데이터 분석과 데이터 시각화 차이점

오늘날의 성공적인 데이터 중심 비즈니스는 고객 피드백, 웹사이트 클릭, 소셜 미디어 캠페인 등 가능한 모든 유용한 데이터를 수집하여 분석하고, 이를 통해 의사 결정 과정을 개선하고 있습니다.
여기서 데이터 분석과 데이터 시각화는 비즈니스 인사이트를 얻고 전략적 결정을 내리는데 필수적인 역할을 합니다.

데이터 분석이란 무엇인가?

데이터 분석은 데이터를 수집하고, 정리하며, 모델링하여 유용하고 실용적인 인사이트를 발굴하는 과정입니다.
비즈니스에서 데이터 분석은 데이터 자산의 가치를 극대화하고, 결정 과정을 지원하는 실질적인 정보를 제공하는 목표를 가지고 있습니다.
데이터 분석의 일반적인 예로는 다음과 같은 분석을 들 수 있습니다.

• 기술적 분석: “무슨 일이 있었는가?” 또는 “현재 무슨 일이 일어나고 있는가?”와 같은 질문에 대답하는 분석입니다.
  예를 들어, “매출이 감소했는가?” “가입자 수가 증가했는가?” 등이 있습니다.
• 진단 분석: “왜 이러한 일이 발생했는가?”라는 질문에 답하는 과정으로, 기술적 분석을 기반으로 더욱 심층적인 원인을 탐구합니다.
  예를 들어, “왜 매출이 감소했는가?” “왜 가입자가 증가하지 않았는가?” 등이 해당됩니다.
• 예측 분석: 과거 데이터를 활용해 앞으로 일어날 일을 예측합니다.
  예를 들어, “12월의 예상 매출은 얼마인가?” “내년에 가입자 수 증가가 계속될 것인가?” 등이 있습니다.
• 처방적 분석: 과거 데이터 패턴을 활용하여 미래의 결정을 내리고, 현재의 트렌드를 변화시킬 수 있습니다.
  예를 들어, “언제 새로운 제품을 출시해야 하는가?” “언제 할인을 진행하는 것이 가장 좋은가?”라는 질문에 답할 수 있습니다.

데이터 시각화란 무엇인가?

데이터 시각화는 복잡하거나 대용량의 데이터를 시각적으로 표현하여 그 안의 스토리를 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 과정입니다.
데이터 시각화는 분석된 데이터를 그래픽으로 표현하여 이해 가능한 형태로 전달합니다. 비즈니스에서 데이터 시각화의 사용 예시는 다음과 같습니다.

• 데이터 상관 관계: 다양한 데이터 세트 간의 상관 관계를 그래프로 나타냅니다.
  예를 들어, 매출 하락 시기의 웹사이트 성능 그래프를 비교하여 매출 감소와 웹사이트 장애 간의 상관 관계를 탐색할 수 있습니다.
• 성과 차트: 의사 결정의 긍정적 또는 부정적 영향을 차트로 표현하여 평가할 수 있습니다.
  새로운 제품 카테고리의 상대적 인기를 파이 차트를 통해 시각화하거나 마케팅 캠페인의 효과를 그래프로 표현하여 분석합니다.
• 시각적 탐색: 시각화된 데이터를 통해 예기치 않은 패턴이나 이상치를 식별하는데 도움을 줄 수 있습니다.
  이미 가설이 설정되어 있지 않기 때문에, 시각적 탐색은 데이터의 새로운 패턴을 더 효과적으로 식별할 수 있습니다.

데이터 분석과 데이터 시각화 차이점

데이터 시각화는 데이터 분석의 대안이 아니라 분석 프로세스에서 수집하고 검증한 데이터를 표현하고 전달하는 방법입니다.

데이터 시각화는 분석 프로세스의 마지막 단계 중 하나 또는 분석에 의존하는 후속 작업으로 간주되어야 합니다. 데이터 시각화는 데이터 분석가 또는 분석가의 데이터로 작업하는 그래픽 디자이너 및 콘텐츠 제작자가 수행할 수 있습니다.

따라서 데이터의 의도나 프로세스에 익숙하지 않을 수 있는 사람들이 시각화를 정확하게 만들 수 있도록 시각화 전에 데이터를 적절히 검토하고 큐레이션하는 것이 중요합니다.

데이터 시각화의 이점

데이터 시각화는 데이터의 의미를 직관적으로 전달하여 데이터를 통해 전달하려는 메시지가 더 많은 사람들에게 명확하게 전달되도록 도와줍니다.
특히, 비전문가나 특정 분야에 익숙하지 않은 사람들도 데이터의 스토리를 쉽게 이해하고, 이를 기반으로 데이터 중심의 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
데이터 시각화는 데이터의 의미를 직관적으로 전달하여 다양한 팀의 결속을 높이고, 빠른 의사 결정을 가능케 합니다.

데이터 분석, 데이터 시각화 및 고객 데이터 플랫폼

비즈니스에서 의사 결정 프로세스를 추진하는 데 필요한 데이터는 점점 더 많은 소스에서 수집 될 것입니다.
데이터 기반 접근 방식으로 전환하는 기업은 영업 및 마케팅 활동, 재무 시스템 및 기타 비즈니스 프로세스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

분석이 완료되면 데이터 시각화를 통해 여러 부서에서 이 데이터를 쉽게 사용할 수 있으므로 직원들이 분석 프로세스에 익숙하지 않더라도 데이터의 스토리를 이해하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)은 분석과 후속 데이터 시각화 프로세스를 모두 지원할 수 있습니다.
CDP는 여러 소스에서 데이터를 수집하고, 일관성을 위해 형식을 지정하고, 향후 사용을 위해 저장하는 작업을 간소화하는 동시에 데이터의 품질과 안정성을 보장하여 데이터에서 얻는 인사이트도 보장합니다.

CDP는 데이터 스트림을 데이터 웨어하우스에 연결하고, 과거 및 현재 분석을 위해 Mode, Power BI, Sigma 또는 Tableau 같은 강력한 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 도구를 연결합니다.

맺음말

데이터 분석 및 시각화 과정에 데이터 시각화를 포함시키면, 데이터가 전달하는 의미와 실질적 영향을 이해하는데 집중할 수 있습니다.

또한, 이는 개별 팀원에게도 강력한 커뮤니케이션 및 설득 도구로 작용하여 긍정적인 변화를 유도할 수 있습니다.