2022년 오픈 소스 데이터 시각화 툴 TOP 10

최종 업데이트:2022-11-28

데이터 시각화 툴 는 데이터를 보는 방법을 바꿀 뿐만 아니라, 빠르고 효과적인 의사결정을 내리는 데도 결정적인 역할을 합니다. 하지만 많은 사람들이 시각화 툴의 필요성을 이해하면서도, 투자 비용의 문턱을 선뜻 넘기 어려워합니다. 그래서 이번 포스트에서는 무료로 사용가능한 데이터 시각화 툴 에 대해 알아보겠습니다.

1. FineReport

FineReport (이하 파인리포트) 에서  간단한 드래그 앤 드롭만으로 주간, 월간, 연간 보고서를 손쉽게 만들어 줄 수 있고, 데이터 시각화 툴 로서 뿐만 아니라 데이터 의사결정 분석 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 

데이터 시각화 툴
-매개 변수 전달 또는 데이터 필터링을 기반으로 데이터 팁, 대화형 강조, 시리즈 상호 작용

FineReport는 각종 데이터베이스와 직접 연동할 수 있으며, 엑셀과 유사한 인터페이스를 기반으로 하고 있습니다. 자체 개발한 19종류의 html5차트 및 50개 이상의 차트 스타일을 기본으로 제공하는 것도 특징입니다. 또한 3D 차트와 동적 차트 효과를 지원합니다. 교차 플랫폼에서 웹 디자인에 적용하고 실시간 업데이트를 지원할 수 있습니다.

파인리포트는 엑셀과 유사한 인터페이스를 기반으로 간단한 드래그 앤 드롭만으로 시각화를 실현할 수 있습니다.

또한, 파인리포트는 강력한 데이터 시각화 기능을 가지고 있으며, 다양한 대시보드 템플릿과 셀프-개발한 시각화 플러그인 라이브러리(plug-in libraries)를 제공합니다. 또 다른 놀라운 기능은 실시간 시각화입니다. 데이터 입력 기능을 통해 데이터를 데이터베이스에 다시 쓰고 최신 데이터를 시각화할 수 있습니다.

현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 국내 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다.  

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2. 시각화 툴: Chartblocks

영국 소속 회사가 개발한 Chartblocks는 JAVAScript D3.js를 이용하여 HTML5 통계 차트를 생성해주는 데이터 시각화 툴입니다. 숫자로 이루어진 데이터를 멋진 엑셀 지도와 같은 차트로 만들어주고, 단 몇 분 만에 지루한 수치 자료를 아름다운 시각화 화면으로 구현할 수 있습니다. ChartBlocks로 시각화한 데이터는 디바이스 종류와 스크린 크기 등의 제한 없이 자유롭게 호환이 가능합니다. 

Chartblocks 시각화 툴

3. 데이터 시각화 툴 & 대시보드 솔루션: Google Data Studio

Google Marketing Platform의 일부인 Google Data Studio를 통해 사용자는 자신의 데이터와 대시보드에 대한 여러 뷰를 작성할 수 있습니다. Google Data Studio는 Google Analytics와 연동되어 있으며, 특히 이 두가지 툴은 무료버전을 사용할 수 있기 때문에 매우 강력한 페어링을 실현할 수 있습니다.

데이터 시각화 툴

4. Openheatmap

차트 빌더(builder)를 사용해 거의 모든 유형의 차트를 만들 수 있으며,  ChartBlocks인터페이스는 컬러, 크기 및 폰트를 포함한 모든 부분을 사용자가 설정할 수 습니다.

데이터 시각화

Openheatmap은 하나의 키 만으로 지리적 데이터를 포함한 스프레드시트에서 지도차트를 제작할 수 있습니다. Google 스프레드시트와 함께 사용 가능하므로 Openheatmap을 사용하려면 스프레드시트를 반드시 업로드 해야 합니다. 

5. 대쉬보드 솔루션: Microsoft Power BI

태블로와 마찬가지로 Microsoft Power BI도 무료로 다운로드할 수 있습니다. 또한 태블로처럼 마이크로소프트 역시 사용자들이 참고할 수 있는 시각화 갤러리를 제공하며, 무료 시각화 샘플을 사용할 수도 있습니다.

파워비아이

6. 대화식 데이터 시각화 툴: Python

Python은 시각화 전용 툴은 아니지만, 그래프 제작을 위한 다양한 라이브러리를 제공하고 있습니다. 사용자가 대화식 플롯(plot)이 필요한 경우에도, 라이브 플롯이 필요한 경우에도 Python은 적합한 라이브러리를 가지고 있습니다.

데이터 시각화 툴

프로그래밍 언어인 ptython은 강력하고 유연한 기능을 가지고 있으며, 전문적 시각에서 python은 데이터 사이언티스트에게 없어서는 안 될 도구라고 할 수 있습니다. 하지만 프로그래밍 스킬이 필요하기 때문에 일반 사용자들에겐 접근성이 떨어진다는 단점이 있습니다. 

7. 자바스크립트 기반 라이브러리: D3

D3는 ‘Data Drivened Document’(데이터 기반 문서)의 약자로, 데이터에 기반을 둔 문서를 다룰 수 있는 자바스크립트 기반 라이브러리입니다. D3.js는 HTML, SVG(Scalable Vector Graphics), CSS를 사용해 데이터를 시각적인 결과물로 나타냅니다. 

