비즈니스 인텔리전스 맥락에서 데이터 시각화란 무엇인가요?
어떤 맥락에서든 데이터 시각화는 사람이 쉽게 사용할 수 있도록 데이터를 구성하는 예술이자 과학입니다. 특히 비즈니스 인텔리전스의 맥락에서는 일반적으로 이해관계자에게 비즈니스에 대한 사실과 인사이트를 제시하여 그들이 조치를 취하고 비즈니스 운영에 대한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

좋은 데이터 시각화는 사용자 환경 디자인과 사람들이 데이터를 해석하는 방식에 대한 이해를 결합하여 의도한 대상에게 직관적이고 설득력 있는 정보를 제공합니다.

다음은 디자인 및 해석 선택의 몇 가지 예입니다:

디자인 측면에서, 많은 문화권에서는 한 페이지에 위에서 아래로, 왼쪽에서 오른쪽으로 글을 씁니다. 즉, 이러한 문화권에서 온 사람이 비주얼리제이션에서 가장 먼저 보게 되는 위치는 왼쪽 위입니다. 따라서 대시보드의 왼쪽 상단 공간에 넣는 콘텐츠는 전달하려는 스토리에서 매우 중요한 부분이어야 합니다. 오른쪽에서 왼쪽으로 쓰는 문화권에서는 비주얼리제이션의 오른쪽에 더 가치 있는 콘텐츠를 배치할 수 있습니다.

용어 해석의 측면에서는 사람들이 자연스럽게 잘 해석할 수 있는 것을 핵심으로 삼아야 합니다. 예를 들어, 제품 카테고리별로 매출을 표시하고 제품 카테고리가 10개인 경우 막대의 길이가 매출을 나타내는 막대 차트 또는 슬라이스의 각도가 매출을 나타내는 파이 차트를 활용할 수 있습니다. 막대 차트는 사람들이 막대의 길이를 비교하기 쉽기 때문에 더 나은 선택이 될 것입니다. 슬라이스의 크기를 거의 동일한 수준의 정확도로 구분할 수는 없습니다. 파이 차트를 선택하면 사용자가 막대형 차트로 정보를 표시할 때보다 데이터 시각화를 해석하는 데 더 많은 시간과 노력을 소비하게 됩니다.
What is data visualisation in the context of business intelligence?
Data visualisation in any context is the art and science of organising data in such a way that makes it easily consumable by a human audience. Specifically, in the context of business intelligence, you are typically presenting facts and insights about a business to stakeholders in order for them to take action and make better decisions to run that business. 

Good data visualisation combines user experience design with an understanding of how people interpret data to provide something intuitive and compelling for the intended audience to use. 

Here are some examples of design and interpretation choices you might make:

In terms of design, many cultures write on a page from top to bottom, left to right. This means that the first place on any visualisation that a person from any of these cultures will look is top left. Consequently, the content you put in the top left space of your dashboard should be a critically important part of the story you are trying to tell. In a culture that writes right to left you might put higher-value content on the right-hand side of the visualisation. 

In terms of in terms interpretation you want to key into things that people are naturally good at interpreting. For example, if you are presenting sales by product category and you have 10 product categories you could choose to leverage a bar chart where the length of the bar represents sales or a pie chart where the angle of the slice represents sales. A bar chart would be a better choice because people find it easy to compare the length of a bar. We cannot distinguish between the sizes of a slice with anywhere near the same level of accuracy. Choosing a pie chart would leave your users spending more time and effort interpreting your data visualisation than if you had chosen a bar chart to present the information to them.