성공적인 데이터 시각화를 위한 5가지 핵심
1. 검색 대시보드를 사용하여 데이터 준비
데이터로 작업하는 과정에서 개발자, 비즈니스 분석가 또는 데이터 과학자는 종종 사용자가 기본적인 통찰력을 검토하고 발견할 수 있도록 하는 차트와 대시보드를 개발합니다. 이러한 대시보드는 데이터, 품질 및 어떤 통찰력이 유용할 수 있는지에 대해 거의 알지 못할 때 개발 프로세스의 일부로 필요합니다. 이 프로세스 중에 몇 가지 질문을 하는 것이 중요합니다.
데이터가 충분히 유용한가요? 아니면 더 완전한 스토리를 전달하기 위해 다른 데이터 소스와 결합해야 하나요?
데이터가 비교적 정리된 상태인가요? 아니면 의사 결정에 사용하기 전에 일부 데이터 준비 및 정리가 필요한가요?
분석을 단순화하려면 차원 그룹화, 측정값 구분, 집계 계산 및 기타 분석이 필요합니까?
이러한 질문은 사전에 유용하며, 데이터를 추가로 조작해야 할 때마다 반복해서 사용할 수 있습니다.
2. 정의된 청중의 질문에 답하십시오.
첫 번째 데이터 시각화를 시작할 준비가 되면 다음 사항을 고려해 보세요.
시각화는 어떤 질문을 다루나요?
누가 사용하나요?
그들은 시각화를 통해 얻은 통찰력을 어떻게 활용할 것인가?
첫 번째 질문은 시각화의 제목을 정의하는 데 도움이 될 것입니다. 저는 많은 사람들이 이 중요한 단계를 잊어버려 소비자가 시각화를 사용하는 이유와 방법을 이해하지 못하는 것을 보았습니다.
두 번째 질문은 세부 사항과 정교함의 수준을 정의하는 데 도움이 됩니다. 임원은 성과 지표와 추세를 원하는 반면, 관리자는 종종 분석의 이유를 자세히 파고들어 이해하고 싶어합니다.
세 번째 질문은 어떤 유형의 정보가 필요한지, 다른 시스템과의 통합이 유용한지 여부를 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 대시보드가 Jira의 Agile 메트릭을 분석하는 경우 사용자가 Jira 릴리스, 에픽 및 스토리를 클릭하도록 허용하는 것이 유용할 수 있습니다. 최종 사용자가 누구인지 아는 것은 통합된 시스템에서 수행해야 하는 활동 유형을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 일관된 레이아웃, 차트 유형 및 스타일 설정
최종 사용자가 질문에 답하고 분석을 검토하는 데 필요한 모든 차원, 계층 및 필터를 완벽하게 반영하는 대시보드 레이아웃을 만들고 싶은 유혹이 큽니다.