[IT / 데이터분석] 데이터 드리븐 디자인 (이현진) _ 책 리뷰 _ UX 디자이너를 위한 데이터 마인드 안내서!

[IT / 데이터분석] 데이터 드리븐 디자인 (이현진)

책 리뷰 _ UX 디자이너를 위한 데이터 마인드 안내서!

 

 

 

도서명ㅣ데이터 드리븐 디자인
부제ㅣUX 디자이너를 위한 데이터 마인드 안내서
저자ㅣ이현진
출판사ㅣ유엑스리뷰
페이지ㅣ212쪽    
출판일ㅣ2024년 07월 30일

 

 

 

 

 

 

저자 소개

저자 : 이현진

홍익대학교 조형대학 디자인컨버전스 학부 교수. 한국의 1세대 UX 디자인 교육자로 그동안 주요 기업의 수많은 UX 디자이너를 양성해 왔다. 카이스트 산업디자인학과에서 학사와 석사 학위를, 미시간 대학교에서 석사 학위를 취득했다. LG전자 디자인 연구소에서 디자이너로 일했으며, 2001년부터 홍익대학교 교수로 부임하여 20년 이상 학생들과 함께하고 있다. UX 디자인, 모바일 디자인, 데이터 기반 디자인 관련 과목들을 담당하고 있으며, 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육과 디자인-데이터 융합 교육 과정을 개발하여 운영하고 있다. 한국 R 사용자회 회원으로서 데이터 과학 커뮤니티에 참여하고 있다. 저서로는 『UX 디자인이 처음이라면』이 있다.

목차

추천의 글
프롤로그, 데이터로 꿈꾸는 내일의 디자인

1부. 디자인의 자화상, 현재를 이해하기

1장. 디자이너와 데이터 사이의 거리

2장. 디자인의 전통적인 협업 방식과 새로운 협업자들
1) 고전적 디자인 연구 방법론과 특징
2) 완벽보다는 최선을 추구하는 디자인
3) 디자인의 변화를 요구하는 기술 환경

3장. 디자인을 위한 데이터
1) 디자인 과정에서 반복되는 발산과 수렴
2) 디자인 데이터의 특성

2부. 디자인과 데이터의 접점

1장. 데이터 기반 디자인, 데이터 활성화 디자인, 제너레이티브 디자인
1) 데이터 기반 디자인: Data Driven Design
2) 데이터 활성화 디자인: Data Enabled Design
3) 제너레이티브 디자인: Generative Design
4) 기존의 디자인 방법론을 개선하는 기술로서의 데이터

2장. 게임 체인저, 인공지능 사용자 경험
1) 인공지능 서비스의 등장
2) 인공지능 서비스의 개발 방법 변화
3) 인공지능 서비스의 사용자 역할 변화
4) 데이터 친화적인 디자인 방법론

3장. 데이터 과학의 연구 방법과 협업, 그리고 탐구적 데이터 분석 방법론
1) 데이터 과학의 정의와 역할
2) 데이터 과학과 학제적 협업
3) 디자인 리서치 과정과 탐구적 데이터 분석 방법론의 유사성

4장. 디자인과 데이터의 필연적 공생
1) 디자인과 데이터의 접점에 대한 주요 논의
2) 디지털 데이터에 기반한 디자인 프로세스가 가져올 변화
3) 디자인하는 인공지능의 역할과 한계, 그리고 인간 디자이너의 과제

3부. Design with EDA 방법론의 현실적 상상

1장. Design with EDA의 콘셉트 스케치
1) 스펙큘러티브 디자인 시나리오
2) 데이터 셋, 변수, 값으로 정의하는 디자인 프로젝트

2장. Design with EDA의 디자인 프로세스와 단계별 내용
1) 디자인 문제의 발견 단계의 데이터 연구 방법론 적용
2) 디자인 문제의 정의 단계의 데이터 연구 방법론 적용
3) 디자인 해결안의 개발 단계의 데이터 연구 방법론 적용
4) 디자인 해결안의 구현 및 평가 단계의 데이터 연구 방법론 적용
5) 데이터 관리 대시보드를 활용한 디자인 프로젝트 지원

3장. Design with EDA를 적용한 디자인 사례 연구 1단계: 디자인 프로젝트 데이터 셋 구축
1) 프로젝트 선언문과 주요 변수 선정
2) 데이터 큐레이션
3) 데이터 셋의 세부 변수 정의
4) 데이터 전처리 과정과 정돈된 데이터 셋 구축

4장. Design with EDA을 적용한 디자인 사례 연구 2단계: 데이터 시각화
1) 데이터 시각화를 통한 변수의 변동 현황, 변수 간 관계 현황 도출

