많은 사람이 엑셀에 대한 편견을 가지고 있습니다. 엑셀에 대해 잘 모르는 사람은 그저 회계 장부나 복잡한 숫자 계산에 사용하는 도구라 생각합니다. 또는 데이터 처리에는 적합하지만 멋진 결과물을 위해서는 파워포인트와 같은 별도의 도구가 필요하다고 말합니다. 그렇지만 엑셀의 잠재력은 이보다 훨씬 무궁무진하며, 이를 제대로 활용하려면 우리가 평소에 사용하지 않는 기능 몇 가지만 익히면 됩니다. 지금부터 엑셀을 멋진 데이터 시각화 도구로 바꾸어줄 기능들을 하나씩 알아보도록 하겠습니다.

저는 이번 콘텐츠를 준비하면서 여행업계에서의 ‘하나투어 vs 야놀자’, 은행업계에서의 ‘하나은행 vs 토스’의 대결 구도를 머릿속에 떠올렸습니다. 오랜 업력과 탄탄한 기반을 갖춘 대형 공룡 기업들과 디지털 플랫폼을 기반으로 이미 수십조의 기업가치를 평가받고 있는 데카콘 브랜드들의 미래가 궁금해졌습니다. 결과가 어찌 됐든 서로의 장점을 잘 살려 우리에게 더 좋은 여행 서비스와 상품들을 개발해 제공했으면 좋겠습니다. 그 경험은 엔데믹 시대의 여행은 이전과는 다른 차원의 경험이 될 수 있기를 기대합니다. 여행의 가치를 새롭게 발견하고 소중함을 더욱 크게 느낄 수 있는 계기를 만들어 줬으면 합니다.

본문은 요즘IT와 번역가 윌리(Willy)가 함께 만든 해외 번역 콘텐츠입니다. 이 글의 필자인 Lenka는 UI와 UX 디자이너로 활동하고 있으며, 피그마에 관한 다양한 팁을 올리고 있습니다. 이번 글은 디자인 작업 속도를 높이는 데 도움을 줄 수 있는 고급 사용 팁과 노하우를 알려주고 있습니다.

저 역시 오랫동안 1인 미디어를 운영하며 지금까지 많은 공을 들이는 것이 ‘커버 이미지'입니다. 운영 초기에는 같은 콘텐츠를 두고, 기획자나 디자이너 등 보는 사람의 입장에 따라 서로 다른 커버 이미지 버전을 제작해 공유하는 실험을 하고, 반응을 살펴보는 과정도 거쳤습니다. 최근에는 피그마에 템플릿을 제작해두고 콘텐츠 종류에 따라 이미지를 만드는 작업을 반복하고 있습니다. 그러다 얼마 전, 이런 커버 이미지를 조금 더 쉽게, 웹상에서 제작할 수 있는 서비스를 알게 되어 오늘 소개하고자 합니다.

기업의 디자이너들이 같은 디자인 원칙을 공유하기 위해서는 같은 팀 문화를 가지고 있어야 합니다. 기업마다 브랜드 아이덴티티가 다른 만큼 디자인 팀이 가지고 있는 문화 역시 서로 다릅니다. 그렇다면 실제 기업의 디자인 팀 문화는 어떨까요? 요즘IT가 디자이너들에게 직접 이야기를 들어봤습니다. 이번 글의 주인공은 글로벌 마테크 전문 기업 AB180의 김양연 디자이너입니다. AB180은 모바일 마케팅 성과분석 솔루션 '에어브릿지'를 서비스하고 있으며, 국내외 200여 개 기업의 디지털 마케팅을 돕고 있습니다.

디자인 원칙은 성공적인 디자인을 위한 필수 요소입니다. 디자이너와 디자인 팀은 저마다 디자인 원칙을 가지고 있습니다. 여러분이 디자인 중심의 컨설팅 회사에서 일하든 일반 회사의 디자인 팀에서 일하든, 프로젝트가 어느 정도 진행된 상태라면 디자인 원칙이 사용되고 있는 것을 어렵지 않게 볼 수 있을 것입니다. 여기서 우리가 한 가지 생각해 봐야 할 것이 있습니다. 모두가 디자인 자체를 위한 원칙을 널리 사용하고 있지만, 디자이너를 위한 원칙이 과연 존재할까요?

오늘날 디지털 제품은 그 어느 때보다 복잡합니다. 하나의 제품을 만들려면 다양한 전문 지식과 고유한 기술을 갖춘 팀원들과 이해 관계자가 힘을 합쳐야 합니다. 디자인 작업은 끊임없는 커뮤니케이션의 연속이며, 우리가 생산하는 모든 디자인 산출물도 이러한 커뮤니케이션의 일환입니다. 어떻게 하면 디자인 초기 단계에서부터 이해 관계자들에게 더욱 유연한 산출물을 공유하면서도 적극적인 참여를 이끌어 낼 수 있을까요?

검색이나 광고를 통해 새로운 회사의 웹사이트를 방문한다면 랜딩페이지가 여러분을 맞이할 것입니다. 이를 보는 순간 우리의 마음속에는 제품에 대한 기대가 형성되게 됩니다. 보기에 좋나요? 그렇다면 십중팔구 괜찮은 제품일 것입니다. 반대로 형편없어 보이나요? 그렇다면 이 회사는 자금이 부족하거나 무언가 문제가 있는 것입니다.

애자일은 소프트웨어나 웹 개발 조직에게는 훌륭한 방법론이지만 일반적으로 디자인과 탐색 단계(discovery)는 홀대하기 때문입니다. 애자일 방법론에서 탐색은 이미 이루어졌다고 가정하고, 몇 가지 목표와 러프한 스펙 문서가 준비되면 프로젝트를 시작합니다. 그런데 이렇게 작성된 스펙이 사업 목표와 유저의 니즈에 부합하는 최적의 솔루션인지 검증되었다고 할 수 있을까요?

과거에는 지리 정보 이외의 시각화를 찾아보는 일이 매우 힘들었습니다. 데이터가 흔치 않았고 따라서 데이터 시각화 자체가 매우 드물었기 때문입니다. 하지만 우리는 역사를 통해 데이터 시각화가 비판적 판단을 위해 수없이 사용되어 왔다는 것을 목격했습니다. 본 글에서 우리는 데이터 시각화가 인류를 위기에서 구한 세 가지 역사적 사건을 살펴볼 것입니다.