1️⃣ 왜 ‘시각화 가능한 주제’를 먼저 정해야 할까?
공공데이터를 시각화하려면 단순히 수치가 많은 데이터를 찾는 것만으로는 부족합니다.
데이터의 성격, 분류, 구조, 목적에 따라 시각화의 효율성이 달라지기 때문입니다.
특히 블로그나 리포트 콘텐츠로 활용하려면
사용자에게 전달하고자 하는 메시지를 한눈에 보여줄 수 있는 구조를 갖춘 주제를 선택해야 합니다.
예를 들어 “전국 미세먼지 측정값”이라는 데이터는
단순 수치 나열이 아니라, 시각화를 통해 지역별 격차나 시간별 변화 같은 인사이트를 뽑아낼 수 있기 때문에
훌륭한 시각화 주제가 됩니다. 반면 단일 숫자만 있는 ‘국가 예산 총액’은
정보는 되지만 시각화 측면에선 전달력이 떨어질 수 있습니다.
따라서 이번 글에서는 블로그·보고서·카드뉴스·인포그래픽 등 다양한 형식으로 전환이 쉬운
시각화 친화형 공공데이터 주제 10가지를 선정해 추천드립니다.
실제 활용 사례를 곁들여, 누구나 쉽게 응용할 수 있도록 구성했습니다.
2️⃣ 시각화에 최적화된 공공데이터 주제 10가지
- 지역별 인구 변화 추이
- 시계열 꺾은선그래프로 변화 흐름 시각화
- 세대별/성별 구성과 함께 조합하면 더욱 효과적
- 생활폐기물 배출량
- 막대그래프로 지역별 배출량 비교
- 원형그래프로 재활용/일반쓰레기 비율 표현 가능
- 대중교통 이용 현황
- 노선별 이용자 수 히트맵 시각화
- 시간대별 혼잡도 분석으로 교통 정책 콘텐츠 제작 가능
- 교육기관 수 및 학급당 학생 수
- 학교 밀집도 시각화 → 학군 콘텐츠로 확장 가능
- 초·중·고 구분한 막대그래프도 효과적
- 기초생활수급자 비율
- 복지 콘텐츠, 사회 불균형 콘텐츠의 중심 주제
- 지도형 시각화로 지역별 격차를 시각적 강조
- 전력 소비량 통계
- 월별 추이 분석 꺾은선그래프에 적합
- 산업용 vs 가정용 에너지 사용 비교도 가능
- 미세먼지/초미세먼지 농도 변화
- 연도별, 계절별 시계열 변화에 적합
- 지역·계절·기온 등과 연계한 복합 시각화 추천
- 범죄 발생 건수 및 유형별 분석
- 범죄 지도, 월별 빈도, 범죄 유형별 막대그래프 등 다양
- 보안/안전 관련 블로그 콘텐츠로 응용 가능
- 관광지 방문자 통계
- 월별 트렌드 그래프 + 지역 비교 분석
- 계절 관광 콘텐츠와 함께 연결하면 활용도 증가
- 출생·사망·혼인·이혼 통계
- 세대 간 변화 분석 콘텐츠 제작에 용이
- 꺾은선·파이차트 혼합 시각화에 최적
이 외에도 금융, 기후, 소득, 소비 등 수많은 주제들이 있지만
위 10가지는 시각화 형태가 다양하고 블로그 콘텐츠와도 연결성이 높아
시작하기에 가장 효율적인 데이터 주제라 할 수 있습니다.
3️⃣ 주제 선택 시 고려해야 할 3가지 기준
- 시간의 흐름이 있는가?
- 시계열 분석이 가능하면 꺾은선그래프, 트렌드 차트로 확장 가능
- 블로그 방문자에게 '변화'라는 메시지를 줄 수 있음
- 지역 구분이 가능한가?
- 지역 단위로 분류된 데이터는 막대·지도·히트맵 등으로 다채롭게 표현 가능
- 독자가 자신과 연결된 지역을 기준으로 몰입 가능
- 비율/구성 요소가 명확한가?
- 전체 대비 어느 항목이 많은지 보여줄 수 있으면 파이차트, 도넛 차트에 적합
- 사용자가 ‘비중’을 빠르게 이해하는 데 효과적
이 3가지 기준을 기반으로 데이터를 고르면
단순 수치를 넘어서 스토리 있는 시각화 콘텐츠로 발전시킬 수 있습니다.
또한, 동일 주제로 시리즈 콘텐츠로도 확장 가능하므로
주제 선정을 콘텐츠 기획의 시작점으로 삼는 것이 좋습니다.
4️⃣ 주제와 데이터는 다르다: 실제 활용 전에 확인할 것
마지막으로 주제를 정했다고 해서 바로 시각화 작업에 들어가는 것은 위험할 수 있습니다.
왜냐하면 공공데이터 포털에서 제공되는 데이터가 모두 활용 가능한 품질은 아니기 때문입니다.
다음 항목을 체크한 뒤 시각화를 진행하는 것을 권장합니다:
- 데이터가 최신인가?
- 컬럼 설명이 충분한가?
- 단위가 혼합되어 있지 않은가?
- 결측값/이상값이 많은가?
- 전체 기간이 균형 있게 제공되는가?
예를 들어 ‘2022년 전국 관광지 방문객 수’ 데이터를 보더라도
서울은 월별로 제공되는데, 다른 지역은 연간 총계만 제공된다면
차트를 만들어도 비교가 성립되지 않기 때문에 콘텐츠로 활용하기 어렵습니다.
따라서, 주제를 정한 후 → 해당 주제의 데이터 품질을 직접 확인하고 → 시각화 가능성을 검토한 다음
콘텐츠 제작에 들어가는 것이 효율적입니다.