10년 전, 저는 회사가 한 고객을 잃게 만든 차트를 만들었습니다.
기술적으로 틀린 것은 아니었습니다. 하지만 일곱 개의 조각에 각기 다른 색상을 입힌 3D 파이 차트는 한 제품 라인이 심각한 적자를 보고 있다는 사실을 전달하는 데 실패했습니다. 고객은 그것을 보고, 예의상 고개를 끄덕였지만, 결국 잘못된 결정을 내렸습니다.
저는 그 이후로 시각화 실수를 피하는 데 집착하게 되었습니다.
실수 #1: 주방 싱크대 같은 대시보드
증상: 한 화면에 15개의 차트. 5가지 다른 차트 유형. 색상이 곳곳에. 스크롤 필요.
발생 이유: "이 데이터가 필요할지도 몰라"라는 생각. 무언가를 빠뜨리는 것에 대한 두려움.
해결책: "이 대시보드가 어떤 결정을 지원하는가?"라고 묻고, 그 결정에 직접적으로 기여하지 않는 모든 것을 제거하세요. 저는 대시보드당 최대 3-5개의 시각화를 목표로 합니다.
현실적인 이야기: 제가 한때 물려받은 대시보드에는 47개의 차트가 있었습니다. 사용자들과 인터뷰한 후, 그들 중 단 6개만 보고 있다는 것을 알게 되었습니다. 우리는 하루 만에 그것을 다시 만들었습니다.
실수 #2: 오해의 소지가 있는 Y축
증상: 0에서 시작하지 않는 Y축(시작해야 할 때). 차이를 과장하는 잘린 축.
발생 이유: 때로는 의도적인 조작. 보통은 도구의 기본 동작 때문.
해결책: 막대 그래프의 경우, 항상 0에서 시작하세요. 선 그래프의 경우, 상황에 따라 다릅니다. 작은 비율 변화를 보여줄 때는 더 높은 값에서 시작하는 것이 적절할 수 있지만, 명확하게 주석을 달아주세요.
테스트 방법: 합리적인 사람이 이 축으로 인해 오해할 수 있는가? 그렇다면 수정하세요.
실수 #3: 무지개 색상 팔레트
증상: 모든 데이터 계열에 서로 다른 색상 사용. 한 차트에 빨강, 주황, 노랑, 초록, 파랑, 보라 전부 사용.
발생 이유: 소프트웨어 기본 팔레트. "색상이 많을수록 구분하기 쉽다"는 믿음.
해결책: 중요한 부분에는 하나의 강조 색상을 사용하세요. 나머지 모든 것은 회색으로 처리하세요. 여러 색상을 꼭 사용해야 한다면, 같은 계열의 3-4가지 색상만 고수하세요.
연구 결과: 무지개 팔레트는 특히 자연스러운 순서가 없기 때문에 문제가 있습니다. 빨강이 파랑보다 큰가요? 우리 뇌는 모르기 때문에 더 열심히 일해야 합니다.
실수 #4: 차트 지저분함
증상: 3D 효과. 두꺼운 격자선. 장식적 요소. 배경 이미지. 그림자 효과.
발생 이유: 도구가 쉽게 만들어 줌. 사람들이 "전문적"이거나 "흥미로워 보인다"고 생각함.
해결책: 정보를 직접 전달하지 않는 모든 것을 제거하세요. 확신이 서지 않으면 제거하세요.
에드워드 터프트는 이것을 "차트 정크"라고 부르며 옳습니다. 모든 픽셀은 데이터를 이해시키기 위해 작용해야 합니다.
실수 #5: 데이터에 맞지 않는 차트
증상: 12개의 조각으로 된 파이 차트. 범주형 데이터에 선 그래프 사용. 100개 이상의 포인트가 있는 시계열 데이터에 막대 그래프 사용.
발생 이유: 차트가 무엇을 전달해야 하는지 고려하지 않음.
해결책: 답변하려는 질문에 맞는 차트 유형을 선택하세요:
- 값 비교? → 막대 그래프
- 추세 보여주기? → 선 그래프
- 전체에 대한 부분? → 누적 막대 그래프 (또는 4개 이하의 조각일 경우 파이 차트)
- 상관관계? → 산점도
실수 #6: 명확한 계층 구조 부재
증상: 모든 것이 같은 크기. 시각적 강조 없음. 가장 중요한 통찰이 두드러지지 않음.
발생 이유: 모든 데이터를 동등하게 중요하게 취급.
해결책: 크기, 색상, 위치를 사용하여 강조를 만들어내세요. 가장 중요한 숫자가 가장 커야 합니다. 핵심 차트는 왼쪽 상단에 위치해야 합니다.
