출판사 서평
이 책이 제시하는 핵심 내용
시각화를 통해 데이터의 이면을 바라볼 수 있는 통찰을 키워주는 데이터 시각화의 교과서
이 책의 특징과 장점
데이터 시각화에 대한 개요를 설명하는 교양서
오래된 사?례부터 최신 사례까지 다양한 사례를 볼 수 있다.
어떤 독자를 위한 책인가?
데이터를 분석해서 비즈니스에 활용하고자 하는 사람
데이터 과학자
빅데이터 관련 개발자
도서 특징(책 표지 글)
데이터 시각화의 교과서
『데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트』는 시각화를 통했을 때 우리가 데이터의 이면을 어떻게 볼 ...
이 책이 제시하는 핵심 내용
시각화를 통해 데이터의 이면을 바라볼 수 있는 통찰을 키워주는 데이터 시각화의 교과서
이 책의 특징과 장점
데이터 시각화에 대한 개요를 설명하는 교양서
오래된 사례부터 최신 사례까지 다양한 사례를 볼 수 있다.
어떤 독자를 위한 책인가?
데이터를 분석해서 비즈니스에 활용하고자 하는 사람
데이터 과학자
빅데이터 관련 개발자
도서 특징(책 표지 글)
데이터 시각화의 교과서
『데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트』는 시각화를 통했을 때 우리가 데이터의 이면을 어떻게 볼 수 있는지, 유용한 정보와 종합적 조망을 제공한다. 개괄적 주제부터 중요한 세부 사항까지, 모두를 놓치지 않도록 꼼꼼히 설명하는 이 책은 데이터 시각화의 교과서라 할 수 있다. 데이터 시각화는 여전히 발전하는 분야이기에 이 분야에 활발히 공헌 중인 사람들의 아이디어와 업적을 이 책에 많이 인용했으며, 그중에서도 비즈니스 분석/보건/게임/보안/네트워크 모니터링 분야의 사례를 보면 최신 데이터 시각화를 간접적으로 나마 느낄 수 있을 것이다.

목차
__옮긴이의 글
__지은이의 글
__감사의 글
CHAPTER 1 테라바이트에서 통찰력으로
__서론 : 더 넓은 관점
__우리를 똑똑하게 해주는 것들 : 사려 깊은 시각화는 삶에 어떤 도움을 주는가?
__차트를 두려워하지 마십시오
__데이터의 세계를 보십시오
__데이터에서 지혜로
__데이터와 함께하는 하루
__데이터의 소나기와 가랑비 : 통계학자 존 보슬레이의 관점
__겉잡을 수 없는 혼란
__데이터의 라이프사이클
__데이터가 뭐고 메타데이터는 뭔지 “사실만 말하세요”
__남길 것과 버릴 것 : 저널리즘 교수이자 기술 기업가 렌 셀러스와 대화
__무엇이 중요한가?
__파급 효과
__데이터 시각화의 속성
__스플렁크 CIO 더그 하르와 머신 데이터 우물에 뛰어들기
__심오한 단순성(단순한 형태로 표현한 복잡한 데이터)
__새로운 것은?
CHAPTER 2 더 아름다운 질문
__질문의 예술
__좋은 질문
__워싱턴 DC, 1100개의 불
__스무 고개
__패턴, 컨텍스트, 질문
__무엇을 모르는지도 모를 때 소프트웨어를 어떻게 만들 것인가?
__질문 속의 질문
__가진 것을 아는 일
__질문과 메타데이터
__빠른 질문
__‘개인적인 최선’ 찾기(정보과학자 댄 길먼의 작업을 바탕으로)
__비즈니스를 위한 ‘의문세’ 감면
__좋은 질문 하기
__초보자의 마음으로 데이터에 접근
__데이터가 너무 많다고요?
__더 아름다운 질문
CHAPTER 3 이기는 조합 - 데이터 시각화의 재료 다루기
__잘 어울리는 것들만
__여러 가지 재료로 무엇을 할지 판단하기
__상차리기
__1부 - 데이터 요소를 선택, 저장, 조합하기
__2부 - 데이터 타입에 맞춘 시각화
__색깔!
__3부 - 다른 시각화를 함께 쓰기
__작은 규모의 이기는 협력
__결론
CHAPTER 4 경로, 목적, 관점
__이 길을 따라
__데이터의 줄기 따라가기
__다시 길 위로
__뚜렷한 경로, 손에 쥘 수 없는 경로
__경로와 과정
__정글에서 희귀 새 찾기 : 포장 명세서
__시간 여행, 추적, 일깨움 : 시각화 흐름과 데이터
__데이터와 묘사 경로
__교차점과 그래프 시각화
__다리, 네트워크, 역할
__점에 대한 세련된 설명
__지도 위의 점 그 이상(패트릭 마이어의 관점)
__데이터 포인트 이상의 것
__기억해야 할 점
CHAPTER 5 당신의 시야
__통과하는 것
__애매한 부분의 인식
__모든 게 당신의 관점에 달렸습니다
__데이터 모델 vs. 사용자 모델
__권한을 주는 vs. 인상적인, 심성 모델
__UX 디자인과 데이터 이해
__변화를 아낄 수는 없을까요?
__학습된 인터페이스 vs. 직관적 인터페이스
__T2 - 기술 × 훈련
__당신의 장치에 달렸습니다
__야구, 바순, 거장의 경지
__HCI와 슈나이더만의 ‘황금률’에서 얻은 믿음직한 조언
__사용편이성과 데이터 시각화
__톰 소여 소프트웨어 CEO 브렌던 매든과 함께 바라본 사용자 주도 디자인
__월트 바트만과 함께 하는 조망 : 색깔과 조합
__요약
CHAPTER 6 생각하는 기계
__데이터 분석의 음양
__분석의 대규모화 : 지식, 데이터 마이닝, 기계 학습
__갱도 진입
__수동과 자동
__자동화한 관찰과 사람의 가설
__블랙박스, 장난감 상자, 상자 바깥
__직관과 알고리즘
__관련성과 인과관계에 대한 실망
__앞으로 올 것들은 어떤 모양일까요?
__어떻게 접을 것인가?
__다중 지능과 데이터 시각화
__의문, 아이디어, 통찰력
__사람, 컴퓨터, 협업
__부분의 합
CHAPTER 7 뒤늦은 깨달음, 예견, 통찰
__1부 - 데이터에 적응하기
__보조 맞추기
__2부 - 데이터 시각화의 새로운 차원
__3부 - 실시간
__방 안의 코끼리
__교차하는 경계
__자료
__INDEX

