9 Data Visualization Examples and How They Can Help Your Business

모두가 데이터 시각화에 대해 이야기하고 있습니다.

왜 그럴까요? 원본 숫자만으로는 한 눈에 데이터를 이해한다는 만족감을 얻을 수 없기 때문입니다.

그리고 인간의 뇌가 텍스트보다 이미지를 60,000배 빠르게 처리하기 때문에, 데이터 시각화가 비즈니스에 제공할 수 있는 모든 기회를 활용해야 합니다.

Slingshot 시도하기

데이터 시각화 설명

데이터 시각화는 차트, 지도, 그래프 및 기타 유형의 시각화를 통해 데이터를 표시하는 프로세스입니다. 이들을 사용하면 데이터가 명확하게 표현되고 모든 정보와 사실이 이해하기 쉬운 방식으로 제시됩니다.

기업은 종종 데이터 시각화를 사용하여 논리에 의존하여 다음 단계를 분석하고 계획합니다. 마케팅 담당자와 프로젝트 관리자는 이러한 시각화에 의존하여 전체 성능과 전략에 유용한 패턴을 발견합니다.

데이터는 이야기를 전하며, 시각화는 우리가 그것을 이해할 수 있도록 도와줍니다.

시각화를 통해 우리는 또한 다른 방식으로는 생각나지 않았을 많은 아이디어를 얻습니다. 이는 의사결정 프로세스에 일치, 품질 관리 및 효율성을 가져오는 전술입니다.

데이터 시각화 유형

가장 일반적인 데이터 시각화 유형 중 하나는 인포그래픽이며, 일반적으로 많은 양의 정보를 빠르고 효율적으로 전달하는 데 사용됩니다. 그럼에도 불구하고, 기업들은 점점 더 대시보드(다양한 방식으로 표시될 수 있는 사용자 정의 가능한 시각화)에 의존하고 있습니다. 따라서 사용하고자 할 수 있는 데이터 시각화 유형과 그 구체적인 목적을 살펴보겠습니다.

차트와 그래프

차트와 그래프를 통해 데이터 트렌드의 전체적인 이야기가 훨씬 더 빠르게 전달됩니다. 이들은 빠른 비교와 사건 간의 관계를 제공하며, 분포를 보여주고, 장기적으로 데이터 분석을 수행하는 더 나은 방법을 제공합니다.

상자-수염선 그림

이 유형의 시각화를 통해 이상치가 프로세스를 상승시키거나 하강시키는지 빠르게 볼 수 있습니다. 평균과 표준 편차를 비교할 때도 가치가 있으며, "이 두 프로세스가 통계적으로 같은가?"와 같은 질문에 답할 때도 유용합니다.

게이지

. 특정 프로젝트, 캠페인 또는 숫자가 예상되는 방식과 비교하여 어떻게 수행되는지 빠르게 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

히스토그램

히스토그램은 데이터의 분포를 보여주고 확률 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다. 프로세스가 올바른 평균 주위를 맴돌고 있는지 또는 이상치가 데이터 또는 결과를 왜곡하고 있는지를 빠르게 증명할 수 있습니다.

원형 차트

전체의 각 부분이 자신의 역할을 하고 있는지 확인해야 하거나, 프로세스 또는 결과에서 가장 중요한 요소가 무엇인지 확인하려면 다양한 원형 차트 변형을 사용할 수 있습니다.

트리맵 차트

트리맵 차트를 사용하면 계층적 데이터가 크기와 색상이 다양한 중첩된 노드(직사각형)를 통해 표시되므로 데이터 패턴을 쉽게 발견하거나 데이터 수량을 비교할 수 있습니다.

대시보드를 통해 팀이 메트릭을 더 깊이 있게 살펴볼 수 있도록 도와주고 가장 중요한 것에서 시선을 잃지 않는 기본 분석 도구의 이점이 있습니다.

상위 9개 데이터 시각화 예시

데이터 시각화는 창의성만큼 유용할 수 있으며, 이 두 가지를 강조하는 광범위한 예시가 있습니다. 아래에는 시각화의 가장 인기 있고 현대적인 사용법 예시를 나열했습니다.

마케팅 성능 데이터 시각화

마케팅 전문가는 디지털 마케팅 캠페인을 통해 많은 데이터를 생성하며, 이러한 메트릭은 마케팅 성능 데이터 시각화의 기초입니다. 이를 통해 프로젝트/캠페인의 ROI와 효율성, 성능 수준, SEO, PPC, 이메일, 소셜 미디어 성능 및 목표 달성을 확인할 수 있습니다. 마케팅(및 매우 인기 있는 ABM 마케팅)에서는 인터랙션과 전환, 방문, 랜딩 페이지 성능, 웹사이트 트래픽 등을 확인하는 데 대시보드가 주로 사용됩니다. 여기서는 차트, 그래프, 원형 차트 및 표의 사용이 가장 빈번합니다.

