오늘은 Chart.js, 그리고 추가적인 스타일링을 가능하게 하는 어노테이션(Annotation) 플러그인의 사용 방법에 대해 새롭게 알게 된 바를 정리해보고자 합니다. 사실 공식 문서를 찾아보면 친절하게 설명이 되어 있긴 하지만, 한글로 작성된 자료는 거의 없었기 때문에 같은 환경에서 작업하시는 분들께 많은 도움이 될 것이라 생각합니다. 이 글이 Vue에서의 데이터 시각화 방법이 궁금하신 개발자분, 그리고 Chart.js와 플러그인을 어떻게 잘 활용할 수 있는지에 대해 궁금하신 개발자분들께 도움이 되기를 바랍니다.
매년 1월이 되면 현대카드에서 연간명세서 서비스를 오픈한다. 연간명세서는 사용자의 신용카드 결제 내역을 분석하여 한 해의 소비 패턴을 다양한 테마로 풀어낸 보고서이다. 이러한 서비스를 제공하는 건 현대카드 뿐만이 아니다. 유튜브 뮤직에서는 리캡(recap), 멜론에서는 마이 레코드(my record) 서비스를 각각 출시하여 연말결산 보고서를 제공한다. 이제는 한 해를 마무리하는 하나의 문화로 자리잡아가고 있는 데이터 결산 서비스. 어떻게 사용자를 즐겁게 만들고 또 기업에는 어떤 이익이 되는지, 이러한 서비스 뒤에 숨은 심리학 이론을 살펴보자.
데이터 신뢰성이란 데이터가 얼마나 실제 정보를 똑바로 담고 있는가에 대한 개념으로 이해하면 좋습니다. 데이터 자체에 틀린 정보가 담겨있을 수도 있으며, 확실한 값이 아닌 추정 값을 데이터로 적재하는 등 데이터의 신뢰성을 떨어뜨리는 원인은 다양합니다. 당연한 말이지만, 신뢰도 높은 데이터를 수집하고 분석하는 것이 올바른 빅데이터 활용이라고 볼 수 있습니다. 이번 편에서는 데이터의 신뢰도를 떨어뜨리는 경우들이 구체적으로 어떤 것들이 있는지에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
데이터는 흐릅니다. 다시 말해 그 흐름 중 어느 한 곳이라도 품질이 제대로 관리되지 않으면 다운스트림에서 문제가 생길 수 있다는 이야기입니다. 그래서 요즘에는 ‘데이터가 없는 것보다 잘못된 데이터에 기반한 의사 결정이 더 무섭다’는 말도 자주 보입니다. 하지만 저품질 데이터, 불량 데이터의 발생을 완전히 틀어막기는 거의 불가능합니다. 그러면 우리가 할 수 있는 일은 한 가지, 문제가 발생했을 때 적절하게 대처하는 것입니다. 그리고 그 대처의 첫걸음은 ‘무엇을 체크하면 되는지 인식’하는 일입니다.