지은이 서문

모래집 vs. 박물관의 진열대

우리는 지혜를 물려받지 못한다. 스스로 찾아야 한다.
_ 마르셀 프루스트

이 책은 명세 모음집이 아닙니다. 그보다는 아이디어와 관찰, 대칭적인 생각, 대화를 모아 놓은 것에 가깝습니다. 박물관의 진열대보다는 어린이가 들어가서 노는 모래집에 가깝습니다. 이 책 자체가 완성본이 아니라 아이디어를 얻고, 이리저리 돌려 보고, 다른 관점에서 바라보게 하는 가이드에 더 가깝습니다.
나는 종종 박물관에 가서 천체 망원경 같은 전시물을 보며 어떻게 발전해왔는지 추측하고는 합니다. 물론 만지지는 않습니다. 이 책도 당신의 상상력을 일깨울 충분한 결과물이 되었으면 합니다. 박물관의 천체 망원경을 보듯 즐겁게 이 책을 보며 아이디어를 생각할 수 있길 바랍니다. 그리고 영혼마저 소통할 수 있는 마음의 자세를 갖길 바랍니다.
데이터 시각화의 끝없는 잠재력을 완전히 이해하려면 여러 분야에 숙련되어 있어야 합니다. 그래서 데이터 과학자와 통계학자부터 미술가, 작가에 이르기까지 다양한 배경 지식과 세계관을 가진 사람들을 만나 그들의 생각을 이 책에 담았습니다. 이 책을 읽는 독자도 그만큼 다양하길 바랍니다. 언제나 우리는 다양한 관점에 목말라 있습니다.
당신이 매일같이 이 세상을 바라보고, 점점 더 어떤 종류의 데이터를 이해하며 그걸 사용하는 동안 나는 당신의 협력자가 되겠습니다. 때로는 모호함, 반대 의견, 불확실함 같은 것들이 한 데 모여 위대한 이야기를 이루기도 합니다. 컴퓨터 언어에서 두 가지 의미가 때로 버그가 아니라 기능일 수도 있습니다. 과학 영역에서는 부지불식간에 가장 위대한 영감을 떠올리거나 발견할 때가 있습니다. 데이터를 활용하는 방법에는 아직 미지의 영역이 많이 남아 있다고 생각합니다.
나는 이 책에서 다루는 주제에 대한 관점이 절대적이라고 말하거나, 가능한 모든 비판에 응답하려 하지는 않습니다. 오히려 그 반대입니다. 인터뷰에 응한 사람의 의견이나 생각을 이 책에 실으면서 내 생각과 일치하거나 비슷한 것만 고르지는 않았습니다. 목표는 주제에 대한 ‘당신의’ 아이디어와 상상을 끌어내고 소통하게 만드는 것입니다. 토론은 협업의 장점 중 하나입니다. 나는 가능한 한 느긋하고 천천히 이 문제에 접근하려 하지만, 동시에 최대한 사려 깊게 접근했습니다. 이 책에서 흠을 발견하더라도 모험가의 자세로 과감하게 옆으로 치우고 대화에 참여해줬으면 좋겠습니다. 나는 열린 자세의 광신도니까요.