재무 데이터 시각화

재무에서 생성되는 데이터의 양은 그 유형의 평가에 익숙하지 않은 사람에게는 압도적일 수 있습니다. 재무 데이터 시각화는 기술에 정통하지 않아도 이해할 수 있도록 팀의 다른 구성원에게 유용한 통찰력을 제공하는 데 유용할 수 있습니다. 재무 시각화는 일반적으로 급여, 예산, 현금 흐름, 유동성, 비용 및 기타 재무 메트릭을 추적합니다. CFO는 Excel 파일에만 의존하지 않고 많은 사람들을 재무 분석에 참여시키고, 재무 목표를 쉽게 설정하고, KPI를 분석하고 데이터와 직관적으로 유지할 수 있습니다.

판매 데이터 시각화

판매에서는 모든 것을 추적해야 하며, 달성된 성능과 목표는 비즈니스가 계속 성장하고 올바른 결정을 내릴 수 있도록 데이터에 크게 의존합니다. 판매 데이터 시각화는 일반적으로 다음을 포함합니다:

• 고객 성장 및 유지
• 고객 생애 가치
• 고객 획득 비용
• 단위당 평균 수익
• 판매 사이클의 평균 길이
• 할당량 달성도

시각화를 통해 판매 KPI에 대한 통찰력을 얻는 것은 매년 각 분기마다 필요한 조치를 취하기 위해 필수적입니다.

HR 데이터 시각화

데이터 시각화를 사용하면 HR은 그 어느 때보다 이야기를 전할 수 있습니다. 구조화된 내러티브로서 직접 요점을 전달할 수 있으므로, CEO나 고위 관리자와 같은 특정 대상에게 직원 유지 또는 이직을 그래프로 표시하여 특정 조치를 취하도록 훨씬 더 쉽게 설득하거나 현황을 빠르고 효율적으로 알릴 수 있습니다.

회계의 데이터 시각화

회계는 데이터 시각화를 사용하여 다양한 메트릭을 빠르게 비교하고, 패턴을 파악하며, 이벤트를 기록으로 유지할 수 있습니다. 또한 역사적 데이터를 통해 향후 트렌드를 파악하고 새로운 패턴을 예측할 수 있습니다. 감사자는 최소한의 위험으로 결과를 달성하기 위해 빠르게 평가하고 행동 방안을 선택하며, 고객을 더 잘 이해하고, 스프레드시트뿐만 아니라 깨달음 있는 방식으로 데이터와 소통할 수 있습니다.

제품 로드맵 데이터 시각화

제품 로드맵의 경우, 프로젝트의 다양한 포인트(마일스톤 및 실행된 캠페인)를 측정해야 합니다. 데이터 시각화는 여기서 있는 단계와 목표에 대한 진행 상황을 빠르게 시각적으로 평가할 수 있는 자산을 제공합니다.

프로젝트 관리 데이터 시각화

복잡한 데이터는 시각화에서 번성하며, 프로젝트 관리자도 이들의 통찰력과 함께 번성합니다. 팀 성능, 예산 및 목표 진행 상황과 같은 변수는 명확한 목적을 제공하고 장기적으로 도움이 될 세부 사항을 드러내는 시각적 언어로 번역될 수 있습니다.

SEO 성능 데이터 시각화

좋은 시각화는 SEO와 마케팅 캠페인에 대한 보고할 때 좋은 이야기를 전할 수 있습니다. 사내 SEO 전문가 또는 외부 기관과 함께 일하든, 팀 리더는 웹사이트가 유기 검색에서 어떻게 수행되는지 알아야 합니다. 그러나 대부분의 SEO 데이터가 여러 출처(Google Analytics, Google Search Console 및 순위 추적자)에서 나오기 때문에 이는 쉬운 작업이 아닙니다.

SEO 대시보드 예시에서는 유기 채널에 대한 가장 중요한 KPI(이전 월 대비 리드/판매)와 타임라인을 보여줍니다. 판매 데이터는 이탈률과 평균 세션 시간 같은 참여 메트릭과 조합되어 사용자가 사이트의 콘텐츠를 어떻게 소비하는지에 대한 훌륭한 개요를 제공하고 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 비즈니스 유형과 특히 계절성의 영향을 받는 비즈니스에 따라, MoM 비교가 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 이 경우, 연대별 비교(YoY)가 더 나은 선택일 수 있습니다. 특정 이벤트를 강조하는 주석은 대시보드에 명확성을 추가할 수 있습니다(휴일, Google 알고리즘 업데이트, 기술 수정).

