서평을 시작하기 전 잡담 - 

 데이터 시각화~

몇년전만 하더라도 일반 사람들은 몰랐을

생각조차 하지않았을 단어들이 난무한다.

빅데이터, 시각화, 정보의 홍수...

이미 우리는 하루에 소화할 수 있는 양을 넘어선

정보들에 둘러 쌓여 있다.

이 정보들을 대체 무슨 방법으로 처리하고

어떻게 받아들일 것인가?

이 책이 해답이 될 수 있지 않을까?

책 설명 - 

 책을 잡는 순간 책이 아니고 고무를 집는 느낌이 들었다.

호오....?

다른 책들도 이런 표지였으면 좋겠다 싶은 것이

지하철에서 한손으로 잡고 읽기에 딱 좋은데다가

손떼도 안 묻는 것이 정말 마음에 든다.

단점이 하나 있는데 정전기가 발생하면

먼지가 엄청 묻어나온다는 점이다.

그리고 책에 나오는 도형, 사진 등이 어려운 설명을

정확하게 이해할 수 있도록 도와주고

현재 나와있는 데이터들의 문제점을 말해주고 있다.

책의 아름다운 모습 - 

책 표지가 손에 착착 감긴다~ +_+

숫자라는 것은 사람의 인식에 따라 정반대의 결과를 도출할 수도 있다.


엄청나게 쌓이는 데이터들을 누가 정리하는가? +_+ㅋ


점, 선, 면.. 그리고 입체로 이루어지는 데이터의 시각화.

보기에 따라 달라지는 실제.


이미 이런 현실은 이루어지고 있다.
 

서평 - 

 인포그래픽, 데이터시각화..

이 용어들 어디서 많이 들어본 적이 있지 않은가?

그런데 웃긴 점은 실제로 이것이 뜻하는 바가 무엇인지

무엇인지 어디에 필요한 것인지 모르는 사람이 많다는 점이다.

 내가 프로그래머인지라 같은 프로그래머에게 질문해보았는데 

이 단어들이 무엇을 뜻하는지 왜 필요한지 모르는 듯 했다.

엄청난 데이터들이 난무하고 넘쳐흘러서 주체할 수 없는

이 빅데이터의 시대에 이 책에 씌여진 내용은 굳이 자신과

관련이 없다고 하더라도 누구나 읽어봐야 할 내용이다.

그전까지 존재하지 않았던 스마트폰이 나오고나서 어떻게 되었는가?

지금은 누구나 사용할 줄 알지 않던가..?

조만간 데이터를 정제하고 정리하고 필요한 정보로 만들어내는

기술은 누구나 가지게 될 것이다.

이미 시대를 읽고 통찰하려고 노력하는 이들은 넘쳐나는 정보속에서

자신에게 필요한 정보를 정제하여 처리하고 있다.

 최소한 누군가에게 자신의 의도를 전달하고자 하는 사람이라면

정보를 정제하여 보여줄 수 있어야 한다.

손놓고 멍하니 있다가 누구나 일반적으로 하는 기술을 놓쳐버리고

손가락 빨지말고 한발 앞서 나가 익혀보자.

서평을 마치며 - 

 "좋은 질문을 하면 좋은 대답을 얻는다."

 지난 2009년에 이미 1년동안 생성해내는 데이터의 양이

그때까지 생성해낸 데이터의 양보다 많아졌다고 한다.

점점 더 데이터의 홍수는 가속화될 것이고

어떤 것이 필요한 데이터인지조차 구분할 수 없게 될 것이다.

