데이터 리터러시를 극대화해주는 데이터 시각화 기술 사례

데이터 리터러시를 
극대화해주는 
데이터 시각화 기술 사례

최근에는 이러한 데이터 시각화를 전문가가 아닌 사람도 

쉽고 빠르고 정확하게 할 수 있도록 많은 시각화 툴이 개발되어 있는데요,
데이터 시각화는 데이터가 가진 아직은 찾아내지 못한 인사이트들을

도출할 수 있는 방법론으로서도 큰 역할을 해 나갈 수 있습니다.

데이터를 탐색하고 분석하는 과정에서

데이터 시각화를 활용하는 것을 시각적 분석(Visual Analytics)라고 합니다.

적재적소에 맞는 시각적 분석을 위해서는 시각화에 대한 정확한 이해가 선행되어야 하는데요,
차트를 만드는 원리나 시각화 기반으로 인사이트를 도출하는 방법과 같은 내용도 숙지해야 할 것입니다.

이는 데이터 인사이트의 활용이 새로운 상품이나 서비스, 마케팅 등의 기회로

이어지게 되므로 기업이 데이터 시각화를 적극적으로 활용해야하는 이유가 될 것입니다

 

이러한 금융기업의 사례로,

신한은행은 '서울시 생활 금융지도'를 제작했는데요,
신한은행 고객의 방대한 금융 거래 데이터를 분석하여 

서울시 각 지자체별로 고객들의 소득, 소비, 저축등의

생활 금융 현황과 연령, 업종, 지역별 특성을 인사이트로 도출하기도 했습니다

지난 2019년 자택 주소가 서울시로 등록된(2017년 12월 기준) 고객 131만명의 빅데이터를 분석한 

첫번째 결과물인 '서울시 생활 금융지도-소득 편'과 '소비편'을 발표한 바 있습니다.

서울 지역의 직장인, 자영업자, 연금소득자의 평균 월급, 가장 많은 월급을 받는 지역,

가장 많은 돈을 쓰는 지역, 카드 소비가 많은 연령층과 같은 내용의 인사이트를 확인해 볼 수 있는 자료입니다

신한은행은 이를 두고 방대한 금융 데이터 분석결과를 토대로 

복지 사각지대를 없애고 관련 정책 수립에 참고할 수 있는 자료를 제공해 

사회 전체를 위한 상생의 선순환 고리를 만드는데 기여하겠다고 밝히기도 했습니다.

이는 빅데이터를 기업 수익 창출을 위한 용도로 국한하지 않고, 

데이터 인사이트를 외부에 공개함으로써 지역사회 발전에 기여해 

데이터 활용 가치를 확대한 사례로 평가할 수 있겠습니다.

 

이렇듯 금융권 내 데이터를 다루고, 그 안에서 의미를 찾아내는 

데이터 리터러시(Data Literacy) 역량 강화의 필요성을 떠올린다면 

데이터 시각화의 효율성을 다시한번 생각해 보게 되는데요
앞으로 빅데이터의 활용을 통한 가치창출의 극대화를 위해서는 

데이터를 활용한다는 수준에서 벗어나 한단계 더 높은 수준의 

'어떻게 해야 데이터를 잘 활용하는 것인가'를 고민하는 단계로 나아가야 할 것입니다.

 

 

빅데이터와 금융권, 가치 창출 시작은 데이터 시각화로