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이 책은 데이터 시대를 항해하는 디자이너에게 있어서 나침반 같은 데이터 문해력 안내서이다. 디자이너들을 위한 데이터 활용 능력을 위한 지침서로, 디자이너가 가져야 하는 융합적 데이터 마인드로 시작하여 데이터 기반 디자인 방법론, 인공지능을 활용한 UX/UI 디자인 등 디자인과 데이터의 필연적 협업과 공생에 대한 방향성을 제시해준다. (-9-) 그렇다면 누군가가 인공지능에게 맡길 디자인 업무를 판단해서 인공지능이 알아들을 수 있는 언어로 지시해 주어야 한다는 말인데, 디자이너는 선배 작업자로서 데이터의 수집 및 분석, 패턴 인식, 자동화 된 처리 작업에 대해서 인공지능이 좋은 결과물을 낼 수 있도록 요청하고 진행상황을 모니터링하고 결과를 검수할 준비가 되어 있을까.(-30-) 결국 데이터 문해력 교육은 다양한 학습자의 니즈에 맞게 여러 수준과 활용 범위의 실습 교육을 제공하는 형태가 되어야 할 것이다. 또한 데이터 번문가가 되지 않더라도 각 학습자의 역량과 전문 분야에 필요한 데이터 관련 능력을 갖출 수 있도록 전문 분야별 맞춤형 교과 과정이 제공되어야 할 것이다. (-151-) 수업 내용은 디자인 업무에서 필요성이 높은 데이터 수집 기획, 데이터 수집 수행, 수집한 데이터의 탐색과 분석, 데이터를 통한 디자인 인사이트 도출 활동과 관련한 기초 데이터 문해력 역량을 기능별로 실습하였으며, 디자인 해결안을 표현하는 디자인 결과물 제작 실습은 수행하지 않았다. (-192-) 책 『데이터 드리븐 디자인』은 홍익대 디자인컨버전스 학부 생들을 수업 교재이며, UX디자인에 대한 이해 뿐만 아니라, UI 디자이너와 협업하기 위해서, 서로가 어떻게 상호작용을 할 것인지,빅데이터 다룰 수 있는 벙법론을 소개하고 있으며, UX 디자이너로서의 기초 역량을 습득할 수 있다. 작가 이현진은 1세대 UX디자인 교육자이며, 카이스트 산업디자인학과에서 학사와 석사 학위를 취득하였고, 미시간대학교에서 석사학위를 취득한 다음, 홍익대 조형대학 디자인컨버전스 학부 교수다. 과거에 산업 디자인, 웹디자이너가 해오던 일들이 이제 UX/UI 디지이너로 바뀌고 있는 추세이며, 인공지능과 인간이 서로 데이이터를 주고 받으면서, 상호작용, 협업을 도모하고 있기 때문에, 일의 효율성을 도모하기 위해서,무엇을 해야 하는지 고민을 덜어주고 있다.더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델을 기반으로 매핑한 데이터 연구 방법으로서, 디자인 프로세스의 데이터 과학적 해석-디자인 프로세스의 단계별 주요 연구방법-디자인 프로세스에 대응하는 데이터 과학의 연구 방법을 통해서,디자인 문제의 정의-자료수집-자료 분석-디자인 콘셉트 도출-디자인 해결안 전개 -디자인 프로토타입 완성으로 이어질 수 있다. 그리고 사용자 경험을 극대화할 수 있는 UX디자인이 완성될 수 있다. |
 디자이너는 어떤 데이터를 수집해야 할까?데이터에서 어떻게 디자인 콘셉트를 도출할까? 디자인을 정량적 데이터만으로 판단할 수 있을까? 데이터 앞에서 막막한 디자이너를 위한 홍익대학교 디자인 전공 교수의 친절한 데이터 가이드 데이터 속에서 디자인의 핵심 콘셉트를 도출하는 방법을 알아보자 꿈은 비현실적인 현실의 모습 현실 같은 느낌이 들지만 실제로 세상에 존재하지 않는 세계 참으로 암담하다 하지만 이 속에서 무엇인가를 만들어 내고 디자인 하는 분들이 있어 다가올 미래가 어떻게 펼쳐질지 참으로 궁금하고 기대가 된다. 이 책을 통해 디자인 전공의 저학년 대학생보다는 디자인 주변 전공이 실무자들이 더 많은 관심을 보였고 책을 통하여 디자인을 좀 더 이해하게 되었다고 한다. 디자이너와의 소통에 도움이 되었다고 한다.  어떤 산업 분야든 주변 환경의 변화에 민간하고 시대적,기술적 환경의 영향을 받아 변화하고 발전한다. 디자인연구의 역사적 맥락을 언급하기에는 주어진 지면이 매우 협소하겠으나 현재 우리가 겪고 있는 디자인의 환경변화를 이해하기 위하여 디자인의 과거와 현재를 융합과 협업을 키워드로 하여 고찰해 보고자 한다. 그래픽 디자인 연구의 범주별 주요 디자인 방법론을 확인할 수 있다.  디자인 업무에 사용되는 데이터는 내용과 형식이 매우 다양하다. 디자인 과정에서 여러 분야의 방법들을 학제적으로 수용한 영향일 것이다. 다양한 경로를 통하여 수집된 언어,문서,이미지,추상모델,통계,경로,프로그래밍 코드 등의 데이터들은 디자인 단계와 업무 성격,디자이너의 판단에 따라 선택적으로 활용되고 의미를 부여받는다. 여러 다른 분야의 연구들도 이런 형태를 공통적으로 가질 텐데, 디자인 과정에서는 발산,수렴,반복이라는 특별한 패러다임 아래서 데이터들의 순환구조를 만들어 나간다. 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델은 2004년에 디자인 카운슬이라는 영국의 디자인 진흥기관에서 제시 모델의 흐름을 시작점부터 따라가 보면 처음에는 점 하나로 시작해 발견단계에서 면적이 점점 넓어진다. 문제를 잘 이해하기 위해 여러 가지 활동들을 다양한 방법으로 수행한다는 뜻이다. UX디자인을 위한 데이터 활용의 모든 것을 알아갈 수 있을 것이다. 리앤프리를 통해 제품 또는 서비스를 제공받아 작성한 글입니다 |