데이터 인사이트

저자 : 헌터 휘트니

옮김 : 한선용

출판사 : 한빛미디어

망원경이 끝나는 곳에서 현미경이 시작된다. 어느 쪽이 더 넓은 광경을 보여주겠는가 – 빅토르 위고

망원경은 멀리 있는 사물을 마치 눈앞에 있는 것처럼 볼 수 있게 해주는 도구이고 현미경은 너무 작아 인간이 볼 수 없는 것을 볼 수 있게 해주는 도구이다. 우리가 살아가는 세상은 이 두 가지의 도구를 적절히 사용해야 방향을 잘 잡을 수 있다. 다양한 곳에서 발생하고 파생되는 사건, 사고, 트랜드, 변화등을 망원경으로 끌어다 볼 수 있어야 하고 그렇게 끌어 온 것을 다시 현미경으로 아주 자세히 들여다 볼 수 있어야 세상을 읽는 안목이 커진다는 의미다. 그렇다면 무엇을 볼 것인가? 바로 세상의 흐름! 데이터다. 데이터는 ‘정보 한 조각’을 뜻하는 라틴에 datum의 복수형이며, ‘준다’에서 파생했다. 데이터는 ‘주어지는’것이기에 생각, 소통, 토론의 재료가 된다는 것이다. 즉 지금도 우리 주변을 떠 돌아 다니는 수 많은 데이터를 우리가 어떻게 끌어와서 보고 자세히 들여다 보는가 하는 것이 세상을 잘 읽을 수 있는 방법이 아닐까?

이 책의 저자는 우리에게 주어지는 데이터라는 것을 어떻게 바라볼 것인가에 초점을 맞췄다. 그것도 단순히 데이터를 이쁘게 보여주는 도구 중 하나인 인포그래픽과 같은 수준에서 벗어나 데이터가 무엇이고 도대체 어떻게 시각화해야 하는 것인가? 에 대한 철학적 메시지를 던진다. 최근 화두가 되고 있는 빅 데이터와 같은 거대한 데이터로부터 어떤 통찰을 얻을 수 있을까? 라든지 진정 가치 있는 데이터를 찾기 위해 우리는 어떤 질문을 던져야 하나? 와 같은 것이다. 예를 들면 “옷 한 벌이 세상 모든 사람에게 맞을 수는 없습니다. 한 가지 옷을 모든 사람에게 입히려면 수선비가 더 많이 들 겁니다. 데이터도 마찬가지 입니다. 사실과 수치가 떨이하듯 쏟아져 나와도 그것들을 잘 정리해야 합니다. 필요에 맞는 것을 고르려면 시간, 노력, 돈이 필요합니다. 절차를 무시할수록 크기가 맞지 않거나 싸구려 옷감으로 만든, 때로는 맞지도 않는 싸구려 옷을 만난 가능성이 큽니다. 가치 있는 정보와 데이터만 사들이려면 어떻게 해야 할까요?” 와 같은 질문이다. 저자는 데이터를 보려는 사람이라면 이런 질문들을 지속적으로 던져야 한다고 했다. 이런 고민과 질문을 통해 우리가 보려는 데이터는 비로서 어떻게 보고 싶고 보여줄 수 있는지의 형태가 결정되기 때문이 아닐까 한다.

저자의 입장에서 보면 시각화는 위에서 이야기한 고민과 질문의 결과물이다. 나에게 진정으로 필요하다고 생각되는 수 많은 데이터들을 가져다 놓고 마치 요리하듯이 다양한 데이터가 가진 고유한 맛을 끌어낼 수 있어야 하다는 것이 진정 데이터를 인사이트 있게 바라보는 시각일 것이다. 그렇게 생각하니 데이터를 분석한다는 것과 요리하는 것은 상당히 닮아 있다. 요리의 마지막이 사람의 미각을 자극하는 비주얼 이듯 데이터의 마지막도 직관적으로 판단 가능한 시각화 일 테니 말이다. 그러나 저자는 잘못된 시각화가 가져다 줄 폐해 또한 분명히 지적한다. 우리가 흔히 보았던 통계의 오류가 그것이다. 흔한 것으로 그래프에서 수치의 범위를 어떻게 표기하는가에 따라 그래프의 기울기가 쉽게 달라진다는 점을 들 수 있다. 일명 통계의 거짓말이라 불리는 것으로 데이터가 속이는 것이 아니라 그것에 화장을 해 놓은 통계가 속이는 경우를 말한다. 그래서 저자가 주장하는 데이터에 대한 이해와 고민, 그리고 질문은 장님 코끼리 만지는 것과 같은 오류에서 우리를 벗어나게 해 줄 것이다.

