빅데이터 시각화

1. 빅데이터 시각화의 개념 및 절차

가. 빅데이터 시각화 개념

- 정형/비정형 데이터를 시각화하여 의사결정의 효율성과 데이터 인사이트를 극대화하는 목적의 기술

 

나. 빅데이터 시각화 절차

단계	절차	설명
1	데이터 수집	IoT, 로그, 센서, SNS  등 대용량 데이터 수집
2	데이터 전처리	이상치 제거, 정규화, 결측치 처리 등 가공
3	데이터 분석 및 모델링	통계 분석, 머신러닝 기반 분석 등 항목 도출
4	시각화 설계 및 구현	시각화 방법 및 도구 선택, 차트/그래프/맵 등
5	시각화 공유 및 적용	대시보드 형태로 제공, 협업 시스템 연계

 

 

2. 빅데이터 시각화 방법

방법	개념도	설명
바 차트		- 범주형 데이터 간 크기 비교 - 가로/세로 막대 형태의 차트
라인 차트		- 시간의 흐름에 따른 추세 분석에 적합한 선형 연결 차트
파이 차트		- 전체 대비 각 항목의 비율을 원형으로 표현, 비율 비교
지도 기반 시각화		- 지도 기반으로 Heatmap 시각화 또는 GIS 데이터 연동
네트워크 시각화		- 노드와 엣지 기반의 관계망 표현으로 데이터간 관계 분석
대시보드		- 다양한 시각화 컴포넌트  조합하여 실시간 모니터링

 

 

3. 빅데이터 시각화 도구

도구	설명	특징
Tableau	사용자 친화적 UI, 고급 시각화	BI 업무에 활용
Power BI	MS 기반 통합 분석, Excel 연계	기업 보고서용
Apache Superset	오픈소스 기반 웹 시각화 플랫폼	대규모 웹 분석
Grafana	시계역 데이터 시각화, 모니터링 특화	시스템 모니터링용
D3.js	JavaScript 기반 맞춤형 시각화	웹 시각화 고도화용
Google Data Studio	구글 생태계 연동 웹 시각화 도구	초급 시각화에 적합

 

 

4. 빅데이터 시각화 방향성

- 도구의 한계 - 사용자 중심 미흡 - 실시간성 부족	- 도구 선택 고도화 - 사용자 친화적 설계 - 자동화/실시간 반영	- 목적과 특성 고려 선택 - 스토리텔링 강화 - Kafka, Spark Streaming
고려 사항	해결 방향	제언

- 빅데이터 시각화를 통해 의사결정 지원, 실시간 모니터링, 이상 탐지 등 지원