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＞ UX 디자이너를 위한 데이터 마인드 안내서 ＞ 데이터 기반 UX 디자인의 필수 가이드 ＞ 빅데이터 분야의 신입 개발자와 디자이너를 위한 입문서  ＜빅데이터 시대를 살아가는 우리들은...＞ 개발자 남편은 빅데이터를 다루는 업무를 맡고 있다. 언젠가 나에게 프로토 타입이라며 자랑스럽게 새로운 서비스 페이지를 보여주었다. '음....' 나도 모르게 한 숨을 쉬었다. "이거 개발자가 만든거니?" 모든 기능이 한 눈에 직관적으로 내려다 보이지만, 그것은 개발자들이 보기 좋은 화면이지 결코 일반 유저들을 위한 디자인이 아니었다. 최근 빅데이터 관련 분야의 새로운 서비스들이 계속해서 등장하고 있다. 무엇보다 데이터의 시각화가 중요해졌다. 새로운 UX 디자인 대상이라고 할 수 있는 인공지능 기반 서비스들은 결국 'UX 디자이너'의 역할이 그 어느때보다 중요하다고 볼 수 있다. UX디자이너가 갖춰야할 필수 덕목은 주로 데이터 활용 능력과 사용자 중심의 사고방식이라고 볼 수 있다. 이 책이 특히 ‘데이터 기반 디자인’을 중점으로 다루고 있다는 점에서, UX 디자이너에게 다음과 같은 필수 요소들이 필요하다고 할 수 있다.  1. 데이터 분석 능력데이터 해석 및 활용: UX 디자이너가 데이터를 통해 사용자 행동과 요구를 파악하고 이를 디자인에 반영하는 것이 매우 중요하다. 페이지 방문 패턴, 클릭 빈도, 사용자 여정 같은 데이터를 효과적으로 분석하고, 이를 통해 UX를 개선할 수 있는 능력은 필수적이다. 데이터 기반 의사결정: UX 디자인의 다양한 선택지를 평가할 때, 데이터를 기반으로 한 결정을 내릴 수 있는 능력 또한 강조됩니다. 사용자 피드백이나 실험 데이터를 통해 어떤 디자인이 사용자에게 더 좋은 경험을 제공하는지 판단할 수 있는 능력이 필요하다.  2. 사용자 중심의 사고방식-공감 능력: UX 디자이너는 사용자의 입장에서 생각하고 그들의 불편함과 니즈를 이해할 수 있어야 한다. 이는 단순한 기능 설계가 아닌, 사용자가 느낄 경험 전체를 고려하게 만든다. -문제 해결력: 데이터를 바탕으로 사용자가 겪는 문제를 파악하고 이를 해결하는 능력은 UX 디자이너의 중요한 덕목이다. 데이터가 보여주는 문제점에 대한 해결책을 구체적이고 실질적인 디자인 요소에 반영할 수 있어야 한다. 3. 커뮤니케이션 및 협업 능력 -데이터 전달력: UX 디자이너가 데이터를 바탕으로 사용자 경험 개선 방안을 제시할 때, 개발자나 다른 팀원들에게 데이터를 명확하게 설명하고 설득하는 능력이 필요하다. 데이터를 시각화하거나 핵심 내용을 전달하여 팀 내 의사소통을 원활히 해야 한다. -협업을 통한 피드백 수렴: UX 디자인은 여러 팀과의 협업이 필수적인 영역이므로, 다양한 의견을 수렴하고 통합하여 최적의 사용자 경험을 설계할 수 있는 유연함도 요구된다. 4. 디자인 사고와 데이터 마인드의 균형 창의성과 논리적 사고의 조화: 창의적인 디자인 아이디어와 데이터에 기반한 논리적 사고를 결합할 수 있는 능력이 필요하다. 무작정 데이터를 따르는 것보다도, 사용자 경험의 감성적인 부분과 데이터가 조화롭게 반영된 디자인을 만들어내는 것이 중요하다. 반복적인 실험과 개선: UX 디자인은 계속해서 발전해가는 과정이므로, UX 디자이너는 반복적인 테스트와 피드백을 통해 디자인을 점진적으로 개선할 준비가 되어 있어야 한다. 이 책에서 강조하는 바에 따르면, UX 디자이너가 데이터를 다루는 능력을 강화하고, 사용자 중심의 사고방식을 바탕으로 디자인을 반복적으로 개선할 수 있는 자세가 필수적이라고 할 수 있다.  ‘데이터드리븐 디자인’은 UX 디자이너가 필수적으로 익혀야 할 데이터 활용법을 담은 실용적이고 깊이 있는 안내서다. UX디자인이 점점 더 복잡해지고, 사용자 경험의 질을 높이기 위해 데이터를 이해하고 분석하는 것이 중요한 지금, 이 책은 UX디자이너에게 필요한 데이터적 사고방식을 길러주는 데에 중점을 두고있다. ▶UX 디자이너를 위한 데이터적 사고의 길잡이 이 책은 UX 디자이너가 데이터를 다룰 때 흔히 겪는 문제와 고민들을 다룬다. 데이터 수집, 해석, 그리고 UX 설계에의 실제 적용에 이르기까지 데이터 기반 디자인이 어떻게 이루어지는지 상세히 설명하고 있다. 책의 각 장은 UX 디자인의 데이터 활용에 있어 ‘이론’과 ‘실무’를 모두 제공해, 디자이너가 데이터 접근법을 실제 업무에 유연하게 적용할 수 있도록 돕는다.  ▶실무에 바로 적용 가능한 활용 팁 ‘데이터드리븐 디자인’의 강점 중 하나는 실무에서 바로 적용 가능한 구체적인 가이드이다. 데이터 수집과 분석 방법에 대한 설명뿐 아니라, 이를 바탕으로 어떻게 UX 개선 방향을 도출할 수 있는지에 대한 사례와 예시가 풍부하다. 특히, 데이터를 활용해 사용자의 패턴을 파악하고 이를 디자인에 반영하는 실질적인 방법들이 상세히 소개되어 있어 실용적이다. ▶UX디자이너의 데이터 자신감을 키워줄 책 데이터가 UX의 중심이 되는 현대에서 이 책은 디자이너가 데이터의 중요성과 가능성을 보다 깊이 이해하게 만들어준다. 