통계학을 전공한 나로서는 그간 데이터를 다루는 많은 책들을 읽었으나 이처럼 명료하게 데이터를 설명해준 책을 접하기는 쉽지 않았다. 많은 책들이 단순히 데이터가 어떻게 수집되어야 하고 가공되어야 하며 사용자들에게 보여져야 하는지에 집중했지 왜 데이터가 수집되어야 하고 그것이 어디에 필요하며 사용자 관점에서 필요한 데이터는 무엇인지를 고민하게 해 주지는 못했었다는 말이다. 그런 관점에서 이 책의 독자층은 기존 데이터를 취급하던 사람의 영역을 넘어서 데이터를 활용하는 수 많은 대중으로 확대되어도 충분한 가치를 지닌다고 생각한다. 이제 우리는 데이터를 피해 살아갈 수 없는 세상을 살아가고 있다. 그렇다면 데이터에 대해서 철학적 질문을 던져봐야 할 시간이 되지 않았을까?

조리 기구가 좋으면 맛있는 음식을 만들기 쉽겠지만, 중요한 것은 만드는 사람입니다. 데이터 시각화를 준비하는 것도 마찬가지로, 핵심 재로는 사람의 마음입니다. –p158

노래하는 멘토르

＜＜데이터 인사이트＞＞시각화 된 데이터는 프레젠테이션을 할 때도 글자만 있는 것보다 눈으로 보고 설명을 귀로 들으므로 듣는 사람들이 머릿속에 잘 들어오고 말만 듣는 것 보다 기억을 더 많이 하게 된다. 그런 이유로 인포그래픽도 부상하게 되었고 적은 데이터들이 쌓이면서 큰 데이터가 된 빅데이터란 단어도 생겨난 듯싶다.

눈으로 볼 수 있게 시각화 된 정보는 우리가 아이에게 소설책과 그림책을 읽으라고 하면 소설책 보다는 그림책이 아이들이 보면서 상상력도 키우고 머리 속에 잘 기억하게 된다. 발표에도 다들 더 중요한 것을 생각하고 있는 경우도 있기에 말과 글로만 되어 있는 발표자료라면 머리 속에 있는 생각들로 인해 잘 안 들려오게 된다.

하지만 그림이나 도형이 들어간 시각화 된 자료를 통해서 많은 글을 안 읽어도 되고 한 눈에 들어오기 때문에 다른 것을 생각하더라도 머리 속에 그려진 시각화 된 정보를 통해서 더 기억을 많이 할 수 있게 된다. 데이터가 화두인 현재 정보화 시대라고도 하며 모두가 스마트 폰 하나씩은 가지고 있는 시대에 살아가고 있다.

언제 어디서나 스마트폰이나 PC가 있고 인터넷 환경만 된다면 정보를 찾아 볼 수 있고 공개가 되어 있는 자료들은 찾아볼 수가 있다. 검색을 통해서 찾거나 경험이 많은 경험자들의 노하우를 알려주는 환경 속에서 살아간다면 더 많은 정보를 빠르게 접근할 수 있는 환경 속에서 살아가는 것과 같다. 우리는 사람을 보게 될 때 일 잘하는 사람, 일 못하는 사람으로도 보고 있다.

이 사람이 일을 잘하는 것은 내가 한 말을 잘 듣고 그대로 행동하는 사람 눈치가 빠르고 지적한 것은 고쳐가는 사람이 일을 잘하는 사람이라 볼 수가 있고 일 못하는 사람은 지적한 것 또 지적하게 하고 말을 끊고 자기만의 생각이 강한 사람은 일을 하는데 객관적인 정보로 일을 하는 것이 아니라 주관적인 정보로 일을 해나가는 것이기 때문에 일을 못 한다는 말을 듣는 것 같다는 생각이 든다.

