패스트캠퍼스 환급챌린지 15일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

https://abit.ly/lisbva

 

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학습 시작 날짜 및 시간

 

학습 종료 날짜 및 시간

학습장 캡처

 

 

작업물 캡처

 

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강의 후기 및 인사이트

 

대시보드 UX 설계

Exaplanatory Analysis: 어떤 인사이트를 제공할까? 

- 이해관계자 유형(C-level, 분석가 동료, 전체)에 따라 전략이 달라짐

 

오늘은 대시보드를 어떻게 UX 관점에서 설계해야 하는지에 대해 배웠다.

 

특히 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라, 어떤 인사이트를 어떤 방식으로 전달할 것인가에 따라 대시보드의 구조와 표현 방식이 달라진다는 점이 인상 깊었다. 이 중에서도 explanatory analysis, 즉 설명형 분석 대시보드에서는 데이터 자체보다 그로부터 얻을 수 있는 인사이트를 중심으로 설계하는 것이 중요하다.

 

설명형 대시보드의 가장 핵심은 "누가 이 대시보드를 볼 것인가?"이다. 예를 들어 C-level 임원을 위한 대시보드는 결론 위주의 요약된 정보, 즉 핵심 지표와 비즈니스 임팩트를 한눈에 파악할 수 있어야 한다. 반면 데이터 분석가 동료를 위한 대시보드는 분석 흐름과 맥락을 담아야 하며, 필요한 경우에는 드릴다운도 가능해야 한다. 전사적인 사용자(전체 구성원)를 대상으로 할 경우에는 시각적으로 직관적이고, 조작 없이도 해석 가능한 디자인이 필요하다.

 

즉, 사용자에 따라 시각화의 복잡도, 데이터의 깊이, 액션의 유무가 달라지고, 이를 고려해 대시보드를 설계해야 진짜 효과적인 UX를 만들 수 있다는 걸 배웠다. 단순히 예쁜 시각화가 아니라, ‘사용자가 어떤 목적을 가지고 이 데이터를 보게 될까?’라는 질문에서 출발하는 설계가 중요하다는 점이 오늘의 가장 큰 인사이트였다.