데이터를 이해하고 활용할 때 디자이너의 의사결정이 얼마나 정교해질 수 있는지를 알게 되면서, 데이터에 대한 자신감 또한 커질 것이다. 초보자에게는 데이터 활용의 기초를 다지고, 경험자에게는 더 나은 인사이트를 제공할 것이다.  ▶마무리하며: 모든 UX디자이너에게 권장하고 싶은 필독서‘ 데이터드리븐 디자인’은 UX디자인의 질적 향상에 필요한 데이터를 다루는 방법을 실질적으로 담아낸 책이다. 데이터에 대한 기본 이해부터 구체적인 적용법까지 아우르는 이 책은 초보자부터 중급자까지 널리 도움이 될 것이다. 이 책을 통해 데이터에 기반한 UX디자인을 하고 싶은 디자이너들이 더 큰 자신감을 얻게 될 것이다. * ＜채성모의 손에 잡히는 독서＞ 서평단을 통해 협찬 받은 책을 읽고 작성한 개인적인 글 입니다. |
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2024년 우리 산업과 경제지형도를 바꿀 가장 변화는 챗GPT와 같은 생성형 인공지능의 급격한 부상으로 상징되는 디지털전환의 가속화일 것이다. 챗GPT는 Generative Pre-trained Transformer (GPT)와 Chat의 합성어이다. ChatGPT는 2022년 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 집중을 받았다. 비영리기업인 OpenAI에서 마이크로소프트로부터 지분 양도에 따른 대규모 투자를 받아서 모든 이들의 이목을 한번에 받았다. ChatGPT는 인공지능의 지도 학습과 강화 학습을 활용해 엄청난 양의 입력 데이터를 분석하여, 사용자가 질문을 하면 이 질문에 대해서 기준의 학습 데이터(Pre-trained Data)를 기반으로 답을 생성하는 생성형 알고리즘이다. 이에 따라 기존의 빅데이터가 제공되면, 최소의 시간 안에 최적의 답변을 내놓을 수 있다. 이와 같은 디지털전환은 거대 디지털 플랫폼 기업을 중심으로 이미 상당한 단계까지 진척됐다. 이는 일반 소비자들에게 수많은 편의를 가져오는 데 기여하고 있지만, 동시에 미래 고용을 점점 더 불확실하게 만들 수 있다는 불안한 전망들이 많이 나오고 있다. 이러한 생성형 AI 인공지능이 개인생활을 넘어 기업 업무에 활용되는 디지털 전환의 기조는 지속적으로 확산해갈 것이다. 이러한 DX 전환시대에 알맞게 IT분야의 UXUI 디자인 분야의 취업 시장에 대한 관심이 높아지고 있다. IT분야 UXUI 디자이너란, 사용자의 경험과 인터페이스를 설계하는 전문가를 말한다. 사용자의 요구와 행동을 분석하고, 제품이나 서비스의 구조와 흐름을 기획하고, 시각적으로 표현하고, 테스트하고, 개선하는 과정을 거치는데, 이러한 역할은 IT산업의 발전과 함께 점점 더 중요하고 다양해지고 있다. 이와 같은 UX/UI 디자인 분야에서도 생성형 인공지능 AI의 적용은 기존의 디자인 방식과는 차별화된 방안을 요구하고 있다. 이에 대해 하계의 현장에서 많은 교육 경험이 있는 이현진 교수님이 데이터를 기반으로 한 UX/UI의 디자인 프로세스에 대해서 그 기본적인 개념 및 적용 방법 , 사례 등을 종합한 신간을 발매하여 리뷰해 볼 기회가 있었다. 이현진님의 ＜데이터 드리븐 디자인＞이었다. 저자인 이현진님은 홍익대학교 조형대학 디자인컨버전스 학부 교수. 한국의 1세대 UX 디자인 교육자로 그동안 주요 기업의 수많은 UX 디자이너를 양성해 왔다. 카이스트 산업디자인학과에서 학사와 석사 학위를, 미시간 대학교에서 석사 학위를 취득했다. LG전자 디자인 연구소에서 디자이너로 일했으며, 2001년부터 홍익대학교 교수로 부임하여 20년 이상 학생들과 함께하고 있다. UX 디자인, 모바일 디자인, 데이터 기반 디자인 관련 과목들을 담당하고 있으며, 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육과 디자인-데이터 융합 교육 과정을 개발하여 운영하고 있다. 한국 R 사용자회 회원으로서 데이터 과학 커뮤니티에 참여하고 있다. 저서로는 『UX 디자인이 처음이라면』이 있다. 책의 목차는 다음과 같다. 프롤로그, 데이터로 꿈꾸는 내일의 디자인 1부. 디자인의 자화상, 현재를 이해하기 2부. 디자인과 데이터의 접점 3부. Design with EDA 방법론의 현실적 상상 4부. 데이터 문해력을 갖춘 디자이너 되기 에필로그, 이 책을 쓰면서 알게 된 것들 