이 생각은 더 아름다운 질문 좋은 질문은 무엇이고 예술적인 질문은 어떤 질문인가 부분을 읽어보면서 들었던 생각입니다. 운동이나 공부나 인간관계든 선한 싸움으로 경쟁하면서 이겼을 때 정정당당하게 했기에 더 뿌듯하듯이 데이터라는 가공되지 않은 수많은 정보 속에서 살아가면서 내가 바뀌고자 하는 것이 있다면 그것 하나 바꾸지 못하는 것은 아직 이길 수 있는 준비가 덜 되어서 이기지 못하는 것이 아닌가 생각이 듭니다.

나를 돌아보고 책을 내 것으로 만들어야 한다, 남들보다 더 배로 열심히 해서 성공한 것 같다. 여러 형태의 성공한 사람들이 많지만 자신에게 맞는 방법을 찾고 기쁜 마음으로 사용 가능한 정보를 사용하는 것이 가장 좋을 것 같습니다. 앞으로의 마주칠 데이터들 그 수는 짐작할 순 없지만 나에게 어울려질 수 있는 그러한 정보들을 찾기 위해 기쁘게 할 수 있는 방법을 모색해야겠다는 생각을 하게 되었습니다.

최근 1,2년 사이에 Big Data란 말이 참 널리 쓰이고 있다. 

이렇게 말을 많이 들었는데 딱히 책을 보거나 공부를 해봐야겠다라는 생각은 해보지 않았다. 

단지 예전에 짧은 영문 기사 하나를 번역을 했는데 거기에 대한 내용이 Big Data에 대한 내용이었다. 그때 그글을 통해 얻은 결론은 아주 작은 , 사소한 단위의 data라도 그게 쌓이고 누적되고 다른것과 연관관계를 맺는다면 아주 유용한 정보가 될수 있다는 것이었다. 아마도 지금 아주 화제가 되고이는 Big Data도 그런 의미리라 생각이 된다.

이 책에서는 데이터를 시각화 하는 다양한 방법에 대해서 설명해 주고 있다. 

무엇보다 맘에 들었던 점은 내용에 대한 설명이 글 뿐만 아니라 도형, 그림, 그래프등으로 쉽게 설명해주고 있다는 점이다. 자칫 딱딱하게 느껴질 내용들인데 알록달록 하는 그림들을 보면 점점 재미를 느낄수 있을 정도이다. 나같이 기초도 모르는 사람에게는 참고서로 활용하기에 좋은 채이다. 

데이터를 시각화 한 모습

위에 그림처럼 모든 data들은 시각화가 가능하고 그 시각화를 어떻게 하느냐가 관점이다. 

시각화를 다른 말로 다시 표현하면 data를 분석해서 어떻게 보여주느냐라는거을 말한다. 이러한 data들은 우리의 과거의 모습과 현재의 모습을 볼 수 있고 미래를 예측할 수 있는 도구가 될수 있다. 특히 요즘같이 소비자의 성향이 무척이나 다양한 소비 시장에서는 고객의 성향을 분석해서 그들의 욕구에 맞는 물건을 팔수 있도록 분석하는게 정말 중요하게 다가올 것이다. 

생각해보면 예전이나 지금이나 data의 중요성은 변하지 않았다고 생각이 된다. 단지 Big Data라는 말이 이 시대의 하나의 페러다임처럼 등장해서 더욱 부각되는것 같다는 생각이다. 그렇기에 요즘 시대를 살아가는 프로그래머라면 좀더 data의 소중함을 깨닫고 조그마한 data 하나하나라도 관심을 보여보일 필요가 있을것 같다. 

이번에 리뷰는 "데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트, 헌터 휘트니, 한빛미디어" 이다. 빅데이터와 더불어 자주 들어봤던 단어가 바로 데이터 시각화였다. 데이터 시각화, 빅데이터를 통해서 얻어진 통계치를 이용자가 쉽게 보고 이해 할 수 있도록 단순히 그래프 유형으로 나타내는 정도로 생각했다. 책을 읽어가면 이 단순한 생각은 보란듯이 무너졌다. 책을 가볍게 훑어보면 밋밋한 코드만 가득한 개발 관련 서적과는 달리 다채로운 색상으로 구성된 여러 이미지가 있어 읽기에 부담스럽지 않다. 

