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[그래프]

실무에서 데이터를 활용하는 방법, 데이터 리터러시와 시각화 대시보드!

데이터 리터러시와 시각화 대시보드 이해하기 사회적으로 데이터 활용에 대한 중요성이 강조되면서, 공공, 민간 분야 가리지 않고 데이터 활용을 기반으로 한 다양한 시도가 이어지고 있습니다. 동시에 데이터를 다룰 줄 아는 인력에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 그러나 현실은 인력 자체가 부족한 상황입니다. 최근 소프트웨어정책연구소와 전자정보통신산업진흥회 등 유관 기관과 업계는 2022년까지 빅데이터 산업에서 부족한 인력 수를 2,785명으로 추산했습니다. 문제 상황을 극복하기 위해 기업은 데이터 분야의 역량을 가진 인재를 채용하는 방법뿐만 아니라 자체적으로 인재 육성을 위한 프로그램을 진행하는 등 적극적으로 나서고 있습니다. 이런 흐름은 사회에서 데이터 활용 역량을 보유한 사람이 경쟁력 있는 인재로 인정받고, 그 역할을 하게 된다는 것을 의미합니다. 현업에서 실무를 하는 사람들이...

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...

데이지

데이터 속 인사이트 찾기, ‘시각화’로 충분하다

“시각화만 가지고 어떻게… 분석이 좀 돼야 하지 않나요?” 그렇죠. 틀린 말은 아니네요. 근데 100% 맞는 말도 아닙니다. ‘시각화 분석(visualization analysis)’이란 말이 있습니다. 사실의 나열에 불과했던 텍스트들을 시각화 작업을 통해 그 의미를 분석할 수 있도록 하는 것을 말합니다. 일례로 시각화를 통해 우리는 데이터 속의 비교, 변화, 분포 등과 같은 상관관계들을 한눈에 보고 좀 더 쉽고 빠르게 그 가치를 알 수 있게 되는 것이죠. 그래서 데이터 시각화의 목적은 단순히 데이터를 ‘시각적으로 아름답게 디자인’하는 것보다 ‘시각적인 분석을 통해 의미를 찾을 수 있도록’ 만드는 것에 좀 더 의의를 두어야 할 필요가 있습니다. 사실 시각화 분석 작업만 제대로 해도 봐야할 데이터의 십중팔구는 충분히 인사이트를 찾을...