게 맞는 혹은 상황에 적절한 도구를 결정하는 데 조금이나마 도움이 되길 바랍니다. 

 

(내용이 너무 길다고 느낀다면, 10개의 제목과 최하단의 도구 리스트 표만 참고해도 괜찮습니다.)

 

1. 학습 용이성 : 도구를 배우는 데 시간이 많이 필요할까?

새로운 도구를 배우려면 얼마나 많은 시간이 필요할까요? 학습 용이성은 바쁘게 생활하고 있는 현대의 많은 이들에게 매우 중요한 요소입니다. 사용하기 쉬운 툴이 있다면 초심자는 물론이고 누구에게나 사용이 용이할 겁니다. 다만 그 사용성만큼이나 기능의 차이가 발생할 수 있습니다. 

 

쉬운 도구는 대부분 GUI를 특징으로 하는데, 이는 명령을 일일이 기억하고 입력하는 대신 풀다운 메뉴나 드래그 앤드 드롭 기능을 사용하여 명령을 수행합니다. 만약 잘못된 선택을 하면 올바른 방향으로 안내하는 사용자 친화적인 오류 메시지를 제공하기도 합니다.

 

예로 들자면 '코드 템플릿' 같이 시각화를 보다 효과적으로 제어하고 사용자 정의할 수 있는 도구가 있습니다. 코드 템플릿을 이용하면 코드를 복사하고 수정하여 사용할 수 있으므로 코드를 처음부터 구현하는 것보다 더 쉽습니다. 

 

하지만 간혹 드래그 앤 드롭 기반의 도구라도 따라 하기 어려운 경우들이 있습니다. 만약 좋은 선택지가 많이 있다면, 가장 단순한 것을 선택하는 것이 좋습니다. 

 

2. 무료 또는 저렴한 가격 : 가격은 얼마지? 무료로 사용할 수 있나?

무료로 사용할 수 있나요? 기본 서비스는 무료로 제공하지만, 추가 고급 기능을 이용하려면 요금을 지불해야 하는 프리미엄 상품인가요? 한 번 구매하면 평생 사용할 수 있는 상품인가요? 혹시 매달 구독료를 지불해야 하는 상품인가요? 

 

가격이 적당한지에 대한 기준은 각자의 고려 사항에 따라 다릅니다. 많은 소프트웨어 개발자들은 비즈니스 모델을 통해 안정적인 수입이 발생하길 원하며, 합당한 선에서 작업에 필요한 도구에는 기꺼이 금액을 지불하고 사용합니다. 만약 여러분이 자주 사용하는 도구 외에 대안이 존재하지 않는다면, 비즈니스 유지를 위해 일정 비용을 기꺼이 지불하려 할 것입니다. 

 

하지만 품질이 훌륭한 데이터 시각화 도구 상당수가 무료로 제공되고 있습니다. 핵심적인 기능을 무료로 제공하는 데이터 시각화 도구들도 많다는 점을 참고할 필요가 있습니다. 

 

3 영향력 : 원하는 기능을 제공하나?

선택한 도구가 여러분이 원하는 모든 기능을 제공하나요? 예를 들어 여러분의 데이터 시각화 프로젝트를 위한 충분한 시각화 종류를 제공하나요? 

 

물론 기능은 많으면 많을수록 좋습니다. 하지만 레이다(radar) 차트나 폭포(waterfall) 차트와 같은 일부 유형의 차트는 잘 알려지지 않았고 실제로 거의 사용하지도 않습니다. 

 

업로드할 수 있는 데이터양과 데이터 시각화 개수에 대한 제한도 잘 살펴봐야 합니다. 프리미엄 상품이 무료 기능을 제공했지만, 웹에서 100회 이상 볼 경우 비용을 청구하는 구조도 있습니다. 

 

또한 도구를 사용하여 시각화의 모양을 어느 정도 사용자 정의할 수 있는지도 살펴보세요. 일반적으로 드래그 앤드 드롭 도구나 프리미엄 도구는 디스플레이 설정을 제한하기 때문에 원하는 형식으로 바꾸길 원한다면 보다 강력하고 사용자 정의 가능한 도구로 절충해야 할 수도 있습니다. 

 

4. 지원 : 도구는 지속적으로 운영 관리되고 있나? 사용 팁이나 활용 정보가 많은가?

사용 중인 도구의 개발자가 주기적으로 소프트웨어를 업데이트하며 질문이나 문제에 빠르게 대응하나요? 도구를 지원하고 도구 사용법에 대한 갖가지 노하우를 공유하는 활성 사용자 커뮤니티가 있나요? 

 

만약 여러분이 디지털 도구를 오랫동안 사용해왔다면 사용하던 서비스가 갑자기 종료되어 더 이상 지원을 받지 못해 당황한 경험이 있을 겁니다. 예를 들어 'Killed By Google(https://killedbygoogle.com)'에는 구글에 의해 서비스가 종료된 200여 개가 넘는 애플리케이션과 온라인 서비스 목록이 소개되어 있습니다. 

