바야흐로 빅데이터 시대다. 빅데이터가 각광받는 까닭은 이를 통해 보다 정확한 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있는 까닭이다. 그러나 방대한 빅데이터 속에서 유의미한 결과값을 찾아내기란 결코 쉬운 일이 아니다. 데이터 시각화는 빅데이터 시대의 나침반으로 빅데이터에서 인사이트를 쉽게 찾아내 활용할 수 있도록 도와준다. <고준형 SAS코리아 이사 / Joon-Hyung.Koh@sas.com>
우리는 매일같이 엑사바이트(EB) 단위의 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있는 빅데이터 시대를 살고 있다. 일상생활은 물론, 기업에서 생성되는 데이터의 양은 어마어마한 양으로 시시각각 쏟아지고 있다. 그러나 데이터가 너무 많다고 해서 이를 간과해서는 안 된다는 것은 주지의 사실이다. 어쩌면 기업의 업무와 비즈니스 방향, 그리고 비전에 한 줄기 빛이 되어줄 수 있는 그 무엇이 데이터 속에 포함돼 있을 수 있기 때문이다.
업무와 비즈니스 방향, 그리고 비전에 한 줄기 빛이 되어줄 수 있는 그 무언가는 ‘인사이트(Insight)’라고 지칭된다. 그렇다면 빅데이터 속에서 어떻게 인사이트를 찾아야 할까? 다행스럽게도 인사이트를 찾을 수 있도록 도와주는 나침반이 존재한다. 바로, ‘데이터 시각화’다.
시각화는 우리의 뇌가 대량의 정보를 수신하고 해석할 수 있는 가장 쉬운 방법이다. 데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적인 수단으로 정보를 전달하는 과정을 의미하며, 데이터 값을 단순화해 그림 또는, 그래프 형태로 보여줌으로써 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 하고, 핵심 개념과 아이디어를 효과적으로 전달한다.
이러한 데이터 시각화를 통해 이미 벌어진 일에 대한 통찰은 물론, 앞으로 벌어질 일을 예측할 수 있으며, 필요한 조치를 신속하게 찾아내고 대응할 수 있다. 특히 데이터 시각화는 직관적으로 표현되기 때문에 통계적 지식이 없어도, 컴퓨터를 잘 다룰 줄 몰라도, 별도의 도움 없이 필요한 정보를 스스로 신속하게 도출하고 활용할 수 있게 한다.
또한 데이터 시각화는 데이터를 보다 쉽게 분석하고 이해하도록 함으로써 정보를 효과적으로 전달하고 공유할 수 있게 한다. 모든 직원이 데이터 시각화 툴을 사용해 공통된 시각 정보를 중심으로 단합할 수 있으며, 데이터 활용과 의사결정을 중심으로 새로운 인사이트를 이끌어낼 수 있다. 장기적으로 볼 때 이러한 협업 문화는 시간을 절약하고 비즈니스 영역 간에 의사결정 격차를 해소하는 데에도 큰 도움이 될 수 있다.
최근 태블릿이 보편화되면서 모바일 애플리케이션을 이용해 데이터 시각 정보를 공유하고 활용하는 이들이 늘고 있다. 관리자와 고객 담당자, 경영진 등 누구나, 그리고 언제, 어디서나 시각적 보고서에 쉽게 액세스함으로써 주요 성과 지표를 수시로 확인하고, 실시간으로 중요한 의사결정을 할 수 있게 한다면, 기업의 효율성은 비약적으로 향상될 수 있다.
데이터 시각화 기술 도입 방법
그렇다면 이처럼 드라마틱한 경험을 제공하는 데이터 시각화 기술을 도입하기 위해서는 어떻게 하는 것이 좋을까? SAS는 TDWI 리서치와의 연구를 통해 효율적인 데이터 시각화 기술 도입을 위한 일곱 단계의 방법을 제시하고 있다.
