도구 파악 결 → 선택 기준 결 → 적용 결 → 효과 결
데이터 시각화 도구를 선택할 때 저는 어떤 사람이 어떤 목적으로 볼 것인지를 먼저 정의합니다. 같은 데이터를 보더라도 개발자용 분석 대시보드와 경영진 보고용 자료는 도구가 달라야 합니다. 도구 파악 자리에서는 Tableau·Looker Studio·Metabase·Matplotlib 등을 용도에 따라 구분합니다. 선택 기준 자리에서는 비기술 직군이 보는 경우라면 코드 없이 갱신되는 셀프서비스 BI 도구를 선택하고, 유연한 커스터마이징이 필요하면 Python 기반 라이브러리를 씁니다. 적용 자리에서는 팀 프로젝트에서 주간 KPI 대시보드를 Looker Studio로 구성했을 때, 비개발 직군도 데이터를 직접 확인할 수 있게 돼 보고 비용이 크게 줄었습니다. 효과 자리에서는 도구가 맞지 않으면 데이터는 있어도 사람이 보지 않는 대시보드가 됩니다.
잘 쓰이는 시각화가 잘 만들어진 시각화보다 중요합니다.