UXUI란 사용자 경험(User Experience)과 사용자 인터페이스(User Interface)의 약자로, 디지털 제품이나 서비스를 사용하는 과정에서 사용자가 느끼는 감정, 인식, 반응 등을 설계하고 구현하는 분야를 말한다. UXUI 디자이너는 사용자의 니즈와 목표를 파악하고, 사용자에게 최적화된 디자인을 제공하기 위해 연구, 분석, 평가, 프로토타이핑 등의 작업을 수행한다. 데이터 드리븐 디자인(Data-Driven Design)은 UX/UI 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 현대 디자인이 단순한 미적 요소 이상의 복잡한 의사결정 과정을 필요로 한다는 것을 보여준다. 선도적인 기업들이 데이터를 기반으로 디자인 관련 의사결정을 내리는 경향은 이제 보편화되었으며, 이는 디자인의 방향성을 명확히 하고 사용자 경험을 향상시키는 데 기여하고 있다. 데이터 드리븐 디자인은 디자인 프로세스에 데이터를 적극적으로 활용하는 접근 방식이다. 이 과정에서 디자이너는 데이터를 수집하고 분석하여 특정 문제를 이해하고, 이를 바탕으로 디자인 솔루션을 도출한다. 이러한 접근은 단순히 직관이나 경험에 의존하는 것이 아니라, 실질적인 데이터를 통해 지원되는 의사결정 과정을 강조하고 있다.  이러한 문제를 해결하기 위해, 디자인 교육 과정에서 데이터 과학 및 분석에 대한 이해도를 높이는 것이 중요하다. 디자이너가 데이터를 두려워하지 않고, 이를 또 하나의 표현 도구로 활용할 수 있도록 돕는 교육이 필요한 것이다. 디자인 실무에서 데이터 드리븐 디자인을 적용하는 과정은 다음과 같은 단계로 이루어질 수 있다. 첫째, 데이터 수집 단계에서는 사용자 행동 및 피드백을 수집한다. 둘째, 수집된 데이터를 분석하여 사용자 요구사항 및 문제점을 파악한다. 셋째, 이 분석을 바탕으로 디자인 콘셉트를 개발하고, 이를 실제 디자인에 반영한다. 마지막으로, 구현된 디자인에 대한 사용자 반응을 다시 수집하여 지속적으로 개선하는 피드백 루프를 형성한다. 이러한 프로세스는 디자인의 목적과 근거를 명확히 하고, 직관적인 디자인을 넘어 데이터에 기반한 디자인으로 나아가게 할 것이다. 저자는 데이터 과학에 대한 깊은 이해가 없는 비전공자와 수학 및 통계에 자신이 없는 디자이너들을 위해, 데이터 드리븐 디자인의 기초부터 심화까지 친절하게 설명해 준다. 어려운 용어와 복잡한 이론 대신, 디자이너의 관점에서 데이터를 바라보는 접근 방식을 통해 데이터를 자연스럽게 이해하도록 해준다. 가장 큰 장점 중 하나는 딱딱한 이론이나 지루한 예제 문제 대신, 실질적인 디자인 프로젝트 사례를 통해 데이터를 학습할 수 있다는 점이다. 실제 사례를 따라가며 데이터와 친숙해지고, 이를 통해 디자인 프로세스에서 데이터의 중요성을 체감할 수 있다. 이러한 접근 방식은 디자이너가 데이터에 대한 두려움을 극복하고, 데이터를 효과적으로 사용하는 데 필요한 자신감을 줄 것이다. 데이터 드리븐 디자인의 핵심은 데이터를 활용하여 문제의 근거를 찾고, 이를 바탕으로 디자인 콘셉트를 도출하는 것이다. 저자가 설명하는 데이터 활용법은 독자들이 기본기를 탄탄히 다질 수 있도록 해주고, 데이터 분석의 기초를 이해함으로써 디자인 프로젝트에서 데이터의 가치를 극대화할 수 있다. 책의 특별 부록에서는 홍익대학교 디자인컨버전스 학부의 디자인-데이터 융합 교육 사례를 소개한다. 이 부록은 교과목 개요, 주별 강의 계획, 학습 성과, 강의 평가 분석 등을 포함하고 있어, AI 디자인 교육을 고민하는 강사들에게도 유용한 자료가 될 것같다. 실제 교육 현장에서의 데이터 문해력 교육의 현황과 효과를 이해할 수 있을 것 같다.  데이터 드리븐 디자인, 총리뷰 데이터와 디자인의 융합은 앞으로의 디자인 환경에서 매우 중요한 요소로, 이 책을 통해 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 능력을 키울 수 있을 것이다. 디자이너가 데이터 문해력을 갖추는 것은 더 나은 디자인을 만들어 나가는 중요한 첫 걸음이 될 것이다. 이 책은 데이터 과학에 대한 기초 지식이 없는 디자이너뿐만 아니라, 데이터 드리븐 디자인에 관심이 있는 모든 이들에게 큰 도움이 될 것 같다. *본 포스팅은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다 |
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늘상 공부하고 싶은 분야중에 ux디자인 공부가 가있는데요 ㅎㅎ IT업계 부상으로 인해 전망도 좋고 이전부터 관심도가 높았답니다. 그래서 만나본 데이터드리븐 디자인책입니다. 기업의 AI 디자인 도입률 50%, AI 전문 디자이너 1만 명 시대, 주요 대기업과 스타트업이 디자이너의 필수 역량으로 꼽는 데이터 활용력! 데이터 앞에서 막막한 디자이너를 위한 필수적인 UX디자인 책인거 같더라구요.  그래서 기본기부터 다지기 위해 책을 읽어봤습니다. 수많은 UX 디자이너를 배출해 온 홍대 디자인 교수의 생생한 디자인-데이터 융합 수업을 만나볼수 있습니다.목차에서부터 디자인과 데이터의 설명부터 데이터 방법론과 디자인프로세스 그리고 디자이너를 위해 데이터 문해력을 어떻게 가지면 좋을지 대이터 과학의 기본 개념과 방법론부터 UX디자인에 적용하는 사례까지 개념이 잘 녹아있는 책입니다.  UX디자이너은 필수적인 능력이 1) 리서치와 분석 2) 협업과 커뮤니케이션 능력 3) 문제해결 및 비판적 사고 기본적으로 사용자 경험에 대해 정성적, 정량적 데이터 수집이 필수적이고 거기에 따른 분석에 대한 통찰력이 필수 겠지요. 그리고 디자이너와 개발자, 또는 데이터전문가, 서비스 기획자 등 다양한 사람과 협업을 위해 커뮤니케이션 능력은 말할 것도 없지요. 그리고 사용성을 어떻게 하면 편리하고 높일수 있을지에 대한 문제해결을 위한 사고 또한 갖춰야될 소양입니다.
