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DAISY

사람들이 궁금해하는 시각화, 나의 궁금증은 아닐까?

"데이터 활용이 중요하다던데, 어떻게 하면 좋을까? "나도 데이터를 활용할 수 있을까?" 데이터, 데이터 하는 시대! 다양한 영역에서 데이터를 활용하고 있다는 소식을 어렵지 않게 들을 수 있습니다. 또 데이터를 기반으로 만들어졌다는 제품과 서비스를 우리가 사용하는 모습 역시 낯설지 않죠! 데이터와 우리가 점차 가까워지고 있음을 느끼게 됩니다. 이런 배경 가운데 많은 기업과 기관, 그리고 현업에서 실무를 하는 사람들이 데이터 활용에 관심을 갖는 것은 너무나 당연한 일이라고 할 수 있습니다! 그동안 데이터 시각화를 중심으로 데이터 활용 분야에서 다양한 경험을 해온 저희로서는 시각화에 대한 많은 사람의 궁금증을 들어왔습니다! 시각화가 무엇인지 호기심 가득한 눈으로 찾아오시는 분들, 나도 시각화를 배워보고 싶다며 문을 두드려주셨던 분들, 우리 기업에...

기업 대시보드

차트만 모아놓는다고 다 같은 시각화 대시보드가 아니다!

효과적인 데이터 시각화 대시보드를 만드는 방법 데이터 활용 역량, 데이터 리터러시가 요구되는 시대, 데이터 리터러시 역량을 기르고, 실질적인 데이터 활용을 위해 우리는 시각화에 집중할 필요가 있습니다. 지난 ‘실무에서 데이터를 활용하는 방법, 데이터 시각화 대시보드!’ 글에서 우리는 데이터 리터러시 역량을 키우기 위해 필요한 시각화에 대해 알아보고, ‘데이터 탐색 및 인사이트 도출을 위해서 데이터 시각화 대시보드가 유용하다’는 것을 알아보았습니다. 특히 실제 기업에서 데이터 시각화 대시보드를 활용하는 사례에 대해 언급하여 실질적인 시각화의 활용이나, 데이터 시각화 도입을 염두에 두고 있던 분들의 많은 관심을 받았습니다. 이어지는 이번 글에서는 같은 시각화 대시보드를 만들더라도, 더 나은 시각화 대시보드를 만들기 위해 미리 알아두어야 할 것들에 관해 이야기하고자 합니다....

DAISY

성별, 연령별, 지역별…데이터를 나누면 인사이트가 보인다

시각적 데이터 탐색 및 분석을 위한 데이터 집산(Data Aggregation) 이야기를 이어가 봅시다. 지난 글에서는 데이터 집산 개념과 수치형 변수를 활용한 데이터 집산에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 범주형 변수를 활용한 데이터 집산의 개념과 시각화 유형에 대해 자세히 알아보겠습니다. · · · 데이터를 보는 수십 개의 눈, 어떤 기준으로 볼 것인가 범주형 변수란 무엇일까요? 범주형 변수(dimension)란 개별 항목(category)으로 구분되는 데이터 값을 갖는 변수를 말합니다. 일반적으로 값은 텍스트, 날짜 형태를 띱니다. 간혹 숫자 형태의 값을 갖는 변수를 범주형 변수로 활용하기도 하는데, 이 경우 수학적으로 계산할 수 없다는 점에서 수치형 변수와 구별됩니다. 이를 범주형 변수의 종류로 설명할 수 있는데, 좀 더 세분화해 ① 텍스트 ②...