5장. Design with EDA를 적용한 디자인 사례 연구 3단계: 변수 패턴과 디자인 콘셉트
1) 디자인 변수 현황과 변수 패턴 발견
2) 디자인 변수 패턴을 반영한 디자인 콘셉트 도출
3) 디자인 콘셉트 이후의 Deign with EDA 프로세스

4부. 데이터 문해력을 갖춘 디자이너 되기

1장. 디자이너를 위한 데이터 문해력
1) 대학 교과 과정의 데이터 문해력 교육
2) 대학 비교과 및 평생 교육 과정의 데이터 문해력 교육
3) 기존 데이터 문해력 교육의 문제점
4) 디자인 씽킹 교육 프로그램의 시사점
5) 디자인 실무에서 필요한 데이터 활용 능력에 관한 선행 연구

2장. 디자인-데이터 융합 교육 과정의 실천 사례와 시사점
1) 홍익대 디자인컨버전스 학부의 디자인-데이터 융합 교육 모델
2) 디자인-데이터 융합 교육 사례의 시사점

3장. 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육의 비전
1) 데이터 문해력 교육 내용의 툴킷화
2) 데이터 문해력 툴킷 모듈별 학습 내용과 활용 방법
3) 데이터 문해력 교육 형식의 다변화

4장. 데이터 문해력을 갖춘 디자이너의 미래
1) 디자이너의 미래는 장밋빛인가, 회색빛인가
2) 어쨌거나, 기술 발전은 멈추지 않는다

에필로그, 이 책을 쓰면서 알게 된 것들
감사의 글, 이 책이 나오기까지
부록, 홍익대 디자인컨버전스 학부의 디자인-데이터 융합 교과 운영 사례
참고 문헌

 

 

ㅣ 데이터로 시작하는 디자인

 

디지털 데이터는 현재 어느 곳에나 존재하고 끊임없이 생성되며 지속적으로 소비되고 있다.
정량화되고, 복제되고, 융합되는 데이터는 모든 산업을 하나의 언어로 묶어 더 강력한 힘을 발휘한다. 

 

전 수학을 배우고 난 이후에 계속 수포자였던 거 같은데요. 숫자를 읽는 것도 정말 싫어하고, 굳이 숫자를 읽으며 살아야 할까라는 생각도 많이 했었던 거 같습니다. 사회에 나가서, 일상생활을 하면서 숫자를 보는 일이 많을까라는 생각을 했었는데요. 그런데 지금은 그때 왜 더 숫자와 친해지지 못했을까라는 생각을 하고는 합니다. 

 

IT기업에서 기획자라는 직무로 일을 하면서 모든 일을 숫자로 의사결정을 하고 있는데요.  숫자를 빠르게 이해하고 잘 활용하지 못한다면 일의 진척이 어려운 상황이 되었습니다. 숫자와는 전혀 상관이 없어 보이는 디자이너들조차도 지금은 콘셉트등을 물어보는 것보다는 숫자를 먼저 물어보고는 합니다. 

 

이번 책 [데이터 드리븐 디자인]은 UX 디자이너를 위한 책이라고 나왔지만, 아직 숫자와 많이 친해지지 못한 저에게도 너무 큰 도움이 될 거 같아 읽기 시작하였고, 읽고 난 이후에 실제로 데이터를 대하는 저의 마인드를 다시 한번 더 다잡게 된 거 같아서 도움이 된 거 같습니다. 그리고 미처 정립되지 못한 데이터에 관한 지식이 조금 더 정제된 형태로 정리되는데 도움이 된 거 같아 좋았던 거 같습니다.  

 

 

이번 책의 장점이라면 데이터를 더 잘 활용하기 위한 다양한 방법론을 설명해 주고, 데이터를 이용한 일의 흐름을 설명하고 있다는 것인데요. 사실 많은 기업들이 데이터를 활용한다고 하지만, 실제로 이런 데이터를 어떻게 어떤 식으로 활용해야 할지는 아무도 모르고 눈을 가린 채 일을 한다는 생각을 여러 번 한 적이 있었는데요. 이번 책은 진행된 프로젝트와 사례, 그리고 방법론에 적용을 통해 이런 과정을 어떻게 풀어가야 할지 잘 설명해주고 있어서 데이터를 활용한 일을 흐름을 잡는데 도움이 되었답니다. 