먼저 1단계에서는 사용자의 시각 분석 요구사항과 대처 방안에 대한 평가를 수행한다. 사용자들의 특성이 다양해지면서 요구사항도 늘어나고 있다. 특정 경향과 패턴, 데이터 연관성을 검토하고, 이를 기반으로 예측성을 높이기 위해 시각화 정보를 필요로 하는 사용자가 있는가 하면, 특정 상황의 원인을 진단하고 결과를 개선하기 위해 시각화 기법이 필요한 사용자도 존재한다. 따라서 다양한 잠재적 사용자의 요구사항에 대응할 수 있도록 대비해야 할 필요가 있다.
2단계에서는 일반 사용자가 시각화를 통해 어떻게 고급 분석할 수 있는지를 평가해야 한다. 업계를 선도하는 조직은 경쟁우위 요소 파악, 미개척 시장 발견 등을 목적으로 고급분석 기술을 도입하고 있다. 통계적·계량적·수학적 데이터 분석이 필요하며, 경우에 따라서는 모델 개발과 테스트, 교육, 평가, 모니터링 등도 요구된다.
일반적으로 고급 분석을 위해서는 전문가가 필요하다. 그러나 만일, 일반 사용자를 위한 소프트웨어 툴이 있다면, 전문가는 굳이 필요하지 않을 수 있다. 따라서 일반 사용자로 하여금 고급 분석을 가능하게 하는 툴의 잠재력을 평가해야 한다.
3, 4단계에서는 인메모리(In-Memory) 컴퓨팅 기술을 활용해 시각 분석의 확장성과 통찰력의 도출 속도를 높이는 한편, 빅데이터 활용이 가능한지를 평가해야 한다. 그리고 5단계는 분석 데이터 관리를 통한 통합 시각화 과정이다.
6단계에서는 사용이 간편한 시각 분석 기법을 통해 사용자 경험의 질을 향상시킬 수 있어야 한다. 데이터 시각화의 거시적인 목표는 분석을 통해 사용자의 경험의 질을 높이는 것이다. 즉 보다 많은 사용자들이 기존 방식에 얽매이지 않고 데이터를 자유롭게 탐색해 가장 적합한 시각화 자료를 선택할 수 있어야 한다.
마지막 7단계는 모바일 대시보드와 협업을 위한 시각 분석 구현이다. 대시보드는 웹상에서 하나의 화면에 다양한 정보를 중앙 집중적으로 관리할 수 있도록 한 사용자 인터페이스 기능으로, 이동성과 협업을 반영해 데이터 시각화 기술을 도입해야 한다.
고속 분석·고급 분석, 인사이트 도출 ‘필수 조건’
데이터 시각화는 방대한 빅데이터로부터 인사이트를 얻을 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 그러나 데이터 시각화 솔루션에는 몇 가지 요건이 필요하다.
우선 방대한 빅데이터를 자유롭게 탐색하고, 즉각적으로 결과를 보기 위해 고속의 분석 결과를 도출할 수 있어야 한다는 조건이 그것이다. 또 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견해 인사이트를 얻기 위해서는 기본적인 통계나 다차원 분석, 상관관계 규명과 예측, 시뮬레이션 등 고급 분석 과정도 필요하다. 이와 같은 필요에 맞춤한 솔루션의 예로 SAS의 데이터 시각화 솔루션인 ‘비주얼 애널리틱스(Visual Analytics)’를 들 수 있다.
SAS 비주얼 애널리틱스는 어떤 조직에서든 누구나 데이터 시각화를 통해 데이터의 가치를 극대화하고 의사결정을 혁신시킬 수 있도록, 데이터 준비에서 사용자의 시각적 탐색과 고급 분석, 리포팅 및 협업 등의 모든 과정을 포괄하는 원스톱 솔루션이다. 특히 빅데이터를 빠르고 정교하게 처리하는 인메모리 분석 기반의 데이터 시각화 솔루션으로, 수십억 건에 달하는 데이터를 수분 또는 수초 내에 분석해 결과물을 시각적으로 제시한다.