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숫자는 계산하라고 있는 것, 차트 만들기에서도 예외 없다

지난 글 ‘데이터 하나로 몇 개의 차트를 만들 수 있을까요?’에서 데이터 집산(Data Aggregation)의 개념을 알아보았습니다. 시각화에서 데이터 집산은 그 기준이 되는 변수의 유형에 따라 두 가지(수치형, 범주형)로 나뉘는데요. 이번에는 수치형 변수를 활용해 데이터 집산을 해보고, 시각화했을 때의 효과까지 자세히 알아봅니다. · · · · · 시각화 차트를 만드는 순간, 당신은 이미 데이터 집산을 했다 먼저 수치형 변수의 개념을 간단히 알아봅시다. 수치형 변수(measure, value)란 계산이 가능한 숫자 형태의 값을 가진 변수를 의미합니다. 시각화 차트는 수치형 변수와 범주형 변수(dimension, 항목(category)으로 구분되는 값)의 조합으로 만들어집니다. 이때 범주형 변수 항목별로 수치형 변수의 값이 합산(SUM)되는 것이 일반적입니다. 시각화 차트를 만드는 과정을 통해 자세히 알아보겠습니다. 먼저 시각화를 하기 위해 필요한 데이터인 로우(raw)...

DAISY

데이터 하나로 몇 개의 차트를 만들 수 있을까?

 데이터 하나로 만들어진 이 모든 차트 데이터 분석 결과 보고서나 자료를 보면, 많은 시각화 차트와 데이터 표가 포함된 경우가 많습니다. 이런 보고서를 보고 있노라면, ‘이 보고서에 정말 많은 종류의 데이터가 활용됐구나’, ‘이 모든 것을 다 이해하기는 힘들겠다’ 등의 생각이 듭니다. 데이터에 압도되는 듯한 느낌이 드는 것이죠. 그러나 꼭 그럴 필요는 없습니다. 사실 특정 조사 기관이 하나의 조사를 한다면, 해당 조사 결과 데이터는 하나로 정리되었을 것이기 때문입니다. 여기에서 데이터란 정제되지 않은 상태의 원본 데이터인 로우(raw) 데이터를 의미합니다. 이들이 보고서에 여러 개의 시각화 차트와 데이터 표를 넣은 이유는 데이터 분석 과정에서 발견한 여러 인사이트를 전달하기 위한 보조 자료로써 활용했기 때문입니다. 여기에서 우리는...

금융 데이터

빅데이터와 금융권, 가치 창출의 시작은 데이터 시각화로

금융권의 디지털 트랜스포메이션, 데이터 활용을 어떻게 하느냐에 달렸다. 디지털 트랜스포메이션? 단어 그대로 ‘디지털에 의한 변화’, ‘디지털로의 전환’ 정도로 이해할 수 있다. 최근 들어 많이 언급되는 이 개념의 단어 뜻만 놓고 보면, 굳이 낯선 것만은 아니라는 생각이 든다. 이미 디지털은 그간 우리의 모습을 변화시키는데 큰 역할을 해왔기 때문이다. 이는 금융권에도 그대로 적용되는 이야기이다. 지금은 많은 사람들이 쉽고 편하게 사용하는 인터넷뱅킹, 스마트뱅킹, 최근 등장해 많은 이들의 관심이 집중된 인터넷은행 등 디지털은 우리의 금융생활을 변화시키고 있다. 최근 4차 산업혁명의 기반이라 할 수 있는 ‘빅데이터’에 대한 중요성이 강조됨에 따라 금융권의 디지털 트랜스포메이션에서도 ‘데이터 활용’에 대한 관심과 노력이 증가하고 있다. 특히 금융권은 데이터 보유량이 많고...

dashboard

효과적인 대시보드를 만들기 위해 고려해야 할 6가지

우리는 데이터를 모니터링하고 인사이트를 얻기 위해 대시보드를 이용합니다. 여러 정보들로 구성되는 대시보드는 때때로 레고를 조립해 하나의 판을 만드는 것처럼 느껴지기도 합니다. 레고 조립을 잘 하기 위해 설명서를 보듯 대시보드를 잘 만들기 위해서 알아야 할 것이 있을까요? 여러 디자인 아티클에서 언급하고 있는 원칙의 공통점을 정리해보았습니다. 좋은 대시보드는 어떻게 만들고 평가해야 할까? · · · · ·  #1. 대시보드의 잠재 사용자 이해하기 “그들은 누구인가? 이 대시보드를 언제 보는가? 그 시점에 얼마나 피곤한지, 어떤 감정을 느끼는지 느낄 수 있을까? 우리의 대시보드를 얼마나 자주 보는가? 누구랑 보는가? 어디까지 공유하는가? 그 동료(혹은 상사)와는 얼마나 자주 소통하는가? 그들과 자주 나누는 데이터는 무엇이고, 공유하지 않는 데이터는 무엇인가?” 많은 디자인 아티클에서 자주 언급돼...

