데이터 시각화: 이 언어를 배워야 합니다!

오랫동안 과학을 한다는 것은 자연의 메커니즘에 대한 훌륭한 통찰력을 갖는다는 것을 의미했습니다. 과학이 발전함에 따라 발생과 패턴을 등록해야 할 필요성이 커지면서 새로운 분석과 복잡한 알고리즘이 필요해졌습니다. 하지만 과학은 소수의 사람들만을 위한 것이기도 했습니다.

동시에 세상은 다른 방향으로 돌아가고 있었습니다. 인터넷이 세상을 끝없이 업데이트되는 웹으로 몰아넣는 동안 과학은 비밀리에 전문가 클럽을 구축하고 있었습니다.

과학자들이 일반 대중에게 자신의 연구 결과를 공개할 필요성을 느낀 것은 불과 몇 년 전의 일입니다.

문제는 그 격차가 너무 커서 과학자들만 과학에 관심을 갖게 된다는 것이었습니다.
더 큰 문제는 과학자만 과학적 언어를 이해할 수 있다는 것이었습니다. 일반 대중에게 '데이터'는 의미 없는 단어였습니다. 책임감도 없고 공허하며 지루하기 짝이 없었습니다.

어떻게 하면 사람들이 과학에 관심을 갖도록 할 수 있을까요?
그 해답은 명확했습니다. 사람들이 과학적 언어를 이해해야 한다는 것이었습니다.

우리가 말하는 과학적 언어는 데이터 시각화라고도 합니다.

데이터 시각화는 정보를 시각화하는 것입니다. 다른 사람들이 이해하고 연결할 수 있는 방식으로 작업을 표현하는 것을 의미합니다. 이를 염두에 두고 다음 단계는 데이터 시각화를 성공적으로 만드는 방법을 찾는 것이었습니다.

데이터 시각화

데이터 시각화를 성공적으로 수행하려면 관련 정보를 논리적이고 매력적인 방식으로 제시해야 합니다. 항상 과학적 언어를 사용하던 사람에게 데이터 시각화는 쉽게 다가오지 않을 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.

이를 위해 과학과 디자인은 완벽한 조화를 이룹니다.

과학이 정보와 목표를 제공한다면 디자인은 시각적 형태와 스토리를 제공합니다. 이 두 가지를 결합하면 다음과 같은 이점을 제공합니다. 데이터 시각화를 제대로 사용할 수 있습니다.

많은 사람들이 데이터 시각화라는 개념과 시각적 요소를 추가하는 것을 혼동합니다. 스스로에게 질문하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 내 결과를 가장 잘 표현하는 방법은 무엇일까요? 그림이나 텍스트를 사용하여 가장 잘 설명할 수 있을까요? 인포그래픽은 어떨까요? 아니면 그래프는 어떨까요?

작업 내용을 전달할 방법을 결정하는 것은 데이터 시각화의 중요한 단계입니다.
완료한 후에는 두 번째 단계를 밟고 계신가요?

데이터 시각화: 이 언어를 배워야 합니다!

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