"데이터 드리븐 디자인" 애플, 아마존, 마이크로소프트 등 선도적 기업들의 디자인 팀은 ‘데이터 드리븐 디자인’을 통해 디자인 관련 의사결정을 내린다. 데이터를 토대로 가설을 검증하기 위해 데이터 수집과 분석을 실시하고, 문제 해결을 위한 디자인 콘셉트를 도출하는 것이다. 간단히 말해, 데이터 드리븐 디자인은 정보에 입각한 휴먼 중심 디자인 결정을 내리는 과정을 말한다.분석 데이터와 사용자 행동의 반영을 기반으로 결정하는 방법! 디자인 프로세스에 데이터를 활용하기 스킬들! 디자이너에게 딱 필요한 만큼만 정리한 데이터 활용 입문서로 충분한 책. 아직은 더더 공부할게 많지만 더욱 사용자 입장을 헤아릴수 있는 배려심과 연구분석에 대한 깊은 이해가 필요할 거 같다. UX디자인에 입문하기 위해서는 UX의 본질에 대한 고민이 필수인것 같다. UX는 무엇이고, UX디자이너의 역할은 무엇인지. 계속해서 변화하는 환경 속에서 UX디자이너의 변하지 않는 핵심 역량은 무엇인지, 그리고 변화 속에서 어떻게 적응해 나아가야 하는 지, 함께 일하는 사람들과는 어떻게 커뮤니케이션을 해야 할지 답을 찾을 수 있어야 합니다. 디자이너가 데이터를 두려워하지 않고 또 하나의 표현 도구로 활용할 수 있도록 디자이너의 관점에서 데이터를 바라보며, 데이터 드리븐 디자인의 프로세스부터 핵심 이론, 최신 연구와 논문 분석, 실제 데이터 분석 사례까지 알차게 담았다. 배경 지식이 없는 디자이너도 쉽게 시작할 수 있도록 디자인에 꼭 필요한 개념부터 잘 알 수 있어서 앞으로의 방향성을 잡기 좋은 책인 것 같다. 이 리뷰는 컬처블룸을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다. |
 ?이 책을 선택하게 된 이유는 현재 담당하는 업무를 더 잘할 수 있는 방법을 배울 수 있을까 하는 기대에서 읽게 되었다. 현재 제조업 회사의 품질 부문에서 일하고 있지만, 담당하는 업무는 IT 기획업무다. 그리고 최근 legacy 시스템 개편을 진행하며 UI/UX 기획하는 업무가 현재의 당면 과제다.내가 원했던 내용 대규모 업무 플랫폼을 기획 중이다. 기존에 사용하던 시스템이 있었고, 이를 새로운 플랫폼으로 전환하기 위한 프로젝트다. 현업의 IT 부서라 개발 부서처럼 깊은 IT 능력은 요구되지 않는다. 다만 현재 몸담고 있는 부문의 업무 특성을 플랫폼에 반영해야 하고, 그 과정에서 새로운 업무 포털 플랫폼 UI/UX를 기획하고 있다. 책을 통해 기대했던 바는 웹 UI/UX를 효과적으로 기획하기 위한 어떤(?) 노하우를 기대했다. 제대로 배워본 적은 없었고 (실제로 가르치는 곳이 있는지도 모르겠음) 다소 주먹구구식으로 일하는 거 아닌가 싶어 개선하고 싶었기 때문이다. 책 속에서 얻은 것 아쉽게도 이 책은 나의 기대에 부합하지 못한 내용을 담고 있었다. 이는 책 선정을 잘 못한 내 탓이다. 그렇다고 그렇게 거리가 있는 건 아니었다. '데이터 드리븐 디자인'을 통해 '데이터에 기반한 시스템 디자인'의 개념에 대해 잘 이해했기 때문이다. 다소 실무적인 내용은 떨어지더라도 개념적으로 체득할 만한 내용이 많이 있었다. 전공서 옷 입은 에세이 책의 맺음말 부분에 저자는 이 책의 독특함에 대해 강조했다. 서점에서 접하는 IT 서적은 딱딱한 문체로 씌여진 전공 서적이 대부분이다. 하지만 '데이터 드리븐 디자인'은 작가의 경험과 고민을 바탕으로 쓰인 전문 서적이지만 에세이 같은 느낌을 줬다. 작가는 "전공서의 옷을 입은 에세이"라고 표현하기도 했다. 물론 나도 이런 부분에 끌려 이 책을 읽어보게 된 것이다. 데이터와 디자인의 접점 책의 서두에 별주부전, 인어공주를 예로 디자이너, 개발자의 차이를 이야기한 부분이 있다. 이 책의 저자가 강조하고 싶은 부분을 예시로 잘 설명한 것 같아서 가져왔다. "우리는(디자이너) 데이터를 디자인에 활용하려는 것이지 데이터 과학자가 되려는 것이 아니다." 나의 케이스는 좀 다르지만, 최근 IT 시스템 기획 업무는 디자인과 개발이 한 몸처럼 움직이는 경우가 많다. 그 예가 Figma인데, UI/UX 기획자 - GUI 디자이너 - 개발자 - 퍼블리셔 - 현업이 동일 플랫폼에서 협업을 할 수 있다. 포커스가 어디에 있겠느냐에 따라 다르겠지만 UI/UX 기획하는 디자이너 입장에서 '데이터'에 대해 어느 정도 이해하면 좀 더 품질 높은 기획안을 완성할 수 있을 거라 생각한다. 블랙박스 vs 글라스 박스 데이터 기반 디자인 프로세스의 긍정적인 면을 설명하며 '블랙박스', '글라스 박스'라는 표현을 사용했다. IT 트렌드에 대해 밝은 편이 아니라 해당 용어가 일반적으로 쓰이는지는 모르겠다. 하지만 자사에서 개발한 프로그램이 아닐 경우 그 안의 내용을 볼 수 없도록 되어 있어 블랙박스라는 용어를 협업하는 IT 담당자들에게 들어본 적은 있다. 데이터 기반 디자인은 이와는 조금 다른 개념이긴 하지만, 데이터를 기반으로 프로세스를 디자인하면 누가, 언제, 무엇을, 왜, 어떻게 했는지 협업자간에 투명하게 공유된다는 방향성은 지금 기획하고 있는 업무에 적용할 만한 사항으로 생각되었다. 