1️⃣ Datawrapper란? 초보자에게 최적화된 시각화 도구
공공데이터 시각화를 처음 시도하는 사람들에게 가장 추천할 만한 도구 중 하나가 바로 **Datawrapper(데이터래퍼)**입니다.
복잡한 코딩이나 설치 과정 없이, 웹 기반 환경에서 클릭만으로 시각화 작업을 완성할 수 있는 이 도구는 초보자에게 최적화된 시각화 플랫폼입니다.
Datawrapper는 독일에서 개발된 오픈 툴로, 현재 전 세계 수많은 언론사와 정부기관, 교육기관에서도 널리 사용되고 있습니다.
막대그래프, 꺾은선그래프, 원형차트, 테이블, 지도 시각화 등 다양한 차트 템플릿이 제공되며, 특히 블로그, 보고서, 뉴스 콘텐츠에 삽입하기 좋은 포맷으로 자동 출력됩니다.
또한 별도의 회원가입 없이도 시각화를 실습해볼 수 있고, 한글 지원도 원활한 편이라 국내 사용자들도 무리 없이 활용이 가능합니다.
즉, 공공데이터를 빠르게 시각화하여 콘텐츠에 적용하고자 한다면, Datawrapper는 가장 쉽고 효율적인 선택이 될 수 있습니다.
2️⃣ 시각화를 위한 데이터 준비: 엑셀 or CSV 정리하기
Datawrapper로 시각화를 하기 위해 가장 먼저 필요한 것은 형식이 잘 정리된 표 형태의 데이터입니다.
공공데이터포털(data.go.kr), 통계청(KOSIS), 서울열린데이터광장 등에서 다운로드 가능한 CSV, XLS 형식의 파일이 바로 활용 대상입니다.
예를 들어 ‘서울시 구별 교통사고 건수’를 시각화하고 싶다면, 아래와 같은 구조로 데이터를 정리해야 합니다.
| 강남구 | 2,130 |
| 서초구 | 1,845 |
| 마포구 | 1,120 |
| ... | ... |
데이터를 정리할 때 유의할 점은 다음과 같습니다:
- 열 제목이 명확해야 함 (예: 지역, 인구수, 사고건수 등)
- 빈칸/합계 행/기타 문구 제거
- 숫자는 쉼표 없이 숫자만 (예: 1,230 → 1230)
- 엑셀로 정리한 뒤 CSV로 저장하면 바로 업로드 가능
이처럼 데이터 정리는 시각화 과정에서 오류를 방지하고, 정확하고 깔끔한 그래프를 만들기 위한 첫 단계입니다.
전처리만 잘 되어 있다면 이후 시각화는 정말 단순한 클릭 몇 번으로 완성됩니다.
3️⃣ Datawrapper에서 차트 만드는 가장 쉬운 5단계
이제 정리된 데이터를 가지고 실제 Datawrapper에서 차트를 만드는 과정을 살펴보겠습니다.
아래는 가장 기본적인 막대그래프 제작 기준의 실습 흐름입니다.
✅ STEP 1: 사이트 접속 및 시작
- https://app.datawrapper.de 접속
- 무료 계정 가입 또는 비로그인 상태에서도 실습 가능
- ‘Create a New Chart’ 클릭
✅ STEP 2: 데이터 입력
- ‘Upload your dataset’에서 CSV 파일 업로드 또는
- 직접 붙여넣기(ctrl+V) 가능
- 업로드 후 자동으로 표 형태로 인식됨
✅ STEP 3: 차트 유형 선택
- ‘Chart Type’ 탭에서 막대, 꺾은선, 원형 등 선택
- 데이터에 따라 자동 추천이 표시되며, 언제든 변경 가능
- 막대그래프 선택 시 카테고리(지역)와 값(사고건수) 설정
✅ STEP 4: 디자인 커스터마이징
- ‘Visualize’ 탭에서 색상, 축 이름, 수치 단위, 범례 등 편집
- 한글 입력 가능하며, 폰트도 깔끔하게 출력됨
- 필요시 강조 색상 설정, 데이터 정렬, 툴팁 수정 가능
✅ STEP 5: 게시 및 다운로드
- ‘Publish & Embed’ 클릭
- HTML 코드 복사 → 블로그 본문 HTML 삽입
- 또는 ‘Download PNG’로 이미지 저장 후 삽입 가능
이러한 방식으로 누구나 빠르게 고퀄리티 시각화를 완성할 수 있습니다.
특히 블로그용 콘텐츠에는 반응형 차트를 HTML로 삽입하는 방식이 가장 추천됩니다.
4️⃣ Datawrapper 차트를 블로그에 활용하는 꿀팁
Datawrapper의 강점 중 하나는 웹과 모바일에 자동 최적화된 반응형 차트를 제공한다는 점입니다.
따라서 블로그 포스트에 삽입했을 때 스크롤 흐름을 해치지 않으며, 모바일에서도 선명하고 깔끔하게 표현됩니다.
✅ 활용 팁 정리
- HTML 삽입법: 블로그 글쓰기 화면에서 ‘HTML 편집’ 모드 → Datawrapper에서 복사한 코드를 붙여넣기
- 차트 위 설명 추가: “아래 그래프는 2024년 서울시 지역별 교통사고 건수를 나타낸 것입니다.”
- 차트 하단 출처 표시: “출처: 도로교통공단 / 제작: Datawrapper”
- 차트 아래 해석 작성: “강남구의 사고 건수는 서울시 내 최다 발생 지역으로 확인되었습니다.”
이처럼 단순히 그래프만 보여주는 것이 아니라, 그 의미와 해석을 함께 제공하면 체류시간과 정보 전달력을 동시에 높일 수 있습니다.
또한 시리즈로 구성하면, "1편: 교통사고 데이터 시각화" → "2편: 시간대별 분석" → "3편: 예방 대책 제안" 등의 흐름으로 콘텐츠 확장이 가능합니다.