저는 "눈을 가늘게 뜨고 보기 테스트"를 사용합니다. 대시보드를 눈을 가늘게 뜨고 보세요. 가장 중요한 것이 여전히 두드러지나요? 그렇지 않다면 계층 구조를 강화하세요.
실수 #7: 컨텍스트 누락
증상: 비교 대상 없는 숫자. 설명 없는 추세. 의미 없는 데이터.
발생 이유: 청중이 "좋음"이 무엇인지 안다고 가정.
해결책: 항상 비교를 보여주세요 — 이전 기간, 목표, 벤치마크, 또는 평균. 중대한 사건에 대한 주석 추가. 시청자가 무엇을 알아야 하는지 설명하는 간단한 텍스트 포함.
나쁜 예: "매출: 230만 달러"
더 나은 예: "매출: 230만 달러 (목표 대비 +15%)"
실수 #8: 단순한 것을 지나치게 복잡하게 만들기
증상: 막대 그래프로도 충분한데 버블 차트 사용. 간단한 흐름에 산케 다이어그램 사용. 기본적인 비교에 레이더 차트 사용.
발생 이유: 정교해 보이려는 욕망. "기본" 차트에 대한 지루함.
해결책: 메시지를 전달하는 가장 단순한 차트를 사용하세요. 복잡한 차트는 더 단순한 차트로 보여줄 수 없는 복잡한 관계를 위해 남겨두세요.
저의 규칙: 차트를 읽는 방법을 설명해야 한다면 다른 차트를 고르세요.
실수 #9: 일관성 없는 디자인
증상: 차트마다 다른 색상 구성. 다양한 글꼴. 같은 페이지에서 어울리지 않는 스타일.
발생 이유: 다른 시간에 생성된 차트. 여러 사람의 기여. 스타일 가이드 없음.
해결책: 시각적 언어를 정하고 그것을 고수하세요. 같은 색상은 같은 의미를 가집니다. 같은 데이터 유형에는 같은 차트 유형을 사용하세요. 일관된 타이포그래피.
이것은 사람들이 생각하는 것보다 중요합니다. 불일치는 시청자가 각 차트를 읽는 방법을 다시 배워야 하게 만듭니다.
실수 #10: 접근성 무시
증상: 빨강-초록 색상 조합. 낮은 대비. 작은 텍스트. 대체 텍스트 없음.
발생 이유: 다양한 사용자에 대한 고려 부족. 자신의 환경에서만 테스트.
해결책:
- 색맹 친화적인 팔레트 사용 (많은 도구에서 제공)
- 충분한 대비 확보 (WCAG 지침 참고)
- 범주를 구분하기 위해 색상뿐만 아니라 패턴이나 라벨 포함
- 설명적인 제목과 대체 텍스트 추가
남성의 약 8%가 어떤 형태의 색각 이상을 가지고 있습니다. 그것은 아마도 여러분 팀이나 청중 중 누군가일 것입니다.
메타 실수
가장 큰 실수는 개별적인 실수가 아니라 실제 사용자에게 시각화를 테스트하지 않는 것입니다.
데이터를 모르는 사람에게 차트를 보여주세요. 그것이 무엇을 말하는지 물어보세요. 그들이 이해하는 데 얼마나 걸리는지 시간을 재보세요.
그들이 어려워한다면, 그들의 잘못이 아닙니다. 차트의 잘못입니다.
좋은 시각화의 모습
제가 본 가장 좋은 시각화들은 공통된 특징을 가지고 있습니다:
- 차트 당 하나의 명확한 메시지
- 명확한 계층 구조 (무엇을 먼저 봐야 할지 앎)
- 최소한의 장식
- 일관된 디자인
- 해석을 위한 컨텍스트
- 다양한 시청자가 접근 가능함
도움이 되는 도구들
ChartGen과 같은 현대적 도구들은 모범 사례를 자동으로 적용하여 이러한 실수 중 많은 것을 피하는 데 도움을 줍니다. AI는 12개의 조각으로 된 파이 차트를 추천하거나 3D 효과를 적용하지 않을 것입니다.
하지만 도구는 보조 수단일 뿐, 판단력을 대체하지는 못합니다. 왜 이러한 실수가 문제인지 이해하는 것은 사용하는 소프트웨어와 관계없이 그것들을 발견하는 데 더 능숙해지게 만듭니다.
마지막 생각
모든 시각화 실수는 공통된 근본 원인을 공유합니다: 명확하게 전달하는 것보다 인상적으로 보이는 것을 우선시하는 것.
목표는 감탄시키는 것이 아닙니다. 정보를 전달하는 것입니다.
무언가를 "보기 좋아서" 추가하고 있다는 것을 발견하면, 잠시 멈추고 물어보세요: 이것이 누군가가 데이터를 더 빨리 이해하는 데 도움이 되는가?
그렇지 않다면, 삭제하세요.