즉, 기획하는 시스템의 UI/UX를 설계할 때 "협업자간에 투명하게 공유"할 수 있는 디자인을 해내는 게 나의 소명이라 생각했다. 마치며, IT 전문서적이라 생각되지만 딱딱하지 않은 구어체로 쓰여있고 약간은 작가님의 경험이나 노하우를 공유하는 에세이 같은 느낌도 든다. 그렇지만 전문서적이긴 전문서적이다. 현업에서 IT 기획업무를 하고 있지만 비전공자인지 다소 이해하기 난해한 부분도 많았다. (이는 독자들의 수준, 업무 분야에 따라 다르네 느낄 수 있다.) 이 책은 IT 업계에서 시스템 기획 업무를 하는 실무자가 데이터를 이해하는 게 왜 필요한지에 대해 체계적으로 잘 쓰인 책이다. 비전공자는 다소 어려울 수도 있으나 스트레스 없는 성취는 없다고 생각한다. 업무 분야에서 전문가로 성장하기 위해서는 한 번쯤 읽어봐도 괜찮을 책이라 생각한다. 본 서평은 출판사로부터 책을 지원받아 작성하였습니다.? |
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AI가 디자인하는 시대, 디자이너의 생존 스킬! 국내 최초의 데이터 드리븐 디자인 가이드  기업의 AI 디자인 도입률 50%, AI 전문 디자이너 1만 명 시대, 주요 대기업과 스타트업이 디자이너의 필수 역량으로 꼽는 데이터 활용력! 필자에게는 생소한 분야이지만, 이제 디자이너에게 데이터 문해력은 피할 수 없는 핵심 역량이 되었다. 구글, 마이크로소프트, 어도비 같은 기업들은 UX 디자이너를 채용할 때 데이터 문해력을 보유했는지를 살펴본다. 이부분은 결국 빅데이터를 통하여 정보를 수집하고 정보를 해석하고 어떻게 고객의 니즈에 맞는 제품을 만들것으로 귀결된다.  특히 이 책에서 다룬 주제중 하나인, 인공지능과 협업하여 데이터 기반의 UX 디자인을 구현하는 방법이나, Design with EDA(Exploratory Data Analysis) 방법론을 활용해 디자인 문제를 해결하는 과정은 이책에서 아주 큰 도움이 되었다.  이미 유수의 기업들이 디자인 관련 의사결정을 할 때 데이터를 근거로 하고 있으며, 디자인 팀은 보다 정밀하게 고객의 니즈를 예측하기 위해 데이터를 이해하고 때론 직접 수집하기도 해야 한다. 특히 고객 경험이 중요한 지금은 고객 데이터를 디자인에 활용하여 리서치 결과를 탄탄하게 하면서 동시에 예측 가능한 결과를 얻는 방식은 점점 더 일반화되는 추세다. 특히 여러 전문 분야가 계속 협업해야 하는 스타트업에서는 데이터 해석을 매개로 하면 디자이너들이 CX 팀 혹은 마케터, 개발자와의 커뮤니케이션을 더욱 원활하게 할 수 있게 된다. 기업의 AI 디자인 도입률 50%, AI 전문 디자이너 1만 명이 눈앞에 있는 시대, 디자이너가 시급히 익혀야 할 스킬이 바로 데이터 활용력이다.  이 도서는 데이터 과학을 전공한 공대 출신이 아닌 디자이너들도 데이터를 자유자재로 활용할 수 있도록 도움을 준다. 디자이너가 데이터를 두려워하지 않고 또 하나의 표현 도구로 활용할 수 있도록 디자이너의 관점에서 데이터를 바라보며, 데이터 드리븐 디자인의 프로세스부터 핵심 이론, 최신 연구와 논문 분석, 실제 데이터 분석 사례까지 알차게 담았다. 특히 배경지식이 없는 디자이너도 쉽게 시작할 수 있도록 디자인에 꼭 필요한 개념만 선별하여 친절한 설명을 제공하는 것이 특징이라 할수 있다. 현장에서 많이 경험치를 갖고 있는 저자는 삼성, 현대, LG 등 여러 대기업의 수많은 UX 디자이너를 양성해 온 저자는 무엇보다 디자이너의 관점에서 데이터를 바라보는 것이 중요하다고 말한다. 저자는 20년 동안 데이터를 처음 접하는 학생들과 가장 가까이서 호흡했던 경험을 토대로 디자이너의 관점에서 필요한 디자인-데이터 융합 교육의 요점을 발견했으며, 이 책을 통해 그 수업을 전달한다. 실제 홍익대학교 디자인 전공에서 진행되는 디자인-데이터 융합 수업을 체계화한 것으로, 서울시의 미세먼지 빅데이터를 분석하여 진행한 모바일 앱 서비스 디자인 프로젝트 사례를 중심으로 데이터 기반 디자인의 전 과정을 상세히 안내한다. 프로젝트 선언문 작성부터 주요 변수 선정, 데이터 큐레이션, 데이터 셋의 세부 변수 정의, 데이터 전처리, 정돈된 데이터 셋 구축, 데이터 시각화, 변수 패턴 발견, 디자인 콘셉트 도출까지, 전 과정을 살펴볼 수 있다. 디자인 프로세스에 데이터를 활용하기 스킬들! 디자이너에게 딱 필요한 만큼만 정리한 데이터 활용 입문서 이현진 교수는 데이터 과학을 잘 모르는 비전공자, 그리고 수학과 통계에 약한 디자이너도 쉽게 이해할 수 있도록 관련 기초 용어부터 시작해 각 단계를 친절하게 설명한다. 딱딱하고 지루한 예제 문제를 풀며 데이터를 공부하는 것이 아니라, 디자이너의 관점에서 데이터를 바라보고 데이터와 가까워질 수 있다. 데이터에 대한 깊은 사전 지식 없이도 디자인 프로젝트 사례를 따라가다 보면, 데이터를 바탕으로 디자인 콘셉트를 도출하는 과정을 익힐 수 있을 것이다. 데이터 드리븐 디자인의 핵심은 데이터를 기반으로 문제 해결의 근거를 찾고 콘셉트를 도출하는 것이므로 이 책에서 설명하는 데이터 활용법만 잘 이해해도 기본기가 탄탄해질 것이다. 또한 실제 홍익대학교 디자인컨버전스 학부의 디자인-데이터 융합 교육 사례가 특별 부록으로 담겨있다. 교과목 개요부터 주별 강의 계획, 학습 성과, 강의 평가 분석까지, 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육의 현황을 제공하므로 AI 디자인의 교육 방안을 고민하는 강사들에게도 큰 도움이 될 것이다. |