_ 헌터 휘트니

 

옮긴이 서문

구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다.
_ 우리 속담
거짓말에는 그냥 거짓말, 지독한 거짓말, 통계 세 가지가 있다.
_ 마크 트웨인

바야흐로 데이터의 시대입니다. 다양한 데이터를 수집해서 분석해 정확한 판단을 내려야 살아남을 수 있습니다. 요즘 우리나라에서는 불행히도 개인정보 관련한 사건이 끊이지 않고 있는데 데이터를 이렇게 저급하게 사용하기 위해 수집하는 곳도 있지만, 시장의 동향을 파악한 다음 정책을 수립한다거나 더 많은 사용자에게 맞춤 서비스를 제공할 수 있도록 개선하기 위해서도 다양한 데이터를 수집하고 이를 정확히 분석하는 능력이 꼭 필요합니다.
우리 속담에도 “구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다”라는 말이 있지만, 데이터가 그냥 데이터베이스에 들어있기만 해서는 별 의미가 없습니다. 그 속에서 ‘이야기’를 읽어내야 하며, 데이터베이스를 모르는 사람도 이해하기 쉽게 ‘시각화’해야 다양한 사람의 의견을 들을 수 있습니다.
하지만 이런 시각화 과정은 양날의 칼이라 할 수 있습니다. 제대로 한다면 아주 큰 힘을 주는 도구이지만, 자칫 시각화에 참여한 사람의 실수 또는 어떤 의도에 따라 편향될 수 있습니다. 숫자의 힘은 아주 강하고, 일단 숫자를 사실이라고 믿으면 그 숫자가 쓰인 그래프나 차트가 암시하는 결론까지 자연스레 믿어버리는 경향이 있기 때문입니다. 마크 트웨인도 “거짓말에는 그냥 거짓말, 지독한 거짓말, 통계 세 가지가 있다”라는 말을 통해 숫자의 위험함을 경고한 바 있습니다.
그렇다면 제대로 시각화하기 위해서는 어떻게 할까요? 여기에는 정답이 없습니다. 데이터를 수집한 목적과 수집한 방법, 수집된 양, 그 데이터를 어디에 쓸 것인지에 따라 헤아릴 수 없이 다양하게 나뉘기 때문입니다.
하지만 어떤 데이터를 다루든 꼭 생각해야 할 기본적인 의문과 함정, 판단 근거 등은 존재하므로 이를 숙지한다면 숫자의 함정에 빠지는 일을 피하고 데이터가 전하는 이야기를 정확히 판단해 올바르게 시각화하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다.
이 책은 그런 의문과 함정에 관한 책입니다. “이렇게 하라”고 결론을 내리는 책은 아니지만, 다양한 사례를 분석하고 현장에서 일하는 수많은 전문가와 인터뷰를 통해 데이터 수집과 분석, 시각화에 관해 생각할 점들을 흥미롭고 독특한 방법으로 설명합니다.
전문 용어의 등장은 피할 수 없지만, 딱딱하지 않고 위트 있게 설명된 책이므로 꼭 이 분야에서 일하는 분이 아니더라도 “빅데이터, 빅데이터 말은 들어봤는데”, “요새 이런저런 그림으로 설명된 게 많이 보이는데 무슨 뜻인지 잘 모르겠다”하는 의문을 가졌던 분이라면 재미있게 읽을 수 있는 책이라고 생각합니다.
사람의 일은 모두 관계 속에서 이루어지는 것이라 감사의 인사를 드리자면 끝도 없겠으나, 이 책을 읽고 계신 독자분께 가장 먼저 감사합니다.
좋은 책을 맡겨주신 한빛미디어, 늘 뜻하지 않은 도움을 주고 좋은 문장으로 다듬어주는 편집자님께 감사합니다.
항상 그렇지만, 모든 것에 대해 부모님께 감사합니다.

_ 한선용