개발자를 위한 데이터 시각화

개발자가 사용하는 시각화는 정말로 그들과 다른 부서 간의 이해 격차를 좁힙니다. 개발자를 위한 데이터 시각화는 프로젝트, 실시간 버그 추적, 예시, 진행률 및 결과를 제시하여 데이터 주도적 결정을 더 빨리 시작할 수 있도록 합니다.

SEO 관리

이 대시보드와 프로젝트 템플릿으로 SEO 프로젝트를 관리하고 추적하세요.

템플릿 사용 →

Python 데이터 시각화 예시

Python과 같은 언어로 작성된 데이터 시각화는 다른 방식으로는 발견하지 못했을 트렌드, 패턴 및 상관관계를 식별하는 데 도움이 됩니다. Python 스크립트는 데이터를 시각화하고 원본 데이터 단독으로는 제공할 수 없는 통찰력을 얻을 수 있는 다양한 옵션의 문을 엽니다.

Python을 사용하여 데이터 시각화를 만드는 것은 다음에 도움이 됩니다:

• 사용자가 밀리초 단위로 데이터 통찰력을 얻어 형식 없는 대규모 데이터 세트를 분석하고 이해할 수 있도록 도움
• 색상, 트렌드 라인, 마커, 주석 등을 추가하여 데이터의 이야기를 즉시 이해할 수 있도록 함
• 대화형 데이터 시각화 지원 – Bokeh는 HTML 및 JavaScript를 사용하여 그래픽을 렌더링하는 대화형 시각화 라이브러리입니다. 그러나 Bokeh는 JavaScript 코드를 작성할 필요 없이 D3.js에서 대화형 시각화를 생성하는 Python API를 제공합니다.

기업이 계속해서 더 나은 사실 기반 결정을 내리기 위해 데이터에 의존함에 따라, 데이터 시각화의 중요성은 더욱 증가할 것입니다. 그리고 차트와 그래프와 같은 시각화 기법이 전통적인 스프레드시트와 오래된 데이터 보고서에 비해 데이터를 이해하는 면에서 더 효율적이기 때문에, Python과 같은 도구를 사용하여 데이터 시각화를 만드는 것은 모든 교차 기능 팀의 필수 사항입니다. 주제에 더 깊이 있게 알아보려면 Python을 사용한 데이터 시각화에 대한 우리 기사를 확인하세요.

R 데이터 시각화 예시

R 스크립트를 사용하면 개발자와 데이터 과학자가 복잡한 원본 데이터를 최소한의 코딩으로 표현하는 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터 시각화를 생성하기 위해 R은 가장 널리 사용되는 패키지 중 하나인 ggplot2를 포함한 여러 시각화 라이브러리를 제공합니다.

R과 Python을 비교하려면 몇 가지 차이점을 지적할 수 있습니다. 예를 들어, R은 주로 데이터 분석에 사용되는 언어인 반면, Python은 데이터 분석에도 사용될 수 있는 범용 프로그래밍 언어이지만 주요 목적은 아니라는 점입니다.

둘 다 데이터 시각화에 잘 갖추어져 있지만, R에서 그래픽을 사용자 정의하는 것이 일반적으로 더 쉽고 직관적입니다. R은 기본 그래픽 모듈을 사용하여 차트와 플롯을 쉽게 만들 수 있도록 구축되었으며, 더 고급 파일럿의 경우 ggplot2도 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 R의 데이터 시각화에 대한 우리 기사를 참고하세요.

Slingshot으로 첫 번째 데이터 시각화 만들기

완전한 데이터 시각화 마법을 달성하려면 여러 시스템에 있는 모든 데이터에 연결하고 선택한 대시보드 시각화를 빌드할 수 있는 올바른 소프트웨어가 필요합니다.

이것이 정확히 Slingshot이 할 수 있는 것입니다. 이는 모든 직관적인 앱에서 데이터 분석, 프로젝트 및 정보 관리, 채팅 및 목표 기반 전략 벤치마킹을 집계할 수 있는 올인원 디지털 워크스페이스 및 도구입니다.

추가로:

• 다양한 데이터 소스에 빠르게 연결하여 몇 분 내에 대시보드를 만들 수 있습니다.
• Slingshot은 분석의 Azure Machine Learning Studio와 완전히 통합되어 있으므로 데이터 소스를 선택하고 시각화를 빌드한 후 훈련된 기계 학습 모델에 연결할 수 있습니다.
• Slingshot은 Google BigQuery를 지원하여 분석을 통해 대규모 데이터 처리의 상당한 속도를 추가하여 초 단위로 거대한 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

시도해 보시겠어요? 여기서 Slingshot에서 네 가지 간단한 단계로 첫 번째 대시보드를 만드는 방법을 확인하세요.