1️⃣ 시각화를 위해선 데이터의 형태부터 이해하자
공공데이터 시각화를 제대로 수행하려면 가장 먼저 데이터의 형태부터 구분할 수 있어야 합니다.
데이터는 크게 **정형 데이터(Structured Data)**와 **비정형 데이터(Unstructured Data)**로 나뉘며, 이 구조는 시각화의 방향성과 도구 선택에 큰 영향을 미칩니다.
- 정형 데이터는 행과 열로 명확히 구분되어 있는, 엑셀이나 데이터베이스에 담기기 쉬운 수치 기반 데이터입니다. 예: 인구 수, 사고 건수, 온도 변화 등
- 비정형 데이터는 텍스트, 이미지, 영상, 음성, 댓글 등 구조가 일정하지 않은 데이터로, 보통 NLP(자연어 처리)나 텍스트 마이닝을 통해 분석 후 시각화됩니다.
많은 초보자들이 모든 공공데이터를 ‘표’처럼 쉽게 사용할 수 있다고 착각하지만, 정형/비정형 데이터의 차이를 이해하지 못한 채 시각화를 시도하면 중간에 벽에 부딪히는 경우가 많습니다.
따라서 어떤 데이터를 시각화 대상으로 삼을 것인지를 결정하기 전에, 먼저 이 구조적 차이를 파악하는 것이 핵심입니다.
2️⃣ 정형 데이터: 시각화에 가장 적합한 공공데이터
정형 데이터는 시각화에 가장 적합한 데이터 유형으로, 다양한 시각화 도구와 차트 유형을 적용하기 쉽습니다.
공공데이터포털(data.go.kr), 통계청(KOSIS), 보건복지부, 기상청 등에서 제공하는 대부분의 수치 기반 자료들이 여기에 속합니다.
✅ 대표적인 정형 데이터 유형
- 연도별 인구 수 (성별, 연령별 포함)
- 지역별 교통사고 건수 및 사망자 수
- 질병별 진료 통계
- 실거래가, 물가 지수, 실업률
- 일별 미세먼지 농도, 강수량 통계
이러한 정형 데이터는 CSV, XLS, JSON 등의 파일 형태로 제공되며, 엑셀, Datawrapper, Tableau, Flourish 등 거의 모든 시각화 툴에서 바로 활용할 수 있습니다.
✅ 정형 데이터 시각화의 장점
- 시계열, 범주형, 비율형 등 다양한 차트로 변환 가능
- 데이터 정제 과정이 간단하고 오류 발생률 낮음
- 비교/추세/분석형 콘텐츠 제작이 쉬움
- 시리즈형 블로그 구성에 유리
예를 들어 ‘서울시 2020~2024년 미세먼지 농도’를 정형 데이터로 받아 꺾은선그래프로 시각화하면, 시기별 환경 변화 흐름을 한눈에 파악할 수 있어 정보성 + 전문성 + 트렌드 요소를 모두 갖춘 콘텐츠가 됩니다.
3️⃣ 비정형 데이터: 분석 과정은 복잡하지만 활용 가치 높다
반면 비정형 데이터는 시각화까지의 과정은 다소 복잡하지만, 잘만 활용하면 콘텐츠 확장성과 차별화된 정보 제공 측면에서 매우 유용한 유형입니다.
대표적으로 댓글, 뉴스 기사, 민원 텍스트, 질의응답 기록, SNS 데이터 등이 여기에 해당합니다.
이런 데이터는 일반적인 그래프나 표로 바로 표현하기 어려우며, 전처리 → 분석 → 시각화의 3단계 과정을 거쳐야 합니다.
보통은 자연어 처리(NLP), 키워드 추출, 감성 분석 등을 통해 정량화한 뒤, 워드클라우드, 빈도 막대그래프, 감정 분포 차트 등으로 시각화하게 됩니다.
✅ 비정형 데이터 시각화 예시
- 워드클라우드: 민원 게시판에서 자주 언급되는 키워드 시각화
- 감정분석 그래프: SNS 데이터에서 긍/부정 감성 분포 표현
- 이슈 트렌드 꺾은선그래프: 시간대별 주요 키워드 등장 빈도
- 네트워크 그래프: 댓글 간 연관 키워드 연결 분석
예를 들어, 서울시 120 다산콜센터의 민원 텍스트를 분석하여 시민들이 어떤 문제에 가장 민감하게 반응하는지를 워드클라우드로 시각화하면, 정책 수립이나 지역 커뮤니케이션 전략 수립에 매우 유용한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
다만, 비정형 데이터는 기초 분석 툴 또는 Python, R 등의 기술적 활용이 필요하기 때문에, 초보자보다는 중급 이상에게 적합한 유형이라 할 수 있습니다.
4️⃣ 블로그에 적합한 데이터 유형은? 콘텐츠 목적에 따라 선택하자
시각화를 통해 블로그 콘텐츠를 강화하고자 한다면, 정형 데이터 활용을 기본으로 시작하는 것이 가장 안정적인 선택입니다.
처음에는 교통사고, 인구 변화, 기온 변화, 부동산 거래 등 단순한 수치 데이터로 실습하면서, 점차 비정형 텍스트 분석 콘텐츠로 확장하는 방식이 좋습니다.
✅ 추천 활용 방식
| 정형 데이터 | ★★★★★ | 낮음 | 매우 높음 | 인구 통계, 환경 통계 |
| 비정형 데이터 | ★★★☆☆ | 높음 | 높음 (차별화 가능) | 민원 텍스트, SNS 분석 |
정형 데이터를 통해 시각화 콘텐츠 구조를 익힌 후, 한글 워드클라우드 툴, 감정 분석 웹 플랫폼 등을 활용하면 비정형 데이터도 큰 부담 없이 도입할 수 있습니다.
또한 블로그에 시리즈형으로 작성할 경우,
- “정형 데이터로 보는 OOO 이슈”
- “텍스트 분석으로 본 시민 의견 변화”
와 같이 구성하면 정보 전달력 + 검색 유입 + 차별화 콘텐츠 경쟁력을 동시에 확보할 수 있습니다.