데이터 시각화, 피그마 플러그인은 어떻게 활용할까? 🧩

안녕하세요, 구독자님 🙌

1월의 끝자락으로 접어들며 이번 주는 유독 매서운 추위가 이어지고 있습니다 ❄️ 아침저녁으로 기온이 크게 떨어진 만큼, 따뜻하게 껴입으시고 감기 조심하시길 바랍니다. 에디터는 장갑과 모자, 그리고 핫팩까지 챙겨 매일 아침 완전 무장한 상태로 집을 나서고 있답니다!

BDAI는 이러한 맹추위 속에서도 더 나은 성장을 향해 한 걸음씩 움직이고 있습니다. 지난 주 12일 월요일부터 BDAI 12기 학회원 모집을 시작했다는 사실, 알고 계시겠죠?

BDAI 학회원은 체계적인 데이터·AI 커리큘럼을 기반으로 한 학습은 물론, 실무 경험과 멘토링을 함께 경험할 수 있는데요. 현직자 강연부터 각자의 관심 직무와 역량을 더욱 날카롭게 다듬을 수 있는 직무 교육까지, 다양한 프로그램과 행사에 참여하며 스스로의 가능성을 확장해볼 수 있는 기회가 준비되어 있습니다 🚀

이번 뉴스레터에서는 학회원 모집 소식과 더불어, 데이터 분석 이후의 결과를 표현하는 과정에 대한 이야기도 함께 다뤄보려고 합니다. 아무리 좋은 분석 결과라도 어떻게 시각화하느냐에 따라 전달력은 크게 달라지기 마련인데요. 이번 편에서는 실무와 프로젝트에서 활용도가 높은 피그마 데이터 시각화 필수 플러그인을 중심으로, 피그마 툴에서 복잡한 데이터를 보다 효율적으로 설득력 있게 보여줄 수 있는 방법을 알아볼 예정입니다 📊 데이터와 디자인의 경계에서 고민해왔던 분들께 실질적인 참고 자료가 되길 바랍니다.

그럼 지금부터, 이번 주 BDAI 뉴스레터를 시작해볼게요 ⚡️

BDA NEWS

지금 BDAI는 12기 학회원 모집 중 🔊

구독자님은 희망 직군이나 관심 도메인과 관련해, 스스로의 역량을 더 키워야겠다고 느낀 순간이 있으신가요?

에디터 역시 데이터 분석 업무를 수행하며, 분석 결과를 조금 더 효과적으로 시각화할 수 있는 방법이 없을지 고민하게 되었고, 그 과정에서 시각화 코딩 관련 강의를 찾아본 경험이 있습니다. 이러한 고민의 연장선에서, BDAI에서는 SQL과 통계, 머신러닝을 중심으로 한 데이터 분석 강의를 정규 커리큘럼으로 운영하고 있다는 점이 인상 깊게 다가왔습니다.

현재 BDAI는 정규 학회원과 일반 학회원을 나누어 모집하고 있으며, 프로그래밍·데이터 분석·AI 관련 강의는 BDAI 정규반(정규 학회원)을 대상으로 진행됩니다. 정규 수업은 매주 1회, 약 1시간가량 비대면(Zoom)으로 진행되며, 녹화 영상을 통해 수업 이후에도 복습이 가능합니다. 또한 매주 과제가 제공되어, 운영진의 가이드와 함께 커리큘럼을 보다 체계적으로 따라갈 수 있도록 구성되어 있습니다. 중간고사와 기말고사 기간에는 휴회 기간도 마련되어 있어, 학업과 병행하며 참여하기에도 무리가 없습니다.

BDAI 12기 커리큘럼 알아보기

BDAI 12기 정규반 커리큘럼은 총 6개 트랙, 29개의 분반으로 구성되어 있습니다. 프로그래밍을 시작으로 데이터 분석(DA), 데이터 사이언스(DS), AI 트랙은 물론, PM·기획과 마케팅 트랙까지 폭넓게 마련되어 있는데요. 각 트랙별 분반 구성은 아래에서 자세히 살펴볼 수 있습니다 👀

모집 공지방과 함께 모집 관련 Q&A가 이루어지는 오픈 채팅방도 있으니 궁금하신 분은 바로 참여해보세요!

BDAI 12기 정규반 강사진이 궁금하신 분은 아래 링크를 통하여 11기 정규반부터 함께한 5분의 강사님을 만나보세요 ✨ 더욱 전문적이고 다양해긴 12기 정규반을 통하여 AI∙빅데이터 역량을 확실하게 키우고 싶다면? BDAI 정규 학회원으로 지원하세요 👊

1️⃣ 12기 강사진 알아보기

2️⃣ BDAI 인스타그램 바로가기

BDA PICK

데이터 시각화, 피그마 플러그인은 어떻게 활용할까? 🧩

구독자님은 평소에 피그마를 얼마나 활용하고 계신가요?