 

 

이전에 대학교를 다니며 회계를 배웠을 때, 회계를 숫자로 이해할게 아니라 하나의 언어로 배워야 한다는 이야기가 아직도 기억에 남는데요. 그때는 그 말의 의미를 전혀 이해하지 못했지만, 이제는 이해할 것도 같습니다. 데이터도 그냥 숫자로 바라볼 것이 아니라 하나의 언어와 같이 단순한 숫자로 끝나는 것이 아닌 숫자에 여러 가지의 의미를 내포하고 있기에 숫자로 된 데이터를 이해할 수 있는 문해력이 필요한 것입니다. 그런데 저는 지금까지 이 문해력은 키울 생각을 하지 않았고 수학을 풀어보는 공식을 찾기 위한 노력만 하다 보니 제대로 데이터를 이해하지 못했던 거 아닌가라는 생각이 듭니다. 이번 책은 이런 저에게 데이터에 관한 깨달음을 주었다고 할 수 있을 거 같습니다. 

 

 

 

이번 책을 분명 디자이너에게 데이터에 조금 더 관심을 가질 수 있게 만들어 주고, 데이터를 바라보는 관점과 마인드를 잡아주는데 많은 도움이 되는 책이라고 생각하는데요. 그렇다고 꼭 디자이너만을 위한 책이라고 생각되지는 않는 게 기획자 또한 이 책에서 이야기하는 것처럼 데이터에 대한 문해력을 더 많이 키워야 하며, 데이터를 활용하는 관점 또한 다양하게 가져할 것입니다. 또한 협업을 필수로 하는 입장에서 IT기업에 일을 하는 모두가 이번 책을 통해 서로가 어떻게 협업을 해야 할지 알아가는 시간을 가질 수 있다면 의미 있지 않을까라는 생각이 들었습니다. 

 

출판사로부터 책을 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다. 

 

 

데이터 드리븐 디자인

디자이너는 어떤 데이터를 수집해야 할까? 디자인을 정량적 데이터만으로 판단할 수 있을까? 데이터에서 어떻게 디자인 콘셉트를 도출할까? 데이터가 디자인 결과물이 되기까지의 전 과정 상세 해설! 애플, 아마존, 마이크로소프트 등 선도적 기업들의 디자인 팀은 ‘데이터 드리븐 디자인’을 통해 디자인 관련 의사결정을 내린다. 데이터를 토대로 가설을 검증하기 위해 데이터 수집과 분석을 실시하고, 문제 해결을 위한 디자인 콘셉트를 도출하는 것이다. 이 과정에서 필요한 능력이 ‘데이터 문해력’으로, 특히 UX 디자이너에게 가장 권장되는 스킬이지만 아직도 디자인에 적합한 데이터 활용법을 잘 배워서 배출되는 경우는 드물다. 방대한 데이터를 선별하고, 이해하고, 거기서 인사이트를 끌어내야만 “근거 있는” 디자인 방향을 세우고 개발자나 기획자와 원활히 커뮤니케이션할 수도 있으므로 데이터 드리븐 디자인 역량을 보유한 디자이너에 대한 채용 수요는 세계적으로 급증하고 있다. 디자인 실무에서도 데이터를 매개로 협업하고 UX 디자인을 발전시키는 방식은 대세가 되었다. 현장에서 디자이너들에게 데이터 문해력을 가르쳐 온 저자는 이 책을 통해 데이터 과학을 전공한 공대 출신이 아닌 디자이너들도 데이터를 자유자재로 활용할 수 있도록 돕고자 한다. 디자이너가 데이터를 두려워하지 않고 또 하나의 표현 도구로 활용할 수 있도록 디자이너의 관점에서 데이터를 바라보며, 데이터 드리븐 디자인의 프로세스부터 핵심 이론, 최신 연구와 논문 분석, 실제 데이터 분석 사례까지 알차게 담았다. 특히 배경지식이 없는 디자이너도 쉽게 시작할 수 있도록 디자인에 꼭 필요한 개념만 선별하여 친절한 설명을 제공하는 것이 특징이다. 저자는 삼성, 현대, LG 등 주요 기업의 수많은 UX 디자이너를 배출해 온 한국 1세대 디자인 교육자답게 직관과 손끝 감각에만 의존하지 않고 객관적인 데이터를 기반으로 디자인의 목적과 근거를 설정하고 디자인 콘셉트를 도출하는 방법을 실무적으로 안내한다.

저자

이현진

출판

유엑스리뷰(UX REVIEW)

출판일

2024.07.30

 

 

[넷플릭스/유튜브] 넷플릭스 가격 부담 없이 겜스고에서 저렴하게 이용하는 팁

 

 

[유튜브/디즈플러스/넷플릭스] 유튜브 프리미엄을 저렴하게 결제하고 이용하는 팁