웨세아이텍 ‘WISE Visual’

[아이티데일리] 시각화(Visualization)는 빅데이터 분석에 있어서 빅데이터를 인식하고 그 안에 숨겨진 패턴을 파악하는 기법으로 주목 받고 있다. 시각화는 분석을 위해 데이터를 가공하기 보다는 있는 그대로 표현하며, 표현된 결과를 직관적으로 이해할 수 있어, 전문가가 아닌 일반인이 쉽게 활용할 수 있다. 이러한 특징은 공공정보를 적극 개방, 공유하는 정부 3.0을 추진하는 기관에서도 큰 관심을 가지도록 한다. 전세계적으로 데이터 개방을 선도하고 있는 data.gov 역시 최근 시각화를 활용하여 데이터의 의미 전달을 강화하고 있다. 위세아이텍 WISE Visual을 이용하여 데이터를 어떻게 개방하고 활용하는지 알아보자.

시각화 적용 예시

대부분의 기관들은 데이터를 표 형태로 제공하여, 일반 국민이 보고 그 의미를 파악하기 어렵게 되어 있다. 다음 예산 데이터의 경우, 시각화를 적용하면 예산 규모를 쉽게 비교하고 구성을 한번에 파악할 수 있다.


시각화는 해당 데이터를 가장 잘 표현해 주는 차트로 구현되며 <그림 2>의 경우 동적인 움직임으로 어떤 분야의 예산규모가 큰지, 어떤 분야가 증가했는지 바로 인지할 수 있도록 한다. 우리나라에서 가장 선도적인 데이터 개방 사이트인 서울시 열린데이터광장 역시 주로 표 형태와 OPEN API로 데이터를 개방하고 있다(Open API는 개발자를 위한 데이터 제공 방식). 열린데이터광장 일평균대기오염도 데이터는 <그림4>와 같이 일별 측정소별 등으로 제공된다.

이 데이터를 <그림 5> 같은 달력에 표시한다고 하자. 하나의 칸은 하루가 되며, 왼쪽부터 1월, 위에서부터 일요일이 되고, 색상이 진할수록 대기오염이 높은 것을 의미한다. 서울역과 강남구 지역을 비교하여 나타내면, <그림 6>과 같이 한눈에 그 차이를 알 수 있다.

Macro 시각화와 Micro 시각화를 모두 추구하는 WISE Visual

시각화는 두 가지 유형으로 나누어 볼 수 있다. 하나는 직관적인 표현 중심의 시각화로 매크로 시각화(Macro Visualization, 거시 시각화)라 하며, 빅데이터의 전체적인 의미를 직관적으로 인지시키기 위해 적합한 유형의 그래픽을 이용한다. Data.gov나 뉴욕타임즈에서 데이터를 시각화할 때 사용하는 방식이 바로 이러한 매크로 시각화이다. 다른 하나는 탐색 중심의 시각화로 마이크로 시각화(Micro Visualization, 미시 시각화)라 하며, 빅데이터의 세부 부분을 여러 관점에서 분석하기 위해 다양한 차트를 조합, 연계해 탐색한다.
외산 시각화 솔루션들은 마이크로 시각화에 맞춰져 있어서 공공 데이터 개방 보다는 빅데이터 분석에 특화되어 있는 반면, WISE Visual은 매크로와 마이크로 시각화 모두를 지원하여 공공기관의 데이터 개방, 통계 포털 등에 더 적합하다.

Drag&Drop으로 시각화 구현

WISE Visual의 가장 큰 장점은 매우 쉽게 시각화를 구현할 수 있다는 점이다.
Drag&Drop으로 데이터 항목을 시각화 구성 항목에 매핑하면 즉시 <그림 7>과 같은 시각화 차트가 구현된다. 사용자는 단지 적합한 시각화 차트를 선정하기만 하면 된다.

시각화 추천과 라이브러리

어떤 시각화 차트를 이용하여야 하는지 모를 경우, 사용자는 시각화로 구현하고자 하는 데이터로 표현 가능한 시각화 차트를 추천 받을 수 있다. 또는 시각화 사례 라이브러리를 대상으로 적용 사례를 검색하여 적합한 시각화 차트를 선택할 수도 있다. WISE Visual에서 제공되는 시각화 차트는 20여 종이며, 계속 추가되고 있다. 사례 라이브러리 역시 계속 추가되고 있어, 사용자에게 점점 더 많은 도움이 될 것이다.




WISE Visual 구성

사용자는 데이터 디자이너를 통해 데이터에 쉽게 접근할 수 있고, 매핑 기능으로 데이터를 시각화 차트로 쉽게 구현할 수 있도록 되어 있다<그림 9>. 어플라이언스, 하둡 등 다양한 빅데이터 플랫폼과 연동뿐만 아니라 빅데이터 처리 성능을 위해 솔루션 자체적으로 인메모리 관리 기능도 가지고 있다.
WISE Visual 핵심 기능은 데이터 디자이너로 데이터 원본 뷰 마법사와 주제영역 마법사를 이용하여 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 구조를 만들고, 시각화 차트에 적용될 쿼리를 자동 생성하여, 사용자는 단지 Drag&Drop으로 데이터 항목을 시각화 차트에 매핑하여 쓸 수 있도록 한다.

빅데이터, 플랫폼에서 분석, 활용으로

많은 이들이 빅데이터 분석을 통해 비즈니스에 가치를 더하리라 기대했다. 하지만 실상 시장에서는 하둡과 같은 데이터 저장플랫폼에 중점을 두어 왔고, 분석과 활용에서는 기존과 차별성 있는 솔루션이 없었다. WISE Visual은 지자체 대시민 정책 홍보에 도입되는 등 앞으로 공공 부문의 통계 포털, 데이터 개방과 이를 활용한 시각화에 폭넓게 활용될 것으로 전망된다. 이러한 시각화 분석의 확산은 빅데이터 중심을 플랫폼에서 분석, 활용으로 이동하게 하는 긍정적인 요인이 되리라 기대해본다.

서울시 열린데이터광장과 WISE Visual

서울시는 정보공개를 가장 선도적으로 추진하고 있다. 2012년 5월 21일에 열린데이터광장(data.seoul.go.kr)을 개설하고 2014년까지 150종의 공공데이터를 개방한다는 목표를 세우고 있다.
열린데이터광장은 단순히 데이터를 공개하는 것이 아니라 신뢰도 향상을 위한 데이터 품질관리를 시스템화하여 꾸준히 수행하고 있고(데이터 품질관리를 위한 솔루션 WISE DQ 도입) 현재 진행 중인 확장사업에는 데이터 분석과 시각화를 통한 대시민 서비스 향상을 위해 WISE Visual과 WISE OLAP을 적용하고 있다.

 

 



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