1. 시각화 분석 : 시각화 탐색 도구

데이터 분석에서 시각화 탐색은 매우 중요한 역할을 한다. 데이터를 수집하고 정리하는 것만으로는 충분하지 않으며, 데이터가 내포하고 있는 패턴을 발견하고 의미 있는 인사이트를 도출하기 위해서는 시각적으로 탐색하는 과정이 필요하다. 시각화 탐색은 데이터를 분류하고, 배열하며, 다양한 방식으로 재구성하는 반복적인 과정을 통해 숨겨진 관계를 발견하는 작업이다. 하지만 많은 데이터 분석가와 리서처들은 탐색 자체를 소홀히 하거나, 탐색을 하더라도 몇 개의 차트를 간단히 생성해보는 수준에서 그치는 경우가 많다.

데이터에서 진정한 인사이트를 뽑아내려면 다양한 조건별로 차트를 수백 개 이상 생성하며 데이터를 탐색하는 과정이 필요하다. 단순히 특정 변수 간의 관계를 확인하는 것만으로는 충분하지 않으며, 다양한 조합과 조건에서 패턴이 어떻게 변화하는지를 분석해야 한다. 하지만 파이썬이나 엑셀 같은 도구를 활용하여 이러한 작업을 수행하는 것은 많은 시간과 노력이 필요하며, 탐색 과정에서 즉각적인 피드백을 받기가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 데이터 시각화 탐색을 수행할 때는, 보다 직관적이고 신속하게 분석할 수 있는 전문 시각화 도구를 활용하는 것이 효율적이다.


시각화 탐색 도구의 필요성

효율적인 시각화 탐색을 위해서는 여러 개의 차트를 한 화면에서 쉽게 비교하고, 데이터 조건을 변경하면서 빠르게 차트를 생성하고 수정할 수 있는 도구가 필요하다. 이러한 도구를 활용하면 데이터를 보다 직관적으로 이해할 수 있으며, 반복적인 분석 과정을 빠르게 수행할 수 있다.

데이터 탐색 과정에서 가장 중요한 것은, 다양한 조건에서 데이터를 비교하고 그 차이를 신속하게 파악하는 것이다. 단순히 특정 변수의 평균이나 분포를 보는 것이 아니라, 여러 변수를 조합하여 의미 있는 패턴을 발견하는 것이 중요하다. 따라서, 탐색 과정에서 차트를 생성하고 수정하는 것이 간단해야 하며, 하나의 화면에서 다양한 시각적 요소를 비교할 수 있어야 한다.

데이터 탐색을 위한 시각화 도구는 여러 가지가 있지만, 실무에서의 활용성을 고려했을 때 Power BI가 특히 강점을 가지고 있다. 다양한 차트를 빠르게 생성하고, 데이터를 동적으로 필터링하며, 복잡한 분석을 직관적으로 수행할 수 있도록 지원하기 때문이다. (POWER BI와 아무 관계없는 Qlik 등 다양한 시각화 툴들을 실무에서 충분히 써 본 개인 의견이다)

Power BI

Power BI는 데이터 탐색에 최적화된 대표적인 시각화 도구로, 여러 가지 이유로 데이터 분석가들에게 선호된다.

첫째, 마이크로소프트 제품군과의 유사한 사용자 인터페이스(UI)를 제공한다. Power BI는 파워포인트(PowerPoint)와 유사한 인터페이스를 가지고 있어, UI 상의 버튼을 보면 기능을 쉽게 예측할 수 있다. 즉, 새로운 툴을 익히는 학습 곡선이 낮아 실무에서 빠르게 적용할 수 있다는 장점이 있다. 데이터 탐색을 수행할 때, UI를 이해하는 데 많은 시간을 들이지 않고도 필요한 분석을 바로 시작할 수 있다.

둘째, 여러 차트를 한 화면에서 동시에 생성하고 분석할 수 있다. 일반적인 데이터 시각화 도구들은 차트를 생성할 때 하나의 시트(sheet)에서 하나의 차트만 만들 수 있는 경우가 많다. 하지만 Power BI는 파워포인트에서 여러 개의 도형과 텍스트를 배치하는 것처럼, 한 화면에서 다양한 차트를 동시에 배열할 수 있다. 이를 통해, 특정 데이터를 시간별 트렌드와 카테고리별 집계 데이터를 동시에 시각화하여 비교할 수 있으며, 같은 데이터를 다양한 방식으로 변형하여 분석하는 것이 가능하다.

셋째, 차트를 복사, 붙여넣기, 수정하는 작업이 간단하다. 데이터를 분석할 때는 조건을 변경하며 반복적으로 탐색하는 과정이 필요한데, Power BI에서는 기존에 생성한 차트를 쉽게 복제하고, 필터링 조건을 바꾸면서 새로운 패턴을 분석할 수 있다. 데이터의 변화에 따라 실시간으로 업데이트되기 때문에, 데이터 탐색 과정에서 빠르게 피드백을 받을 수 있다.

넷째, 실무에서의 활용도가 높다. Power BI는 단순한 데이터 탐색을 넘어, 대시보드를 구축하고 조직 내에서 공유하는 데에도 최적화되어 있다. 즉, 데이터 분석을 수행한 후, 이를 정리하여 보고서를 만들거나, 실무자들이 실시간으로 데이터를 확인할 수 있도록 시스템을 구축하는 것이 용이하다.

태블로(Tableau), Qlik 등
Power BI 외에도 다양한 시각화 도구들이 존재하지만, 데이터 탐색 과정에서의 효율성을 고려했을 때 다른 툴들은 몇 가지 한계를 가진다.

예를 들어, Tableau(태블로)는 시각적으로 매우 강력한 대시보드를 만들 수 있는 도구이지만, 데이터 탐색 과정에서 여러 차트를 동시에 생성하는 것이 어렵다는 단점이 있다. 태블로에서는 하나의 시트(sheet)에서 하나의 차트만 만들 수 있기 때문에, 다양한 조건을 변경하며 여러 개의 차트를 빠르게 찍어내는 작업이 비효율적이다. 또한, UI가 직관적이지 않기 때문에 새로운 사용자가 익숙해지는 데 시간이 걸릴 수 있다.

Qlik 같은 도구 역시 강력한 시각화 기능을 제공하지만, Power BI처럼 화면에서 여러 차트를 자유롭게 배치하는 기능이 제한적이며, 실무에서 빠르게 탐색하는 용도로는 적합하지 않을 수 있다.

특히 데이터 탐색 과정에서는 차트를 한 화면에서 여러 개를 동시에 만들고 비교할 수 있어야 하며, 조건을 변경하면서 실시간으로 차트를 수정할 수 있어야 한다. 이러한 점에서 Power BI는 데이터 탐색 단계에서 높은 효율성을 제공하는 도구로 평가된다.