데이터엔 새로울 것이 없다. 사람은 여러 세기에 걸쳐 양을 측정하고 표를 만들어왔다. 하지만 디자인, 데이터 시각화, 통계에 관한 내 웹사이트 플로잉데이터(flowingdata.com)를 운영하는 지난 몇 년간 폭발적인 발전을 목격했고, 그 발전은 여전히 이어지고 있다. 기술이 발전함에 따라 데이터를 수집하는 일은 매우 수월해졌고, 특히 웹 기술로 언제든지 필요한 데이터에 접근할 수 있게 됐다. 이러한 데이터의 풍요는 한편으론 더 나은 결정, 명확한 생각의 소통을 돕는 풍부한 정보로 세상과 자신을 객관적으로 직시할 수 있는 창을 제시해줬다.

2009년 중반 미국 연방 정부가 Data.gov로 정부 데이터를 공개하면서 분명한 변화의 조짐이 보이기 시작했다. Data.gov는 연방 기관의 데이터를 종합적인 카탈로그로 제공하면서 여러 조직과 정부 부처의 투명성과 설득력을 높였다. Data.gov의 정신은 국민은 자신의 세금을 어떻게 쓰는지 정확히 알아야 한다는 데 있다. 이전의 정부는 블랙박스 같았다. 현재 Data.gov에서 찾을 수 있는 대부분 데이터는 예전엔 각 부처별 웹사이트로 흩어져 있었다. 그러나 이젠 Data.gov라는 사이트 한 곳에서 명쾌한 분석과 깔끔한 시각화를 한눈에 찾아볼 수 있다. 이런 일이 전 세계적으로 이어졌다. 유엔은 UNdata를, 영국은 Data.gov.uk를 곧 공개할 예정이며, 뉴욕, 샌프란시스코, 런던 등의 도시 정부도 데이터를 공개하고 있다.

이러한 웹사이트는 공개 API를 제공하면서 수많은 개발자가 이 가용한 데이터로 뭔가 만들어보도록 유혹한다. 트위터(Twitter)나 플리커(Flickr)처럼, API 기능을 활용해서 만든 외부 서비스의 사용자 인터페이스는 본래의 사이트와 전혀 다른 모습으로 나타나곤 한다. API를 정리한 사이트 프로그래머블웹(ProgrammableWeb)(http://www.programmableweb.com)이 밝힌 바에 따르면 이런 API 사이트가 2,000가지가 넘는다고 한다. 인포침프(Infochimps), 팩츄얼(Factual)과 같이 최근 들어 등장한 다양한 애플리케이션은 구조적인 데이터를 보여주는 서비스를 제공한다.

사람들은 간단한 마우스 클릭과 키보드 타이핑으로 페이스북(Facebook) 친구를 업데이트하고, 포스퀘어(Foursquare)로 자신의 위치를 공유하며, 트위터로 짧은 글을 남긴다. 그보다 더 진보된 애플리케이션은 무엇을 먹었는지, 체중이 어떻게 변해왔는지, 기분이 어떻게 바뀌었는지 등의 정보를 기록해서 정리한다. 무엇에 관해서든 자신의 변화를 찾아보기에 알맞은 애플리케이션이 있다.

이렇듯 데이터는 상점, 창고(warehouse)(혹은 데이터 웨어하우스), 데이터베이스에 얼마든지 있고, 데이터 과학의 영역은 이해하는 사람들이 활용할 수 있도록 충분히 영글어 있다. 데이터 그 자체는 (대부분의 사람들에게) 그리 흥미롭지 않다. 데이터에서 찾은 정보가 흥미로운 것이다. 사람들은 자신이 갖고 있는 데이터의 이야기를 듣길 원하고 있어, 그에 도움을 줄 수 있는 기술 인력에 대한 수요는 무척 높다. 구글의 대표 경제학자 핼 배리언(Hal Varian)이 통계학자를 10년 후 가장 매력적인 직업이라고 말하는 이유가 바로 여기에 있다. 통계학자가 아름다운 사람들이기 때문만은 아니다(긱(geek) 부류의 사람들이 보기에 우리 통계학자들이 좀 멀끔해 보일지는 몰라도 말이다). ---저자 서문 중에서

언제부턴가 빅데이터라는 말이 최고의 화두가 되었습니다. 데이터가 넘쳐나는 시대입니다. 자기 표현과 이야기 전달이 중요한 시대입니다. 하지만, 굳이 이 시대에만 그랬을 것 같진 않습니다. 시대와 문화권을 막론하고, 데이터는 언제나 현실의 반영이었고, 자기 의사 표현과 이야기 전달은 언제나 소통의 가장 중요한 도구였습니다. 지금 이 시대에 달라진 점이 있다면 단지 그 비법들이 하나하나 밝혀지고 있다는 것, 누구나 쉽게 확인할 수 있도록 많은 것들이 공개되고 있다는 정도일 겁니다.

이 책은 데이터 수집 과정부터, 그 안의 이야기를 끌어내서 사람들에게 전달하기까지의 모든 과정을 설명합니다. 그러나 이 책 한 권을 읽었다고 누구나 데이터 시각화의 전문가가 될 순 없을 겁니다. 오랜 시간의 고민, 노력, 연습과 학습을 거쳐 자신만의 방법을 찾아내었을 때, 비로소 한 사람의 전문가로 거듭날 수 있을 겁니다. 그런 의미에서, 이 책은 데이터 시각화 분야의 최고의 입문서입니다.