결혼

데이터로 알아보자, 사회 속 여성의 현실

성범죄 피해 사실을 고발하는 미투(#MeToo) 운동이 미국에서 시작해 세계적으로 빠르게 확산하고 있습니다. 지난 3월8일은 세계 여성의 날로 여성의 권리와 성차별의 문제에 대한 경각심을 일으킨 계기가 됐습니다. 국경을 넘어서 전 세계적으로 성 평등에 대한 목소리가 높아지고 있음을 알 수 있는데요. 과연 사회 속 여성의 모습은 어떨까요? 데이터로 살펴보도록 하겠습니다. • • • • • • 남성만큼 똑똑한 여성? 교육 기회에 대하여 "여성만 하는 사회 진출 " 혹시 알고 계셨나요? ‘사회 진출’이라는 표현은 여성에게만 사용된다고 합니다. 여성이 경제 활동을 시작하는 데에 보이지 않는 장벽이 있다는 의미를 내포하는데요. 여성이 사회 활동을 시작하는데 어려움을 겪는 이유는 여러가지가 있겠지만, 그중 하나로 교육 기회에서의 차이를 생각해...

기부

데이터로 풀어보는 ‘기부’에 대한 궁금증 4가지

여러분은 기부에 대해 어떤 생각을 갖고 계신가요? 추운 연말이 다가오면 주변에 도움이 필요한 이웃의 어려움을 떠올리고, 기부로 이들에게 따뜻한 마음을 전하는 분들도 많을 텐데요. 이번 글에서는 ‘기부’와 관련된 데이터로 우리 사회 기부의 모습을 알아보도록 하겠습니다. 낮아지는 기부 참여율, 이유는? 먼저 통계청 2017년 사회조사 데이터를 바탕으로 지난 1년간 기부를 한 사람은 얼마나 되는지 알아보겠습니다. 데이터에 따르면 우리나라 기부 참여율은 꾸준히 감소하고 있습니다. 2017년 5월을 기준으로 지난 1년간 기부 경험이 있다고 응답한 사람은 26.7%입니다. 2011년 36.4% 이후 꾸준히 감소했는데, 2017년 데이터와 비교해보면 6년 만에 10%p가량 줄어든 것을 알 수 있습니다. 기부를 하는 경로를 묻는 질문에는 현금 기부 경험이 있는 사람 중 과반수...

그라파나

셀던, 오픈소스 분석 대시보드 '그라파나' 지원

셀던이 6월5일 분석 대시보드 기능을 강화한 1.3.2버전 기술을 공개했다. 분석 대시보드는 오픈소스 기술인 ‘그라파나’를 활용했다. 셀던은 2011년 영국의 데이터과학자들이 모여 만든 기업으로 추천 및 예측 서비스를 오픈소스 기술로 제공하고 있다. 2015년 12월 1.0버전을 처음으로 공개했으며, 현재 엔터프라이즈 기능과 유지보수 서비스를 제공하는데 주력하고 있다. 셀던은 이번 업데이트를 통해 시각화 기능을 강화했다. 그라파나는 톨켈 오드가드라는 스웨던 개발자가 공개한 오픈소스 기술이다. 그라파나는 분석, 사물인터넷, 인프라 등 많은 분야에서 활용할 수 있다. 시각화 서식이나 원하는 변수를 자유자재로 추가하거나 조절할 수 있어 관심을 받고 있다. 또한 다양한 데이터베이스 기술과 결합할 수 있는 것도 특징이다. 현재 그라파나는 엘라스틱서치, 인플럭스DB, 오픈TSDB, 그라파이트, 카이로스DB 등을 지원하고 있다. 셀던은...