기본적인 막대 그래프와 도표들은 스프레드시트 못지 않게 오래 사용돼왔지만, 하이퍼텍스트, 관계형 데이터, 비정형 데이터 애플리케이션에서는 물론이고 전통적인 수치 애플리케이션에서도 새로운 비주얼라이제이션 모델들이 자리를 잡아가고 있다.
비주얼라이제이션의 장점은 애플리케이션과 데이터 유형별로 차이가 있다. 어떤 경우에는 데이터의 상대적인 규모를 재빨리 비교해 패턴을 찾아낼 수 있게 해주고, 또 어떤 경우에는 데이터를 이해하는데 도움이 되는 보다 풍부한 컨텍스트를 제공해준다. 그런가 하면 관련은 있으나 분산된 비정형 데이터를 항해할 수 있게 해주기도 한다.
어떤 비주얼라이제이션 기술들이 사용되든 이들은 데이터를 정보로 변환하는데 걸리는 시간을 줄여줄 수 있고, 이는 다시 의사결정시간을 줄여준다.
이 글에서는 비주얼라이제이션 애플리케이션의 4가지 가장 보편적인 유형들을 설명한다. 우선 가장 친숙한 수치 데이터를 비주얼화 하는 것부터 시작한다.
수치 데이터 비주얼화 하기
비주얼라이제이션의 가장 보편적인 비즈니스 애플리케이션 중 하나는 다차원 분석(multidimensional analysis)이다. 스타형 스키마 및 관련 모델들은 BI 애플리케이션에서 광범위하게 사용되고 있으며 비주얼라이제이션 기술에 적합하다. 차원(dimension) 기반의 구조들이 이해하기 쉬운 비교 기반을 제공하기 때문이다.
예를 들어, 비주얼 인사이츠(Visual Insights)의 e비즈인사이츠(eBizinsights)는 웹 로그로부터 SQL 서버 기반의 데이터 「웹하우스」를 구축하고, 고객행동과 제품성능을 분석하기 위해 사전 정의된 리포트들의 라이브러리를 제공한다.
이런 보고서 유형이 보편적이기는 하지만 비주얼라이제이션은 볼륨과 전통적인 BI 측정치만 중시하지는 않는다. 심지어 전자상거래 웹 사이트 성능과 같은 전통적인 데이터 마트 애플리케이션들의 영역에서도 다른 비주얼라이제이션 기술들이 한 몫 할 수 있다. 예컨대, e비즈인사이츠 스위트에 포함된 비주얼 패스 어낼리시스(Visual Path Analysis) 툴은 하나의 사이트를 통과하는 웹 경로 트래픽을 분석해주는 비주얼 메타포를 제공해 그 사이트를 통과하는 가장 효과적인 경로들은 물론 드롭오프(drop-off) 빈도가 높은 페이지들을 더 쉽게 찾아낼 수 있게 해준다.
페이지들과 링크들의 맵을 이용함으로써 웹 사이트를 통한 움직임을 모델링하는 것이 페이지 뷰 횟수를 보여주는 막대 그래프를 제공하는 것보다 더 좋은 비주얼 메타포이다.
페이지들과 링크들의 맵은 막대 그래프에서처럼 측정치 그 자체가 아니라 측정치의 컨텍스트에 대한 실마리를 제공한다. 그러면 이 컨텍스트는 단일 비주얼 메타포에서 캡처된 더 많은 정보를 제공해준다(예, 페이지 히트가 어디서 시작되었는지 등).
막대 그래프에 태생적인 「잘못」이 있는 것은 아니다. 모든 비주얼라이제이션 메타포가 그렇듯이, 당장의 문제를 처리하는데 적합한 모델을 발견하는 것이 요령이다. 한 예로, 마이너3D(Miner3D)의 웹 항해 툴은 페이지 랭킹, 페이지 크기, 그리고 도메인들(예, .com, .edu, .gov)을 블록 기반의 비주얼 디스플레이에 매핑하기 위해서 막대 그래프 모델을 이용한다. 여기서 막대 그래프의 가치는 사용자들이 검색 적중 여부를 알려주는 3가지 속성을 신속히 평가할 수 있게 해주는데 있다. 그 3가지 속성은 검색 결과 목록에서 3가지 텍스트 요소로 표현되는 것이 보통이다.
경로 분석과 검색 결과의 블록식 표현은 웹 기반의 정보를 비주얼화 하는 2가지 방법일 뿐이다. 이밖에 하이퍼텍스트 링크들도 비주얼 항해 지원에 적합하다.
