가. 데이터 시각화의 중요성
– 많은 정보가 생성되는 빅데이터 환경이 도래하며, 엄청나게 많은 데이터의 홍수 속에서
의미있는 정보와 가치들을 얻어내는 것이 중요해 짐
특히나 텍스트와 이미지가 비정형의 형태를 띄고 있어 중요한 패턴을 찾기가 쉽지 않음
구글 수석 경제학자 할 배리언은 “데이터 얻는 능력”, “처리하는 능력” , “가치를 뽑아내는 능력” . “시각화하는 능력”, “전달하는 능력”이 중요하게 될 것이라고 말함
시각화는 매우 광범위하게 분산된 정보를 한눈에 볼 수 있도록 도표나 차트로 제공하는 것으로
통찰력을 얻는데 중요한 수단임

나. 시각 이해와 시각화
[시각 이해의 위계]
Wisdom – ?
Knowledge = Mapping
Information = Design
data = Visualization

(1) 데이터
기초 자료로써 정보를 만들기 위한 원자재와 같은 것으로 데이터 자체는 정보로서의 가치가
부족한 상태로 데이터를 만들어낸 생산자에게는 유용할 수 있으나 사용자에게 의미를 주기는
부적합

(2) 정보
정보는 데이터와는 달리 그 자체만으로 의미가 있다.
정보는 생산저와 사용자의 관점에 따라 다르게 전달될 수 있음
정보는 나름대로의 형태와 형식을 가지고 있음.
데이터가 정보가 되기 위해서는 “조직화” 와 “변형”이 되고 의미를 전달하기 위한 형태로 표현
데이터와 정보의 차이 구분을 위해서는 전체적인 맥락 (컨택스트)가 중요함
(어디서 온것인지, 왜 소통돼야 하는지, 어떻게 배열되는지 등)
정보는 생산자와 소비자 두 영역에 모두 포함되며 자기 조직화가 되지 않은 일반적 의미만 갖음

(3) 지식
정보가 다른 영역의 데이터들로부터 조직화해 발생했다면 지식은 다른 영역의 정보가 자기
조직화해 획득할 수 있는 것이라고 설명할 수 있다.
정보는 특정 영역에서의 경험을 통해 정보를 통합한 형태
고도의 논리적 상식, 정보의 상위 개념, 모든 경험의 산물
특정한 세부 사항만을 설명하는 것이 아니라, 다양한 상황에 적용할 수 있게 일반화 된것
스토리텔링은 지식을 전달하는데 가장 효과 적인 방법

(4) 지혜
지혜는 정보와 지식의 개인화에 의해 생성지혜는 자기 내면화한 지식으로 명시적인 언어로 상대방에게 전달하기 어려움
다른 데이터보다 추상적이고 철학적인 단계에 속함
지혜는 어떤 의미에서 메타 지식이라고 할 수 있음

[정보 인터랙션 디자인]
데이터 : 생산자
정보 : 생산자, 수용자, Global, Context
지식 : 수용자, Local, Context
지혜 : Personal , Context

다. 시각화 분류와 구분
“데이터 시각화” , “정보 시각화” , “정보 디자인” , “인포그래픽”을 구분하고 정의
(1) 데이터 시각화
데이터의 시각화란 데이터의 속성이나 변수를 가진 단위를 포함한 정보를 시각적으로
원 데이터를 가지고 아이디어를 효과적으로 전달하기 위하여 복잡한 데이터 세트보다는
좀 더 직접적인 관점을 제공.
데이터 시각화는 대부분 데이터들의 연결과 그룹핑을 표현하는 것에 초점을 둔다.
이러한 시각화의 범위로는 “마인드맵”, “뉴스표현”,”데이터 표현”, “관계 표현”, “웹사이트
들의 표현”, “기사와 리소스 들” 등이 있다.

(2) 정보 시각화
정보 시각화란 소프트웨어 시스템, 라이브러리, 서지 데이터베이스에서 코드의 라인들과 파일
같은 비수치 정보, 인터넷의 네트워크 관계 등 비수량 정보를 시각화 표현하는 것
추상적인 정보를 직관적으로 전달하기 위한 접근 방법 창조에 초점을 맞추고 있음
HCI, 컴퓨터 공학, 그래픽, 심리학, 시각디자인 등의 연구 영역에서 부터 발전하였으며, 과학적
연구, 디지털 라이브러리, 데이터 마이닝, 금융 데이터 분석, 시장조사 등의 연구 영영에 적용

(3) 정보 디자인
정보 디자인은 사람이 사용할 수 있는 효과적인 정보와 복잡하고 구조적이지 않은 데이터를
시각적으로 표현하는 방법으로, 보는 사람들이 좀더 명확하게 의미를 이해할 수 있게 한다.
정보 시각화, 인포그래픽 모두 정보 디자인에 포함되는 개념으로 볼 수 있음

(4) 인포그래픽
정보디자인에서 메시지를 전달하고자 하는 측면에서 분석해 보면 목적과 관점에 따라 두가지로 분류된다. “정보형 메시지” , “설득형 메시지”로 분류하여 설명할 수 있으며, 지하철 노선도
와 같이 실제 비례를 다소 왜곡하더라도 사람들이 보기 쉽게 시각화한 “정보형 메시지의” 대표적인 예라고 할 수 있다. 사회 계층 정보를 위아래로 극명하게 시각화하는 예의 경우는 “설득형 메시지”로 분류할 수 있다.

라. 빅데이터 시각화 영역
빅데이터의 시각화는 위에서 구분한 정의로 나눌 경우 아래오 같이 정의된다.
설득형 보다는 정보형 메시지에 가까우며, 인포그래픽 보다는 데이터/정보 시각화에 가깝다.