BDAI 서베이·리포트팀은 리포트 제작 과정에서 피그마를 기반으로 한 공동 작업을 진행하고 있습니다. 그동안은 파이썬으로 데이터 시각화 차트를 생성한 뒤, 이를 캡처해 피그마로 불러오고 다시 정리하는 과정을 반복해왔는데요. 차트 하나를 수정할 때마다 같은 작업을 되풀이해야 한다는 점이 늘 아쉽게 느껴졌습니다.

이런 반복 작업의 흐름을 바꿔준 것이 바로 피그마 플러그인이었습니다. 데이터 구조를 유지한 채 시각화 요소를 빠르게 수정하고, 다양한 차트 형태를 비교해보는 과정이 훨씬 수월해졌기 때문입니다. 이번 뉴스레터에서는 피그마 플러그인을 중심으로, 데이터 시각화 작업을 보다 효율적으로 만들어주는 도구들을 소개해보고자 합니다.

📊 데이터 시각화, 왜 피그마 플러그인이 필요할까?

데이터 분석에서 인사이트를 도출하는 것만큼 중요한 단계가 바로 어떻게 보여줄 것인가입니다.

같은 데이터라도 어떤 형태로 시각화하느냐에 따라 전달력과 설득력은 크게 달라지는데요. 특히 리포트, 발표 자료, 카드뉴스처럼 누군가에게 설명해야 하는 결과물을 만들 때는 숫자 자체보다 구조와 맥락을 한눈에 이해할 수 있도록 만드는 작업이 중요합니다.

이때 많은 사람들이 엑셀이나 파워포인트에서 그래프를 만들고, 다시 디자인 툴로 옮기는 과정을 반복하곤 합니다. 하지만 최근에는 피그마(Figma) 하나만으로도 데이터 시각화부터 레이아웃 구성까지 한 번에 해결하는 경우가 늘고 있는데요. 그 중심에 바로 피그마 플러그인이 있습니다.

🧩 피그마 플러그인이란?

피그마 플러그인은 피그마 안에서 추가 기능처럼 사용할 수 있는 확장 도구입니다.

기본 피그마 기능만으로는 구현하기 어려운 작업—예를 들어 차트 자동 생성, 데이터 연동, 테이블 생성, 반복 요소 자동화 등을—플러그인을 통해 훨씬 빠르고 효율적으로 할 수 있습니다.

특히 데이터 시각화와 관련된 플러그인은

✔ 숫자 데이터를 그래프 형태로 변환해주고
✔ 구글 스프레드시트나 CSV 파일과 연결해 실제 데이터를 불러오며
✔ 반복되는 차트·표 작업을 자동화해 디자인과 분석 사이의 간극을 크게 줄여주는 역할을 합니다.

🛠 피그마 플러그인, 어떻게 적용할까?

피그마 플러그인을 사용하는 방법은 생각보다 간단합니다.

먼저 피그마 상단 메뉴에서 플러그인(Plugins)를 클릭한 뒤, 플러그인 관리를 통해 플러그인 창을 열어주세요. 이후 원하는 플러그인을 검색해 설치하면 됩니다. 설치가 완료된 플러그인은 작업 화면에서 마우스 오른쪽 클릭 후 Plugins 메뉴를 통해 바로 실행할 수 있으며, 우측 바에서도 설치된 플러그인을 확인하고 사용할 수 있습니다.

대부분의 데이터 시각화 플러그인은 다음과 같은 흐름으로 사용됩니다 📌

1️⃣ 플러그인 실행
2️⃣ 데이터 입력 방식 선택 (직접 입력 / CSV 붙여넣기 / Google Sheets 연동 등)
3️⃣ 차트 유형 선택 (바, 라인, 파이, 도넛 등)
4️⃣ 색상·라벨·간격 등 기본 스타일 조정
5️⃣ 피그마 캔버스에 시각화 결과 생성

이 과정을 거치면, 디자인 요소처럼 수정 가능한 차트와 표가 생성되어 이후 편집도 자유롭게 할 수 있습니다.

⭐ 데이터 시각화를 위한 추천 피그마 플러그인

[1] Chart

가장 기본적인 차트 생성 플러그인으로, 바 차트·라인 차트·파이 차트 등 주요 그래프를 빠르게 만들 수 있습니다. 숫자를 직접 입력하거나 복사해 붙여 넣기만 하면 차트가 생성되기 때문에, 데이터 시각화 입문자에게 특히 적합한 플러그인입니다. 리포트나 발표 자료용 그래프를 빠르게 만들고 싶을 때 유용해요.