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‘데이터 문해력 이제는 교과과정으로 들어가다’ _ 수년동안 데이터 리터러시(Data Literacy)의 중요성을 리뷰를 통해 말씀드린바 있습니다. 2022년 하반기부터 2023년에 데이터 문해력과 데이터 활용능력은 이미 취업시장과 실무현업시장에 반영된바 있습니다. 그리고 이제는 이러한 데이터 문해력의 중요성이 교과과정에 본격적으로 반영되고 있습니다. 다행인지(?) 모르겠지만 UX디자인쪽에서 가장 먼저 시작한 것 같고 그것도 국내 최고 디자인 학과 중에 하나인 대학의 필수교과과정에 들어갔으니 이제는 데이터 리터러시의 중요성이 그대로 반영되었다고 생각합니다. ＜데이터 드리븐 디자인＞은 UX디자인을 넘어 이 데이터 문해력과 활용능력을 강조하는 서적이라고 해도 과언이 아닙니다. 지금은 과거의 디자이너들이 했던 결과물이 굉장히 편해진 시대입니다. 저 역시 많은 이미지들을 저작권법과는 무관하게 많은 AI도구들로 양산해낼 수 있습니다. 따라서 과거의 ‘디자인’이라는 것이 무언가를 그려내거나, 혹은 여기에 창조성을 가미한 결과물이라고 생각한 사람들도 있겠지만 이제는 디자인 자체에 데이터 분석 방법론이 들어가야 합니다. 본서는 그런의미에서 디자이너로서의 ‘경쟁력’을 위해 어떤 데이터를 수집해야 하고, 이를 통해 디자인 콘셉트를 어떤방식으로 도출하고, 정량적 데이터로 판단하기 위한 데이터 드리븐 디자인을 다룬 서적입니다. 본서는 학계종사자가 단순히 얘기한 개론적인 서적을 뛰어넘었다는데 의미가 있습니다. 저자 본인이 직접 강의하는 학교에서 서울시 미세먼지 빅데이터를 기반으로 데이터 전처리를 진행하고, 이를 통한 라벨링과 분석과정을 진행하고 시각화와 함께 이를 서비스 디자인에 녹여낸 프로젝트 간접경험이 본서를 통해 가능합니다. 이와 더불어 그동안 학계에서 데이터 연계 커리큘럼이 빈약했던 자기반성을 넘어 이를 수정보완하여 현재의 교과과정을 만드는 내역까지 문제점 인식-수행-피드백이라는 과정에서도 구조가 아주 뛰어난 서적이라 생각합니다 비단 디자인 영역뿐이 아닙니다. 앞으로의 역량이라는 것은 ‘문제해결력’으로 귀결될 것이고, 이 문제해결력이라는 것은 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 달라집니다. 데이터 활용은 스토리텔링이라는 내러티브에 더해지게 되면 최고의 문제해결 무기가 됩니다. 이제 영역을 초월한 교과과정에 데이터 드리븐 00으로 연계되는 시대가 다가왔습니다. 본서를 통해 단순 데이터드리븐 디자인이 아닌 세상이 변해갈 것을 상상해보시는 것도 추천합니다. ‘결국은 시간이 말해줍니다’ |
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[똑똑한 도서소개] 유엑스리뷰, 데이터 드리븐 디자인 글 / 사진 : 서원준 (news@toktoknews.com)  이 포스팅은 컬처블룸서평단을 통해서 유엑스리뷰에서 도서를 제공받아 직접 읽은 후 작성하였으며 도서소개 (구매가이드) 성격이 강한 글입니다. 2024년도 어느새 하반기로 접어들어 이제 8월도 절반이 넘어가고 있습니다. 여름 휴가철은 막바지입니다만 아직 더위는 계속 이어지고 있습니다. 건강관리 잘 하시기 바랍니다. 지난 7월까지 제 스스로가 공부 그리고 독서에 힘을 쏟을 예정이었습니다만 신간에 대한 지나친 욕심 때문에 쉽지 않았음을 고백하고자 합니다. 데이터를 기반으로 한 디자인 프로세스가 어떤 영향을 미칠지, 그리고 데이터 드리븐 디자인이 어떤 것인지 확인하는 시간을 마련하셨으면 합니다. 세상 돌아가는 것이 갈수록 엄혹한 상황입니다. 곳곳에서 불안함이 노출되는 상황인데요. 그렇다고 손만 놓고 가만히 있을 수는 없습니다. 저도 새로운 일을 찾기 위해 책을 찾고 있습니다만 자신에게 딱 어울리는 책을 찾기란 어려운 일입니다. 계속 신간소개를 해 드리기는 합니다만 광복절이 지난 지금도 무척 덥기에 지치고 짜증이 나는 것입니다. 더구나 데이터에 기반한 디자인처럼 새로운 지식을 갈구하는 사람들에겐 그 자체로 지칠 수밖에 업습니다.  디자인은 흔하게 미술에서의 디자인, 산업에서의 디자인이 각각 존재합니다. 이 디자인은 특성상 원래는 사람이 해야 정상입니다. 그런데 최근에는 이 디자인도 인공지능이 합니다. 이럴 때 디자이너는 절대 살아남아야 합니다. 갈피를 잡지 못하고 허둥대거나 빠르게 따라가는데 너무 급하게 따라가면 실패할 확률이 의외로 높습니다. 꾸준한 준비로 최선을 다해야 하는 것입니다. 필자는 데이터와 디자인의 관계에 대해서 사실 전혀 모르는 입장이었습니다. 제 생각은 "데이터는 데이터고 디자인은 디자인이다. 데이터와 디자인은 절대 하나가 될 수 없다! 이유는 데이터와 디자인은 영역 자체가 틀리기 때문이다. 