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최근 빅데이터가 대두됨으로써, 빅데이터 처리기술과 함께 데이터의 처리결과를 사용자에게(또는 불특정 다수에게) 이해하기 쉽게 재가공해서 보여주는 시각화(Visualization) 기법 또한 함께 발전하고 있습니다.

 

현재로서는 여전히 빅데이터 분석 도구 및 개발 상황이 완전히 정착되어 있지는 않아 빅데이터 시각화(BigData Visualization)에 대한 중요성이 크게 두드러지지는 않았습니다.

 

하지만 빅데이터 시각화(BigData Visualization)분야의 중요성 또한 크게 대두되리라 생각됩니다.

 

빅데이터 시각화(BigData Visualization)도 크게 분야가 두 분야로 나뉘어집니다.

 

첫번째로는 데이터를 분석하는 과정에서  빅데이터 시각화(BigData Visualization)를 통해 사람들(고객)이 알기 쉽게 설명하는 분야입니다. 저희가 진행했던 영화의 ImageColor 분석 Project에서 영화장르에대해서 시각화 시키는 것도 이분야에 속한다고 생각하시면됩니다. 

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    이미지출저 : 필자 Facebook 네트워크망

이미지칼러5

 

빅데이터시각화

 이미지출저 : smartcruncher.wordpress.com

 

 

두번째는 여러분이 많이 들어보셨을 인포그래픽(Infographics)입니다.

 

인포그래픽은 Information + graphics 의 합성어로 데이터가 가지고 있는 정보를 그래픽화 시켜서 사람들에게 보기 쉽도록 이미지 작업하는 분야입니다.

아래 그림이 인포그래픽의 예시입니다. 

인포그래픽

이미지 출저 : http://info-graphics.kr

보통  빅데이터 시각화(BigData Visualization)를 두 분야를 포함해 같이 말을 합니다. 두 분야가 거의 비슷해보이지만, 첫번째 분야 같은 경우는 분석자가 분석을 하면서 고민하는 단계(데이터 분석 작업에 기초한 정보전달)라고 보시면 될 것 같고,

인포그래픽의 경우 분석이 끝난후에 분석결과를 토대로 시각표현 위주의 작업이라고 생각하시면 될것 같습니다. 최근에는 몇몇 언론사에서 인포그래픽 페이지를 따로 만들어 운영하고 있습니다.(조선일보 인포그래픽스 : http://inside.chosun.com/)

 

인포그래픽2

이미지출저 : 조선일보 인포그래픽 사이트 캡쳐화면

 

(참고 : 인포그래픽 정보 사이트

http://infographickorea.com

http://info-graphics.kr

http://www.visualdive.co.kr/

http://www.kinfographicaward.com/

인포그래픽에 대한 툴과 정보를 제공을 해주는 사이트입니다)

 

현재 국내 데이터 시각화 분야는 데이터 분석결과에 기초한 정보 전달 보다는 위처럼 인포그래픽(시각표현의위주)을 주로 다루고 있습니다. 

 빅데이터 시각화(BigData Visualization)를 하기 위해서는장 중요한 것은 스토리텔링입니다. 빅데이터를 통해 수집된 정보를 효과적으로 보여주기 위해서는 자신이 하고싶은 이야기를 만들어야 합니다. 정보를 어떻게 보여주느냐에 관심을 갖기 보다는 어떤이야기로 설명해 줄 것인지를 파악해야 합니다.

영화 내용을 쉽게 잊어버리지 않는 이유가 영화 시나리오 때문인 것처럼, 스토리 텔링을 통한 데이터 시각화는 사람들에게 확실한 인상을 남겨 줄 수 있습니다. 그러므로 기획자는 수집된 데이터에서 사용자에게 어떤 정보가 필요한지를 파악해서 스토리를 구성해야 합니다. 

이뿐만 아니라 빅데이터 분석에 대한 기초를 가지고 R, Gephi등  빅데이터 시각화(BigData Visualization)툴에 대한 지식이 필요합니다. 또한, 인포그래픽에 대해서는 시각표현의 전문성을 요구합니다(photoshop, Illustration 등 전문 그래픽 툴에 대한 능력을 요합니다)

 

마지막으로 인포그래픽 디자인 회사인 하이퍼액트(HYPERACT)의 조쉬 스미스(Josh Smith)가 이야기한  효과적인 시각화를 위한10가지  디자인 단계입니다.

 

1단계: 데이터 수집 (Gathering Data)

2단계: 모든 정보 파악 (Reading Everything)

3단계: 스토리 찾기 (Finding the Narrative)

4단계: 문제 정의 (Identifying Problems)

5단계: 스토리 구조 만들기 (Creating a Hierarchy)

6단계: 와이어프레임 만들기 (Building a Wireframe)

7단계: 표현도구 및 기법 선택 (Choosing Format)

8단계: 시각화 접근 방법 선택 (Determining a Visual Approach)

9단계: 정제 및 테스트 (Refinement and Testing)

10단계: 시각화 공개 (Releasing it into the World)

 

빅데이터 시각화에 대한 추천 책으로는 

 

월스트리트저널 인포그래픽 가이드

R로 배우는 데이터 분석 기본기 데이터 시각화

R로 하는 데이터 시각화

R Graphics Cookbook

 

등을 추천 드립니다.

 

 

 

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