대학원 생활을 하면서 발표자료를 종종 만들게 되는데, 측정된 데이터로부터 의미있는 메시지를 전달하기 위해 도표나 이미지를 이용하지만 생각했던 그 의미를 그대로 전달하기란 쉽지 않다. 오히려 생각했던 부분과 전혀 다른 의미가 되는 경우도 있다. 책을 통해 얻은 가장 큰 수확은 데이터를 표현하는 방법에 있어 다양한 방법의 예제들을 보고 간접적으로나마 경험해봤다는 사실이다. 빅데이터 뿐만 아니라 발표자료를 만들 경우에 적절하게 사용할 수 있을 것이라 생각된다.

데이터에서 이야기를 만드는 능력은 인간에게만 있다. _코코 크롬

책을 읽다보면 저자가 옆에서 데이터 시각화에 대해서 하나씩 설명해 주고 있는 기분이 든다. 아무것도 모르는 초짜에서 설명을 들어가면서 조금씩 데이터를 어떻게 표현해야 조금더 효과적으로 표현할 수 있을지 익혀 나갈 수 있다. 최근 빅데이터의 등장으로 데이터 시각화 분야도 지속적으로 발전하고 있다. 단순히 빅데이터만으로 나타내는 결과값을 이제는 시각적으로 무엇을 나타내는지 표현할 수 있는 능력 또한 갖추어야 한다. 알고있는 사실을 정확하게 상대에게 전달하는 것은 분명 쉽지 않을 것이다.

데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트 - 데이터에 대한 새로운 관점

preview

제목에서 느껴지는 것처럼 이 책은 데이터 시각화보다는 데이터를 바라보는 관점에 대한 

변화를 암시하고 있다.

'데이터 인사이트'는 데이터 분석을 통해 얻어지는 새로운 정보나 know-how등을 표현하는 용어 

정도로 생각된다. 결국 데이터 시각화는 이미 얻어진 수많은 정보를 토대로 결정된다고 생각하면,

이러한 정보성 데이터를 "제대로" 추출하는 것은 매우 중요한 일이며, 올바른 추출은 데이터에 대한

정확한 이해에서 비롯된다고 할 수 있겠다.

테라바이트에서 통찰력으로(chap1)

책의 전체적인 구조에서 바라밨을 때 chapter1은 향후 진행될 이야기가 "왜 필요한 것인지"를 

역설하는 부분이다. 제대로 된 데이터 분석은 왜 필요한가? 그럼 이러한 데이터를 표현하는 데이터

시각화는 어떤 특성을 가지고 있는가? 생각하기에 따라서는 너무 당연한 말들이 나열된다. 이러한

당연한 말들이 효과적으로 다가오는 이유는 그만큼 그 당연한 행위들이 이루어지지 못했기 때문이고,

이러한 상황을 다양한 예제로 풀어냈기 때문일 것이다. 재밌게도 책에서 표현하려는 사실보다 예제가

키 포인트라 말하고 싶다. 

더 아름다운 질문(chap2)

질문은 추상적인 것을 구체화하여 개념을 명확히 하는데 큰 도움이 된다. 그리고 이는 우리가 얻고자 

하는 데이터가 무엇인지, 무엇을 시각화 할 것인지를 알려주는 지표가 될 수 있다. 말하자면 스무

고개와 같은 것이며, 잘못된 질문은 곧 잘못된 데이터 분석으로 이끄는 첫 걸음이 되기도 한다.

사실 해당 챕터에 등장하는 질문들은 새로운 사실 한 가지를 더 내포하고 있다.

"질문을 하기 전에 충분한 사전 학습, 조사를 하라"는 것이다. 챕터의 질문들은 이미 해당 주제와 

영역에 대한 학습이 이루어진 상태에서 질문을 하고 있다.(질문의 질만 봐도 알 수 있다.)

질문은 좋은 것이지만, 너무 저수준의 질문부터 시작이 되면 결론까지 도달하는 데 너무 많은 

비용이 발생할 수도 있음을 알아두자. 

