“One size doesn’t
fit all” 하나의
사이즈가 모두에게 맞을 수 없다. 시중의 많은 비즈니스 인텔리전스 툴과 데이터 베이스 툴은 데이터 시각화를 몇 번의 클릭으로 사람들이 데이터를 온전히 이해할 수 있는 이상적인 방법이라고 믿게 만들었다. 과정은 매우 단순했는데, 마케팅 담당자들은 데이터를 툴에 로드하고, 사용 가능한 차트 목록에서 데이터를 선택하고, 몇 번의 클릭으로 완료되는 것이었다. 이러한 접근방식은 사실 데이터와 컨텍스트에 대한 깊이 있는 이해 없이 맹목적으로 데이터를 기술에 던지는 것에 지나지 않으며, 작업을 시작한 근본적인 질문을 구성하는 데 충분한 시간을 들이지 않고 있다. 이러한 툴에서 제시하는 사전 패키징 된 솔루션은 정의하기 어려운 문제를 해결할 수 없기 때문에 실질적으로 쓸모 없을 뿐만 아니라, 잘못된 결과를 초래하기도 한다.
사려 깊은 디자인이 이를 구출할 수 있다. 새로운 데이터 프로젝트의 시작은 늘 화면에서 벗어나서 드로잉을 하는 것으로, 숫자와 구조에 무엇이 포함되어 있는지, 그리고 어떻게 그러한 수량을 시각적으로 정의하고 정리하여 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 만드는지를 이해하기 위해 데이터를 가지고 스케치한다.
Accurat for Corriere
Della Sera. “Nobels, no degrees”- Exploratory Sketch ⓒ Giorgialupi
데이터 스케치: 어떤 식으로든 디지털 툴을 사용하여 디자인하기 전에 방정식에서 기술을 제거하는 방법으로, 새로운 사고 방식을 소개하고 특정 유형의 데이터 문제에 맞춤화된 디자인으로 이어지게 한다. 종이와 펜을 통한 데이터 스케치는 1.
가능성을 자유롭게 탐구하기위해, 2.
생각하는 것을 시각적으로 이해하기 위해,
3. 아이디어과
직관을 평가하기 위해, 4.
한계 없는, 경계 없는 생각을 돕는다.
Accurat for Corriere
Della Sera. “Nobels, no degrees”- Final Visualization ⓒ Giorgialupi
데이터 스케치는 현재 숫자의 고유한 사항을 발견하는데 매우 유용한 도구이며, 데이터 자체에 대한 새로운 질문을 제기한다. 데이터 드로잉 어휘를 확장하기 위해 디자이너는 수백 년의 시각적 정보 인코딩 즉, 중세 시대부터 현대 음악에 이르기까지 음악 표기법의 진화, 지난 세기의 아방가르드 예술가들을 특징으로 한 기하학적 형상의 실험에서 영감을 얻을 수 있다. 이러한 시각적 언어는 데이터 시각화와 분명히 다른 목표를 추구하지만, 다음과 같은 공통점을 가지고 있다: 1.
공통의 인식 원리를 공유;
2. 단순한
모양, 기호 및 명확한 색상 범위를 사용하여 메세지를 전달하고 기본 시각적 구성을 만듬.
https://medium.com/@giorgialupi/data-humanism-the-revolution-will-be-visualized-31486a30dbfb