1️⃣ 왜 데이터를 '결합'해야 하는가?
공공데이터는 무료로 제공되고 신뢰도 높은 정보라는 장점이 있지만,
단일 데이터만으로는 사용자에게 깊이 있는 인사이트를 전달하기 어려운 경우가 많습니다.
이럴 땐 외부 데이터와 결합하여 시각화를 확장하면
더 풍부한 맥락과 비교, 예측까지 가능해집니다.
예를 들어, 기상청의 **‘기온 변화 데이터’**와 민간 기업의 **‘아이스크림 판매량 데이터’**를 결합하면
“날씨가 아이스크림 소비에 어떤 영향을 미치는가”라는
행동 기반 인사이트를 시각화할 수 있습니다.
공공데이터가 사회적 배경을 보여준다면,
외부 데이터는 그에 따른 사람들의 반응이나 소비 행동을 나타내는 데이터라고 볼 수 있습니다.
또한 정부 기관에서 제공하지 않는 소셜미디어 반응, 기업의 고객 행동 로그, 설문조사 결과 등을
공공데이터와 조합함으로써, 보다 실제적인 콘텐츠 시각화 또는 정책 분석이 가능합니다.
단순한 통계 그래프를 넘어 의미 있는 이야기를 만들어내기 위해,
이러한 데이터 결합은 이제 필수 전략이 되었습니다.
2️⃣ 복합 시각화를 위한 데이터 조합 방식 3가지
공공데이터와 외부 데이터를 결합하는 방법은 목적에 따라 다양하지만,
일반적으로 다음의 3가지 방식을 통해 복합 시각화를 구성할 수 있습니다.
① 병렬 비교 (비교형 시각화)
서로 다른 출처의 데이터를 하나의 그래프에 병렬로 표현하는 방식입니다.
예: 공공의 출산율 통계 + 민간 육아용품 매출 데이터 → 출산율 저하가 산업에 미치는 영향
② 통합 테이블 기반의 분석
공공데이터와 외부 데이터를 기준 값(지역, 시기, 연령 등)으로 묶어
하나의 통합 테이블로 구성하고, 이를 기반으로 시각화하는 방식입니다.
예: 지역별 미세먼지 농도 + 병원 호흡기 질환 내원 수 → 건강 영향 인과 추정
③ 시계열 결합 분석
시간 흐름에 따라 각기 다른 데이터의 변화량을 함께 시각화해
상관관계나 유사 패턴을 도출합니다.
예: 전력 소비량(한국전력) + 평균 기온(기상청) → 기후변화에 따른 전력 수요 예측
각 방식에 따라 시각화 도구 선택이 달라질 수 있으며,
엑셀이나 스프레드시트로도 기본적인 병합과 차트 생성이 가능하지만,
Tableau, Datawrapper, Flourish와 같은 시각화 툴을 사용하면 보다 정교하게 표현할 수 있습니다.
3️⃣ 실전 사례: 외부+공공 데이터로 만든 인사이트 차트
실제 콘텐츠 예시를 들어보겠습니다.
한 지역 블로그에서는 **서울시 보행자 사고 통계(공공데이터)**와
**도로 포트홀 신고 건수(민간 앱 데이터)**를 결합해
“포트홀 많은 지역에서 사고도 많은가?”를 주제로 시각화한 콘텐츠를 만들었습니다.
방법은 간단합니다:
- 서울시의 자치구별 보행자 교통사고 통계를 공공데이터포털에서 수집
- 민간 앱에서 제공하는 포트홀 위치 및 신고 수 데이터를 다운로드
- 두 데이터를 자치구 기준으로 병합하여 막대그래프와 히트맵으로 시각화
결과적으로 강남구, 영등포구처럼 포트홀이 많은 곳에서
보행자 사고도 상대적으로 많다는 흐름이 시각적으로 도출되었고,
이 인사이트는 “도로 보수 정책 강화 필요성”이라는 메시지로 이어졌습니다.
이처럼 데이터를 결합하면 단순히 수치를 나열하는 것을 넘어
사회적 이슈를 구체적이고 설득력 있게 표현할 수 있는 시각화 콘텐츠가 완성됩니다.
4️⃣ 데이터 결합 시 주의할 점과 팁
데이터 결합은 강력한 시각화 전략이지만,
다음과 같은 부분에서 주의가 필요합니다.
- 기준 값(지역명, 연도 등) 형식 통일: 예) '서울시' vs '서울특별시'
- 데이터 단위의 통일: 예) 백만원 vs 억원 / 1일 평균 vs 누적값
- 시간축 맞추기: 월별 데이터와 분기별 데이터를 함께 쓰면 왜곡 발생
- 출처 명시: 공공과 민간 데이터는 출처에 따라 신뢰도가 달라질 수 있음
또한, 시각화 시에는 반드시
각 데이터의 출처와 측정 방식이 다르다는 점을 표시해
독자의 오해를 방지해야 하며,
가능하면 원본 데이터 링크나 출처명을 함께 표기하는 것이 좋습니다.
복합 시각화를 처음 시도하는 경우엔
비교 대상이 명확하고, 결합 기준이 간단한 2가지 데이터부터 시작하는 것을 추천합니다.
경험이 쌓이면 3가지 이상 데이터를 결합하거나
시계열 + 지역분석을 동시에 구현하는 복합 콘텐츠로 발전시킬 수 있습니다.