이기는 조합(chap3)

이 부분은 사실 센스의 문제인 것 같다. 같은 말을 해도, 같은 자료를 사용해도 표현하는 방식이 훨씬

매끄럽고 세련된 사람이 있기 마련이다. 이 챕터의 핵심은 151페이지의 "그림 3-43, 데이터, 디자인

결정" 이다. 나 같은 초보자에게는 이 페이지 하나로 충분히 요약이 되는 챕터라 할 수 있겠다.

경로, 목적, 관점(chap4)

도달하려는 산의 정상은 모두 동일하다. 하지만 여기서부터는 정상까지의 경로와 방식을 스스로 

선택해야 한다. 왜 데이터 분석을 하게 되었는지를 다시 곱씹으며, 이를 위한 최선의 방법과 관점을

도출해야 한다.

사실 chap3의 이기는 조합과도 관련이 있는 부분이다. 누군가를 설득하기 위해, 누군가의 관심을 

불러일으키기 위해 여러분은 무엇을 할 수 있는가?

개인의 역량 차이는 이 부분부터 발생할 것 같다는 느낌이 들게 되었다. 

당신의 시야(chap5)

데이터 분석과 시각화에 관하여 저자가 독자들에게 제일 직접적으로 조언하는 부분이다.

데이터 분석을 위한 종합적인 시각과 관점에 대한 조언이 주를 이루며, 이를 키우기 위해 어떤 점을 

노력해야 하는지가 잘 표현되어 있다. 순서는 5번째에 위치해 있지만 가장 마지막 순서에 읽어도

괜찮을 것 같다는 느낌이 들었다.

생각하는 기계(chap6)

내가 제일 좋아하는 분야이다. 그래서 그런지 실망부터.....

내용이 문제가 아니라 데이터 분석 및 시각화에 엮기에는 방대한 분야이며, 개연성도 부족한 느낌이 

들었다.

머신 러닝 자체를 소개하려는 시도는 좋았다. 하지만 별도의 책으로 자세히 진행되었으면 좋았을 것 

같다는 "개인적 아쉬움"이 크게 느껴진다.

뒤늦은 깨달음, 예견, 통찰(chap7)

저자가 독자에게 질문을 던지고 숙제를 내주는 유일한 파트이다. 데이터 분석이 방대하고 갈 길이 

먼만큼 향후 독자들이 어떤 부분을 봐야하고 어떤 관점으로 바라봐야 할 지를 조금의 힌트를 주며

숙제를 내주는 다소 뻔뻔한(?) 부분이다.

overview

빅 데이터는 이미 과거부터 존재했었다라고들 얘기하곤 한다. 방대한 데이터에 대한 분석의 중요성을 

깨닫게 된 후에야 "빅 데이터"라는 용어가 생겼고 이의 수집과 분석을 위해 많은 투자를 하기 시작했다,

왜 갑자기 이런 이야기를 하느냐고?

관점의 변화로 인해 가장 주목받게 된 분야가 빅 데이터이기 때문이다.

활용하기에 따라 사상 최대의 "거품"이 될 수도, 최고의 "작품"이 될 수도 있는 부분이다.

데이터 분석이나 시각화 라는 주제는 뒤로 제쳐두고 스스로의 유연한 마인드와 관점을 키운다는 

점에서 추천할만한 책이다. 데이터 분석 및 시각화는 덤으로 따라오는 부분이기에 너무 의식하면서

보지는 않았으면 한다.

데이터에서 이야기를 만드는 능력은 인간에게만 있다. _코코 크롬

책을 읽다보면 저자가 옆에서 데이터 시각화에 대해서 하나씩 설명해 주고 있는 기분이 든다. 아무것도 모르는 초짜에서 설명을 들어가면서 조금씩 데이터를 어떻게 표현해야 조금더 효과적으로 표현할 수 있을지 익혀 나갈 수 있다. 최근 빅데이터의 등장으로 데이터 시각화 분야도 지속적으로 발전하고 있다. 단순히 빅데이터만으로 나타내는 결과값을 이제는 시각적으로 무엇을 나타내는지 표현할 수 있는 능력 또한 갖추어야 한다. 알고있는 사실을 정확하게 상대에게 전달하는 것은 분명 쉽지 않을 것이다.