1️⃣ 왜 공공데이터에 ‘외부 데이터’를 더해야 할까?
공공데이터는 풍부한 정보의 보고이지만, 단일 데이터만으로는 메시지가 한정적일 수 있습니다.
예를 들어 교통사고 데이터를 보면 사고 수, 시간대, 지역 등이 나와 있지만
해당 지역의 날씨, 도로 상태, 차량 운행량 등의 정보는 빠져 있죠.
이런 경우 외부 데이터를 결합하면 사고 발생 원인이나 경향성을 보다 입체적으로 분석할 수 있습니다.
공공데이터는 구조화된 형태로 제공되며 행정 목적에 맞춰 구성돼 있기 때문에,
소비자 관점이나 민간 서비스 지표와 완벽히 일치하지 않는 경우가 많습니다.
따라서 민간 기업의 통계, SNS 분석 결과, 크롤링 데이터 등과의 결합이 새로운 시각을 제공합니다.
예를 들어, ‘서울시 전기차 등록 대수’를 시각화할 때
공공데이터에 민간 충전소 위치 데이터를 결합하면
“전기차는 많은데 충전 인프라가 부족한 지역” 같은 정책적 인사이트까지 도출할 수 있습니다.
이처럼 공공데이터는 외부 정보와 결합될 때 더 큰 의미를 가집니다.
2️⃣ 데이터 결합, 무엇과 무엇을 연결해야 할까?
공공데이터와 외부 데이터를 결합하기 위해 가장 먼저 고려할 것은 결합의 기준점입니다.
즉, 두 데이터셋 모두에 존재하는 **공통된 키(key)**가 있어야 합니다.
대표적인 키로는 ‘지역명’, ‘년도’, ‘사업자 등록번호’, ‘학교 코드’ 등이 있으며
이 기준을 중심으로 서로 다른 정보들을 병합할 수 있습니다.
예를 들어, 기상청 날씨 데이터와 교통사고 건수를 결합하려면
‘날짜’와 ‘지역’을 기준으로 데이터를 정렬하고,
같은 일자와 지역의 정보를 나란히 배치해야 합니다.
이때 주의할 점은, 두 데이터의 지역 구분 방식(예: ‘서울특별시’, ‘서울’)이 완벽히 일치해야 한다는 것입니다.
필요하다면 ‘데이터 전처리’를 통해 표기를 통일해야 오류 없이 연결됩니다.
또한, 단위 맞춤과 시간 범위 동기화도 중요합니다.
하나는 월별, 다른 하나는 일별 데이터라면
둘 중 하나를 변환해서 동일한 기준선으로 맞춰야만 정확한 분석과 시각화가 가능합니다.
이런 사전 작업이 제대로 되어야 실제 통합 후 시각화 단계에서 오류 없이 매끄럽게 표현됩니다.
3️⃣ 복합 시각화 실전 사례: 지역별 스타벅스 vs 인구 수
복합 시각화의 대표적인 사례 중 하나는 지역 인프라와 인구 수 비교입니다.
예를 들어 공공데이터포털에서 ‘지역별 인구 수’ 데이터를 받고,
스타벅스 매장 수는 스타벅스 공식 홈페이지에서 지역별 지점을 수작업 혹은 크롤링으로 수집합니다.
이 두 데이터를 결합하면 **"인구당 스타벅스 밀도"**라는 지표를 만들 수 있죠.
이 정보를 바탕으로 히트맵 차트나 막대그래프를 만들면,
서울·경기 지역은 매장 수는 많지만 인구 대비 밀도는 낮고,
세종시처럼 인구는 적지만 매장 밀도는 높은 지역도 쉽게 파악할 수 있습니다.
이렇게 두 개의 다른 성격의 데이터를 조합함으로써,
‘전국 어디에 프랜차이즈 매장이 과포화 상태인가?’ 같은 비즈니스 인사이트까지 시각화할 수 있습니다.
또 다른 예시는 ‘학교 주변 편의시설 현황’입니다.
교육청에서 제공하는 학교 위치 데이터를 기반으로,
카카오맵 API나 네이버 플레이스에서 수집한 편의점, 카페, 학원 수를 결합해
학생 밀집지역의 생활 인프라 격차를 시각화할 수 있습니다.
이처럼 사회적 의미를 도출할 수 있는 주제에 외부 데이터를 접목하면
시각화 콘텐츠의 질이 확연히 올라갑니다.
4️⃣ 민간 데이터 수집 시 주의할 점과 활용 전략
외부 데이터를 사용할 때는 데이터의 신뢰성과 출처 명시가 중요합니다.
공공데이터는 저작권 문제가 거의 없지만, 민간 기업의 데이터는 재가공·재배포가 제한될 수 있습니다.
따라서 수집 시점과 출처, 사용 범위를 명확히 기록하고,
가능하면 **공개 API나 웹 크롤링 시 자동화 도구(예: 파이썬, 노코드 툴)**를 이용해 정기적으로 갱신 가능한 구조를 설계하는 것이 좋습니다.
또한, **신뢰도 낮은 커뮤니티 기반 통계(예: 투표, 별점, 후기 수)**는
시각화에 직접 활용하기보다 보조 지표로 사용하는 것이 적절합니다.
반면 기상청, 금융기관, 포털 기업이 제공하는 공식 수치 기반 데이터는
시각화 콘텐츠에 적극 활용해도 무방하며,
정보 신뢰도도 높아져 콘텐츠의 공신력 확보에도 도움이 됩니다.
복합 시각화를 잘 구성하면 단순한 데이터 설명을 넘어,
사용자에게 ‘의미 있는 질문’을 던지는 콘텐츠로 확장될 수 있습니다.
“왜 이 지역은 인프라가 부족할까?”, “어떤 외부 요인이 사고에 영향을 줄까?” 같은
사고를 유도하는 구조로 시각화를 설계하는 것이 복합 시각화의 핵심입니다.