D3

D3는 강력한 SVG 처리 능력을 자랑합니다. SVG 속성에 데이터를 쉽게 매핑할 수 있으며, 데이터 처리, 레이아웃, 알고리즘 등과 같은 많은 도구와 방법을 통합 가능합니다. 활성화된 커뮤니티와 풍부한 데모를 가지고 있지만, API 레벨은 이직 낮은 상태입니다.

8. Leaflet

Leaflet은 모바일 디바이스용 대화형 맵의 자바스크립트 라이브러리입니다. 대부분 개발자들이 필요로하는 지도형 차트 기능을 가지고 있습니다. 

데이터 시각화 툴

특히 지도 어플리케이션에 맟춰 개발하고 모바일로 화면을 조회하는데 우수한 호환성을 보여줍니다. API는 플러그인 메커니즘을 지원하지만, 기본으로 제공하는 기능은 생각보다 간단하며, 어느 정도의 프로그래밍 스킬을 갖춘 사용자에게 사용이 권장됩니다.

 9. Open Refine.

open refine는 데이터를 빠르게 시각화하여 보도하고자 하는 기자들을 위해 제작되었지만, 유사한 데이터 뷰를 필요로하는 사용자에게도 좋은 선택이 될 수 있습니다. 사용자들이 데이터와 시각화를 업로드 하여 타 사용자들과 공유할 수 있는 “River”라는 갤러리도 제공합니다.  무료 데이터 시각화 툴 로써 좋은 선택입니다.

10. 데이터 시각화 툴 태블로 Tableau

태블로의 핵심은 엑셀과 유사한 피벗테이블(PivotTable)과 피벗차트(PivotChart)입니다. 태블로는 비교적 초기에 BI 시장에 진출해 이 핵심 기능을 중점으로 데이터 시각화를 선두하고 있습니다. 

태블로

태블로는 디자인 측면에서도 뛰어난 기능을 자랑합니다. 디자인, 색상, 사용자 인터페이스까지 심플하고 깔끔한 느낌을 주며, 기본 제공하는 소스만으로도 디자인적으로 뛰어난 시각화 화면을 제작할 수 있습니다. 

실제로 태블로에서는 사람들이 어떤 차트를 선호하는지, 또 사용자들에게 어떤 시각화 경험을 제공할 수 있는지를 연구하는데 많은 투자를 하고 있습니다. 간단한 차트 작업(엑셀과 유사함)으로 사용자는 디자인적으로도 뛰어난 빅데이터 활용 사례 분석 효과를 얻을 수 있습니다.

다음에는 빅데이터 관점에서 데이터시각화를 어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다.

데이터 시각화 및 빅데이터

빅데이터 및 데이터 분석 프로젝트의 인기가 높아지면서 시각화가 중요해지고 있습니다. 기업은 점점 더 기계 학습으로 대량의 데이터를 수집하고 있는데 이러한 데이터를 정리, 이해 및 설명하기가 어려울 수도 있습니다. 데이터 시각화는 이러한 속도를 높을 수 있도록 비즈니스 소유자와 관계자에게 이해 가능한 방식으로 정보를 제공할 수 있는 수단을 제공합니다.

빅데이터 시각화는 장점이 있는 반면에 다음과 같은 단점도 가지고 있습니다:

  • 빅데이터 시각화 도구를 충분히 활용할 수 있도록 데이터 시각화 전문가가 필요합니다. 시각화 전문가는 조직의 데이터 사용을 최적화하고 있음을 보장할 수 있는 최조의 데이터세트와 시각화 스타일을 파악할 수 있어야 합니다.
  • 빅데이터의 시각화는 강력한 컴퓨터 하드웨어, 효율적인 저장시스템이 필요하고 심지어 클라우드로 이전해야 하기 때문에 빅데이터 시각화 프로젝트는 IT부서와 관리부서의 참여가 필요합니다.
  • 빅 데이터 시각화를 통해 제공되는 통찰력은 시각화되는 정보만큼만 정확합니다. 따라서 기업 데이터, 메타데이터 및 데이터 소스를 관리할 수 있는 인력 및 프로세스를 갖추는 것이 중요합니다.

데이터 시각화 솔루션의 공통점:

시장 중인 최고의 데이터 시각화 툴에는 몇 가지 공통점이 있습니다. 첫 번째는 제품의 사용 편의성입니다. 어떤 데이터를 시각화할 수 있는 프로그램은 사용하기 복잡합니다. 일부 데이터 시각화 툴은 문서와 자습서가 뛰어나고 사용자가 직관적으로 느낄 수 있도록 설계되었습니다.

최고의 툴은 또한 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. 실제로 최고의 툴은 단일 시각화에서 여러 데이터 집합을 처리할 수 있습니다.

또한 최고의 데이터 시각화 도구는 다양한 차트, 그래프 및 엑셀 지도 유형을 출력할 수 있습니다. 그러나 다양한 출력 기준에는 예외가 있습니다. 일부 데이터 시각화 도구는 특정 유형의 차트 또는 맵에 초점을 맞추고 매우 잘 수행합니다.

마지막으로, 비용 고려 사항이 있습니다. 높은 가격이 반드시 도구를 실격시키는 것은 아니지만, 높은 가격이 더 나은 서비스, 더 나은 기능, 그리고 더 나은 전반적인 가치 측면에서 정당화되어야 합니다.

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