좋은 대시보드란 무엇일까?

나는 사용자가 대시보드를 본 후 무엇을 해야 하는지가 명확한 대시보드가 좋은 대시보드라고 생각한다. 그래서 좋은 대시보드는 데이터를 많이 보여주는 대시보드가 아니다. 오히려 필요 없는 데이터를 덜어낸, 다이어트가 잘 된 대시보드에 가깝다.

대시보드를 만들다 보면, ‘추이, 분포, 관계 모두 볼 수 있어야하지 않을까?’, ‘이 지표도 같이 보면 좋을 것 같은데’ 하고 욕심이 나기 마련이다. 그 의욕과 잘 만들고 싶은 마음은 충분히 이해되지만 결과적으로는 그리 좋지 못할 것이다. 정보는 많지만 그 정보를 보고 무엇을 해야 하는지 알기 어려운 대시보드인 ‘무거운 대시보드’가 되기 때문이다.

무거운 대시보드의 특징은 다음과 같다.

• 값이 커지거나 작아졌을 때 떠오르는 액션 아이템이 없는 지표가 있다.
• 함께 보았을 때 의미있는 단위로 지표 및 차트가 그룹화되어 있지 않다.
• 대시보드에 들어왔을 때 가장 먼저 눈이 가는 곳이 없고 시선이 분산된다.

웨어러블 기기로부터 받은 운동 데이터를 활용하여 대시보드를 만든다고 가정해보자.

나쁜 접근

• 운동 데이터가 있으니, 거리 / 시간 / 속도 / 심박 / 체중 변화 / 페이스를 모두 보여주자.

위와 같은 대시보드는 많은 정보를 제공하지만, 사용자가 무엇을 봐야 하고 어떤 행동을 해야 하는지 판단하기 어려울 수 있다.

좋은 접근

그럼 좋은 대시보드를 만들기 위해서는 어떻게 해야할까?

• 사용자 관점으로 시나리오를 만든다.

  “{어떤 데이터}가 {어떤 양상}을 보이면 {어떤 액션}을 한다.”

• 시나리오별로 지표, 차트를 묶는다.
• 한 페이지에서는 하나의 핵심 시나리오가 드러나도록 구성한다.
  
  

운동 데이터로 하나의 시나리오를 만들 때, 이런 과정을 거칠 수 있다.

1. 사용자가 무엇을 결정해야 하는가?

   다음 주 운동량을 결정해야 한다.

2. 그렇다면 무엇을 알아야 하는가?

   최근 운동량이 평소보다 많았는지, 적었는지 알아야 한다.

3. 그렇다면 필요한 지표는 무엇인가?

   주간 운동 시간, 주간 운동 거리, 평소 대비 증감률이 필요하다.

결과적으로, 다음과 같은 시나리오가 만들어진다.

“{어떤 데이터}가 {어떤 양상}을 보이면 {어떤 액션}을 한다.”

• “주간 운동 시간/거리가 평소 대비 높으면 운동량이 많은 것으로 평가한다. 따라서 다음 주 운동량을 줄인다.”
• “주간 운동 시간/거리가 평소 대비 낮으면 운동량이 적은 것으로 평가한다. 따라서 다음 주 운동량을 늘린다.”

나의 접근 방식

이러한 방식으로 스포츠 훈련 데이터 분석 대시보드를 설계했다. 내가 클라이언트와의 미팅을 통해 정의한 시나리오는 다음과 같다.

1. 월/주 단위로 평균과 대비해서 훈련 시간, 훈련 거리가 낮아지면 과소 훈련으로 판단하여 다음 월/주에는 훈련량을 늘리고, 높아지면 과훈련으로 판단하여 훈련량을 줄인다.

2. 시즌별로 훈련량과 퍼포먼스를 비교하여 이번 시즌을 평가하고, 다음 시즌 전략을 수립한다.

이에 따라 나는 1번 시나리오 페이지와 2번 시나리오 페이지를 분리했다. 1번 시나리오의 목적은 선수의 현재 퍼포먼스를 평가하는 것이 아니라, 다음 훈련량을 조절하는 것이었다. 따라서 속도나 심박 같은 퍼포먼스 지표를 전면에 배치하기보다, 주간·월간 훈련량과 평균 대비 변화량이 먼저 보이도록 구성했다.

2번 시나리오에서는 시즌을 평가하는 데 필요한 핵심 훈련량과 퍼포먼스 지표를 한 테이블에 모았고, 전체 시즌의 Min/Max를 함께 표시해 현재 시즌의 상대적인 위치를 빠르게 파악할 수 있도록 했다.

결국 시즌을 평가할 때 중요한 질문은 “지난 시즌보다 퍼포먼스가 좋아졌는가?”이다. 따라서 모든 퍼포먼스 지표를 보여주기보다, 해당 질문에 답하는 데 필요한 대표 지표를 선별하고 시즌별로 비교할 수 있도록 구성했다.

결국 좋은 대시보드는 많은 데이터를 보여주는 대시보드가 아니다. 사용자가 해결해야 할 문제와 의사결정 과정을 먼저 정의하고, 그 과정에 필요한 데이터만 남겼을 때 비로소 유용한 대시보드가 만들어진다.