그래프 간 실시간 상호작용, 동적 필터링, 시계열 예측 및 다중회귀분석 등의 고급 분석 과정과 결과값에 대한 데이터 시각화를 통해 사용이 편리하며, 소수의 사용자를 위한 분석 시나리오는 물론, 기업의 전사적 글로벌 전략 시나리오까지 소화하는 뛰어난 확장성을 지니고 있다.
무엇보다 SAS 비주얼 애널리틱스의 가장 큰 장점은 데이터 사이언티스트나 IT 전문가가 아닌 일반 현업 사용자들도 직접, 그리고 손쉽게 데이터를 탐색하고, 보고서를 생성 및 공유할 수 있다는 사실이다. SQL을 몰라도 데이터를 드래그&드롭함으로써 쉽게 분석 결과를 도출할 수 있으며, 화면의 사이드 바에서 분석 항목을 선택하거나 이들을 동적으로 필터링, 그루핑하는 것만으로 쿼리를 생성하고 수정할 수 있다. 또 3D 막대 도표, 산포도, 버블 도표, 열지도, 타일 도표 등 다양한 시각화 기능을 활용해 데이터를 이해할 수 있고, 분석적 인사이트를 얻을 수도 있다.
이렇듯 SAS 비주얼 애널리틱스를 활용해 현업 실무자들은 쉽게 통계 기반 데이터 분석을, 데이터 분석가들은 IT부서의 도움 없이 데이터를 빨리 탐색할 수 있게 된다. 이는 IT부서에게는 비정형 질의, 일회성 리포트, 데이터 요청에 시달리지 않고 본연의 업무에 집중할 수 있게 하는 환경을 조성하게 된다.
모바일 활용한 효과적 의사결정 지원
모바일을 통한 정보 공유와 협업도 SAS 비주얼 애널리틱스의 장점이다. 안드로이드와 IOS 등 다양한 모바일 플랫폼 기기를 통해 언제 어디서나 최신 보고서를 신속하게 조회할 수 있어 보다 빠르고 정확한 의사결정을 지원한다. 예를 들어 보고서의 화면 캡처에 주석을 달아 이메일로 전송하면, 수신자가 각자의 의견을 추가할 수 있어 빠르고 정확한 의사결정이 이뤄지도록 한다.
SAS 비주얼 애널리틱스는 기존의 정적인 BI(Business Intelligence)에서 벗어나 다양한 유형의 인터랙티브한 그래프를 제공한다. 특히 버블 도표에서는 특정 데이터의 시간별 변화를 3D 애니메이션 형태로 제공한다. 정적인 기존 BI 리포트와는 달리 다이내믹하게 움직이는 그래프는 보다 쉽고 빠르게, 그리고 심층적으로 데이터를 이해할 수 있게 한다.
나아가 SAS 비주얼 애널리틱스 솔루션은 인메모리 분석 기반의 데이터 시각화 솔루션으로, 핵심인 SAS 레이저 애널리틱 서버(LASR Analytic Server)의 경우, 데이터 탐색과 시각화의 속도를 획기적으로 높여준다. SAS 레이저 애널리틱 서버는 내장형 하둡 분산 파일 시스템을 서버 로컬 스토리지로 활용해 수억 건 이상의 비정형/정형 빅데이터에 대한 분석 기술을 제공하며, 서버 메모리 기반의 데이터 로딩부터 다양한 탐색과 분석 등을 보다 빠르게 수행할 수 있도록 한다.
한편 SAS 비주얼 애널리틱스는 최근 안전행정부와 통계청이 추진하는 ‘빅데이터 공통기반 및 시범과제 구축’ 사업에서 비주얼 분석 솔루션으로 선정돼 데이터 시각화 부분의 우수성을 입증했다. 이처럼 SAS 비주얼 애널리틱스는 강력한 데이터 시각화 기능으로 막대한 빅데이터 속에서 비즈니스 인사이트를 찾을 수 있도록 돕는 정확한 나침반으로 자리매김하고 있다.
