데이터시각화 전문회사 탠저블비츠TangibleVitz

지금까지는 데이터를 어떻게 다루고, 접근하고 유지할 것인가가 중요했고 아주 멋진 시각화를 만드는것에 골몰했습니다.

이제는 과도한 데이터정보와 잘못된 정보디자인, 난해하고 조잡한 데이터 레포팅으로 인한 위험한 인사이트 추출을 경계해야합니다.

think first
do later

approach

Approach

당신은 어떤 문제점과 니즈를 가지고 있습니까?

저희도 데이터가 어딘가 쌓여 있다고 듣긴 했습니다만...

데이터 커뮤니케이션을 어디서부터 어떻게 시작해야 하나요?

남들처럼 JavaScript, Python, R, 이런걸 시작하면 되는 건가요?

Approach

여기 직관적이고 확장성 있는

데이터시각화 방법론을 제안합니다.

Data-Driven Visualization

데이터시각화를 위해서는 그래픽능력이 아닌 분석능력과 동시에 시각화능력과 IT기술위에 서비스로 구현할 수 있는 능력이 필요하며, 시각화 의도와 방향이 목적과 어긋나지 않도록 해야합니다. 또한, 데이터의 범주안에서 정보를 보고, 사용자를 위한 시각적 목적을 설정하고 이를 끝까지 고수해야 하며, 전문가 자신의 관점이 아닌 데이터 자체의 표현에 집중해야 합니다.

데이터 정련을 통해 데이터의 시각화 특성을 구조화한 후 스토리텔링과정을 통해 데이터맞춤형시각화를 완성합니다. 데이터 마이닝을 시각화도구와 잘 연계해서 활용한다면, 기존에 볼 수 없었던 데이터의 본질을 찾아낼 수 있으며 이는 심층적인 질문을 가능하게 하여 뛰어난 전략으로 이어져 기업과 사회에 큰 도움을 줄 수 있을 것입니다.

Process

think first do later

approach

Data-Driven Visualization

think first
do later