 

그중 하나로 '구글 퓨전 테이블(Google Fusion Tables)'이라는 꽤 유명한 데이터 시각화 도구가 있습니다. 해당 서비스는 운영 10년만인 2019년에 서비스가 종료되었습니다.

 

물론 우리는 어떤 온라인 도구가 지속될지 정확히 예측할 수 없습니다. 서비스의 지속 가능성을 확인하려면 커뮤니티 활성화 정도, 업데이트 주기, 깃허브에서 얻은 별의 개수, 스택 오버플로에 달린 답변 수 등을 살펴보고 판단할 수 있습니다. 그렇게 선택한 답안이 언제, 어떤 이유로 오답 처리될 수도 있습니다만, 실패의 가능성은 낮출 수 있을 겁니다. 

 

이 글의 마지막에 업데이트 주기, 깃허브에서 얻은 별의 개수, 스택 오버플로에 달린 답변 수 등을 종합적으로 고려한 후 몇 개의 도구들을 표로 정리했으니 참고하셔도 좋겠습니다. 

 

5. 이동성 : 데이터의 이전이 쉬운가?

얼마나 쉽게 데이터를 내려 받아서 옮길 수 있습니까? 예를 들어 사용자가 위치, 텍스트 및 사진을 쉽게 업로드할 수 있지만 모든 작업을 내보낼 수 있는 방법이 없다는 것을 알게 되었다면 어떨까요? 

 

열심히 자료를 올렸는데 결과물을 뽑아 볼 수 없다고요? 말이 안되는 것 같지만, 정말로 그런 경우가 있으니 주의하세요. 디지털 기술의 변화는 피할 수 없기 때문에 필연적으로 모든 데이터를 다른 플랫폼으로 마이그레이션할 수 있어야 합니다. 

 

미래의 플랫폼에서 여러분의 프로젝트가 잘 작동할 수 있는 확률을 높이기 위해서는 과거 데이터를 잘 보관해야 합니다. 만약 여러분이 사용 중인 도구의 개발자가 당장 다음 달부터 서비스 제공을 중단한다고 선언하면 해당 서비스에 저장된 파일을 쉽게 추출하여 다른 도구로 업로드할 수 있어야 합니다. 

 

6. 보안 및 개인 정보 : 데이터 보안은 잘 이뤄지나?

첫째, 온라인 도구 또는 서비스가 악의적인 해커 및 악성 프로그램으로부터 개인 정보를 보호하기 위해 합리적인 예방 조치를 취하고 있습니까? 위키백과에서 주요 데이터 침해 목록(https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_data_breaches)을 검색하면 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 여러분이 사용하는 도구의 개발자가 악의적인 데이터 해킹을 경험한 적이 있다면 어떻게 대응했는지 확인할 수 있습니다. 

 

둘째, 브라우저를 통해 도구에 접근할 때 도구가 여러 사이트에서 사용자의 웹 활동을 추적하는지 살펴봐야 합니다. 또한 여러분이 중국에 있는 것이 아니라면 전 세계 서로 다른 정부에 의한 인터넷 검열도 주의해야 합니다. (중국에서는 2019년 4월부터 위키백과 접속을 금하고 있습니다.)

 

마지막으로, 사용하는 도구가 '우리가 입력한 데이터 또는 생성한 제품이 비공개로 유지될 것인지 아니면 공개될 것인지 명확하게 설명하고 있는지' 살펴봐야 합니다. 예를 들어 일부 기업은 시각화 도구에 무료로 접근할 수 있도록 하지만, 그 대가로 데이터, 차트 및 지도를 공개적으로 접근할 수 있도록 하는 경우가 있습니다. 

 

오픈 데이터를 사용하거나 많은 언론인과 학자들처럼 시각화 자료를 자유롭게 공유할 계획이라면 이러한 트레이드오프가 허용될 수 있습니다. 하지만 그게 아니라면 도구를 사용하기 전에 서비스 약관이 명확하게 정의되어 있는지 확인할 필요가 있습니다. 

 

7. 협력 : 공동 작업을 지원하나?

사용하는 도구가 여러 명이 동시에 작업할 수 있고 데이터 시각화를 공동으로 만들 수 있는 기능을 제공하나요? 만약 그렇다면 사용하는 도구가 여러 가지 수준의 접근이나 버전 제어권을 제공해 사용자 간에 충돌이 생기지 않도록 방지하고 있나요? 

 

이전 세대의 디지털 도구 대부분은 보안 및 개인 정보 이슈에 대응하기 위해 개인 사용자를 중심으로 디자인했습니다. 그러나 오늘날에는 많은 데이터 시각화 프로젝트가 팀원들의 협력을 필요로 합니다. 성공을 위해서는 협업이 필수적이기 때문이죠. 요즘에는 팀 작업 환경을 위해 디자인된 새로운 세대의 도구를 선호하는 이들이 많습니다.

 

8. 크로스 플랫폼 : 다양한 운영체제에서 작동하나?