디자인은 그래픽의 영역이고, 데이터는 데이터 전문가의 영역이기 때문에 하나가 절대 될 수 없다아아!!(ㅋㅋㅋ)" 라고 생각해 왔습니다. 그런데 인터넷으로 모든 것을 헤결할 수 있으며, 또한 생성형 인공지능이 발달한 지금 상황에서 보면 맞지 않을 수 있겠다고 개인적으로 생각하게 되었습니다. 그래서 책이 있는지 살펴봤는데 좋은 책 한권이 나와서 간단히 소개해 드리겠습니다. 오늘 소개해 드릴 책은 "데이터 드리븐 디자인" 이라는 책입니다. 앞석도 말씀드렸지만 현 시대를 가리켜 인공지능이 디자인하는 시대라고들 합니다. 이 책은 디자이너들이 살아 남을 수 있는 스킬에 대해서 알려주는 책으로 국내 최초의 데이터 드리븐 디자인 가이드북이라는 점에서 큰 의의를 찾을 수 있겠습니다. 이 책은 디자인과 데이터가 어떠한 연관성이 있는지를 파악함으로써 필자의 잘못되고 삐딱한(?) 시각을 바로 잡고 교정하여 줄 수 있는 책이라는 점에서 기대를 하고 있습니다.  마치면서 "데이터 드리븐 디자인" 은 다음과 같은 2가지 질문에 대한 해답을 찾아가는 책입니다. 먼저, 디자이너는 어떤 데이터를 수집해야 하는가, 디자인을 정량적 데이터만으로 판단히는 것이 과연 가능할까, 데이터에서 어떻게 디자인 콘셉트를 도출하여 성공할 수 있는지가 이 책의 주요 쟁점이라고 할 수 있습니다. 데이터가 디자인 결과물이 되기까지의 전 과정에 대해서 매우 자세하게 해설해 놓은 책이라 필자 입장에서 반드시 봐야 할 책이기도 합니다.  #협찬 #유료광고 #도서협찬 #책스타그램 #북스타그램 #독서 #독서스타그램 #도서 #도서스타그램 #책추천 #도서서평 #유엑스리뷰 #데이터드리븐디자인 #이현진 #컬처블룸 #컬처블룸리뷰단 #컬처블룸서평단 |
 디지털 데이터는 현재 어느 곳에나 존재하고 끊임없이 생성되며 지속적으로 소비되고 있다. 정량화되고, 복제되고, 융합되는 데이터는 모든 산업을 하나의 언어로 묶어 더 강력한 힘을 발휘한다. 전 수학을 배우고 난 이후에 계속 수포자였던 거 같은데요. 숫자를 읽는 것도 정말 싫어하고, 굳이 숫자를 읽으며 살아야 할까라는 생각도 많이 했었던 거 같습니다. 사회에 나가서, 일상생활을 하면서 숫자를 보는 일이 많을까라는 생각을 했었는데요. 그런데 지금은 그때 왜 더 숫자와 친해지지 못했을까라는 생각을 하고는 합니다. IT기업에서 기획자라는 직무로 일을 하면서 모든 일을 숫자로 의사결정을 하고 있는데요. 숫자를 빠르게 이해하고 잘 활용하지 못한다면 일의 진척이 어려운 상황이 되었습니다. 숫자와는 전혀 상관이 없어 보이는 디자이너들조차도 지금은 콘셉트등을 물어보는 것보다는 숫자를 먼저 물어보고는 합니다. 이번 책 [데이터 드리븐 디자인]은 UX 디자이너를 위한 책이라고 나왔지만, 아직 숫자와 많이 친해지지 못한 저에게도 너무 큰 도움이 될 거 같아 읽기 시작하였고, 읽고 난 이후에 실제로 데이터를 대하는 저의 마인드를 다시 한번 더 다잡게 된 거 같아서 도움이 된 거 같습니다. 그리고 미처 정립되지 못한 데이터에 관한 지식이 조금 더 정제된 형태로 정리되는데 도움이 된 거 같아 좋았던 거 같습니다. 이번 책의 장점이라면 데이터를 더 잘 활용하기 위한 다양한 방법론을 설명해 주고, 데이터를 이용한 일의 흐름을 설명하고 있다는 것인데요. 사실 많은 기업들이 데이터를 활용한다고 하지만, 실제로 이런 데이터를 어떻게 어떤 식으로 활용해야 할지는 아무도 모르고 눈을 가린 채 일을 한다는 생각을 여러 번 한 적이 있었는데요. 이번 책은 진행된 프로젝트와 사례, 그리고 방법론에 적용을 통해 이런 과정을 어떻게 풀어가야 할지 잘 설명해주고 있어서 데이터를 활용한 일을 흐름을 잡는데 도움이 되었답니다. 이전에 대학교를 다니며 회계를 배웠을 때, 회계를 숫자로 이해할게 아니라 하나의 언어로 배워야 한다는 이야기가 아직도 기억에 남는데요. 그때는 그 말의 의미를 전혀 이해하지 못했지만, 이제는 이해할 것도 같습니다. 데이터도 그냥 숫자로 바라볼 것이 아니라 하나의 언어와 같이 단순한 숫자로 끝나는 것이 아닌 숫자에 여러 가지의 의미를 내포하고 있기에 숫자로 된 데이터를 이해할 수 있는 문해력이 필요한 것입니다. 그런데 저는 지금까지 이 문해력은 키울 생각을 하지 않았고 수학을 풀어보는 공식을 찾기 위한 노력만 하다 보니 제대로 데이터를 이해하지 못했던 거 아닌가라는 생각이 듭니다. 이번 책은 이런 저에게 데이터에 관한 깨달음을 주었다고 할 수 있을 거 같습니다. 이번 책을 분명 디자이너에게 데이터에 조금 더 관심을 가질 수 있게 만들어 주고, 데이터를 바라보는 관점과 마인드를 잡아주는데 많은 도움이 되는 책이라고 생각하는데요. 그렇다고 꼭 디자이너만을 위한 책이라고 생각되지는 않는 게 기획자 또한 이 책에서 이야기하는 것처럼 데이터에 대한 문해력을 더 많이 키워야 하며, 데이터를 활용하는 관점 또한 다양하게 가져할 것입니다. 또한 협업을 필수로 하는 입장에서 IT기업에 일을 하는 모두가 이번 책을 통해 서로가 어떻게 협업을 해야 할지 알아가는 시간을 가질 수 있다면 의미 있지 않을까라는 생각이 들었습니다. 출판사로부터 책을 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다. |