첫째, 사용하는 도구가 다양한 운영체제에서 작동 가능한가요? 윈도우, 맥, 크롬북, 리눅스 등 다양한 플랫폼에서 작동하는지 고려할 필요가 있습니다. 만약 특별한 컴퓨터 운영체제에서만 작동되는 경우가 있다면 이에 대해 명시하고 있을 겁니다. 

 

둘째, 다양한 화면 크기에서도 잘 반응하는 시각화를 만들 수 있는지 확인해야 합니다. 어떤 차트나 지도는 스마트폰과 태블릿 같은 작은 기기에서는 잘 보이지 않습니다. 

 

요즘 대부분의 도구가 작은 기기에서 시각화를 할 수 있다고요? 어떠한 최신 웹 브라우저에서도 작동한다고 이야기할 수는 있습니다. 다만 때로는 스마트폰이나 태블릿 브라우저에서 작동은 하지만, 반드시 '잘' 작동한다는 것을 의미하지는 않습니다.

 

9. 오픈 소스 : 상업 SW인가, 오픈 소스 SW인가?

사용하는 도구의 소프트웨어 코드를 공개적으로 확인할 수 있나요? 다른 개발자가 개선 사항을 제안하거나 새로운 기능 또는 확장을 구축할 수 있도록 코드를 수정하고 재배포할 수 있나요? 

 

유료 서비스도 많지만,높은 수준의 데이터 시각화 도구가 여러 가지 형태의 오픈 소스 라이선스로 제공되고 있다는 사실을 알고 계시나요? 이러한 도구는 자발적으로 개발자들이 참여하는 커뮤니티와 비영리단체, 또는 오픈 소스 코드 개발의 경제적 이익을 잘 아는 영리단체에 의해 만들어졌습니다. 

 

10. 시각적 손상이 있는 독자를 위한 접근성 : 사회적 약자를 고려한 기능을 제공하는가?

사용 중인 도구가 시각 장애가 있는 독자들도 접근할 수 있는 시각화를 생성하나요? 장애인을 위한 관련 법이 통과된 지 수 년이 지났지만 디지털 기술은 여전히 뒤쳐져 있으며 특히 데이터 시각화 분야에서는 더욱 그렇습니다. 

 

그러나 일부 도구는 색맹 테스트 기능을 내장하고 있기도 합니다. 화면 판독기를 사용하여 시력이 좋지 않은 사용자를 위해 디자인한 차트 유형을 제공하기도 하죠.

 

 

 

[색맹 테스트 기능이 내장되어 있는 데이터래퍼(왼쪽). 저시력 사용자를 위한 하이차트의 선 차트(오른쪽)]

 

 

시각화 디자이너 리사 샬럿 로스트(Lisa Charlotte Rost)는 이런 말을 했습니다. 

 

"세상에 완벽한 도구는 없으며, 단지 특정 목적을 위한 좋은 도구만 존재합니다."

 

이와 관련해 디지털 역사학자인 링컨 멀린(Lincoln Mullen)은 '가장 좋은 도구는 여러분이 작업을 수행하기 위해 이미 사용하고 있는 도구’라고 말했습니다. 새로운 도구를 사용한다고 해서 반드시 생산성이 향상될 거라는 익숙한 함정에 빠지지 마세요. 

 

멀린은 이런 조언도 했습니다. ‘여러분 동료가 사용하고 있는 도구를 선택하라.’ 객관적으로는 여러 가지 다른 도구를 사용하는 것이 좋을 수도 있지만 협업이나 서로 돕는 것을 제한하므로 단점이 더 클 수도 있다는 의미입니다. 

 

지금까지 도구를 결정하는 데 고려해야 할 요소들을 살펴봤습니다. 그런 관점에서 찾아본 도구들은 다음 표와 같습니다. (해당 도구들은 앞서 요소들을 고려해 선별했습니다. <핸즈온 데이터 시각화> 도서에 각 도구별 기능 사용법을 정리하고 있으니 참고 바랍니다.)

 

여러분의 데이터 시각화 프로젝트에서 이러한 도구 중 일부만 사용하거나 또는 한 가지 도구만 사용해야 할 수도 있습니다. 그러나 다양한 유형의 도구를 인식하는 것은 중요합니다. 도구의 존재를 모를 경우 추후 도구가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 깨닫지 못할 수 있기 때문입니다.

 

 

 

<핸즈온 데이터 시각화>에서 추천하는 기능별 도구 목록

 

 

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이 글은 <핸즈온 데이터 시각화> 도서 내용 일부를 발췌 편집하여 작성되었습니다. 디자인 원칙과 단계별 튜토리얼로 정보에 기반한 분석과 주장을 보다 통찰력 있고 설득력 있게 만드는 방법을 만나보세요. 무료로 배울 수 있는 다양한 데이터 시각화 디지털 도구를 핸즈온으로 간편히 다뤄볼 수 있습니다.

 

『핸즈온 데이터 시각화』