[2] Charts (CSV / Excel 기반)

엑셀이나 CSV 데이터를 그대로 붙여 넣어 차트를 생성할 수 있는 플러그인입니다. 실제 설문 데이터나 분석 결과를 기반으로 시각화를 해야 할 때 활용도가 높으며, 데이터 수정 시 차트도 함께 업데이트할 수 있어 실무 프로젝트에 적합합니다.

[3] Google Sheets Sync

구글 스프레드시트와 피그마를 연동해 데이터를 불러오는 플러그인입니다. 설문 응답이 계속 추가되거나 수치가 자주 바뀌는 경우, 데이터를 다시 입력할 필요 없이 시각화 결과만 최신 상태로 유지할 수 있다는 점이 큰 장점입니다 📈

[4] Table Builder

간단하게 데이터 테이블을 생성하고 편집할 수 있는 플러그인입니다. 행·열 추가와 셀 편집은 물론, 텍스트 스타일 조정까지 기본적인 표 구성에 필요한 기능을 갖추고 있어 정리된 형태의 표 데이터를 리포트에 반영할 때 유용합니다. 복잡한 표를 직접 그릴 필요 없이 빠르게 테이블을 생성하고 수정할 수 있어, 데이터 정리와 시각화 작업의 부담을 줄여줍니다.

[5] Table Creator / Datavizer

차트뿐 아니라 데이터 테이블이 필요한 경우 유용한 플러그인입니다. 다양한 형식의 표를 자동으로 생성·정렬할 수 있어, 리서치 결과 요약 표나 대시보드 구성 시 시간을 크게 줄여줍니다.

[6] Data Visualization Templates (피그마 커뮤니티 템플릿)

플러그인은 아니지만, 데이터 시각화를 중심으로 구성된 다양한 템플릿을 살펴볼 수 있는 페이지입니다. 차트와 그래프는 물론, 전체 리포트 구조가 고민될 때 참고하기에 적합합니다. 대시보드, 인포그래픽, 리포트 레이아웃이 미리 구성되어 있어 데이터를 끼워 넣는 방식으로 빠르게 결과물을 완성할 수 있습니다.

🔍 데이터 분석 과정에서 피그마 플러그인은 이렇게 활용 가능!

피그마 플러그인을 활용한 데이터 시각화는 단순히 결과를 ‘정리’하는 단계에 그치지 않습니다. 데이터 분석의 각 과정마다 다른 역할로 활용될 수 있다는 점이 핵심인데요. 실제 분석 흐름에 맞춰 살펴보면 다음과 같습니다.

[1] 데이터 정리 & 구조 파악 단계

분석 초기에는 설문 결과나 로그 데이터처럼 행과 열이 많은 원본 데이터를 정리하는 작업이 필요합니다. 이때 Super Table이나 Table Creator 같은 테이블 생성 플러그인을 활용하면, 핵심 변수만 추려 표 형태로 빠르게 정리할 수 있습니다.

예를 들어 Z세대 소비 설문 데이터를 정리할 때, 문항별 응답 비율이나 주요 수치를 Super Table로 정리해두면 이후 분석 방향을 설정하는 데 도움이 됩니다. 엑셀에서 캡처해 붙여 넣는 대신, 피그마 안에서 바로 편집 가능한 표로 관리할 수 있다는 점도 장점입니다.

[2] 패턴 탐색 & 비교 분석 단계

데이터의 흐름이나 변화 추이를 파악해야 할 때는 Chart / Charts 플러그인이 유용합니다.

예를 들어 연령대별 이용 빈도, 기간별 변화 추이, 항목 간 비중 비교 등을 바 차트나 라인 차트로 시각화하면 숫자만 볼 때보다 패턴이 훨씬 명확해집니다. 이 단계에서는 ‘완성된 디자인’보다도 빠르게 여러 시각화 시안을 만들어보는 것이 중요한데, 플러그인을 활용하면 다양한 그래프를 빠르게 실험해볼 수 있습니다.

[3] 데이터 업데이트 & 반복 분석 단계

설문 응답이 계속 누적되거나, 수치가 자주 바뀌는 프로젝트라면 Google Sheets Sync가 특히 효과적입니다.

예를 들어 학회원 설문, 사용자 리서치처럼 데이터가 주기적으로 업데이트되는 경우, 구글 시트와 연동해두면 분석 결과를 다시 그릴 필요 없이 시각화 결과만 최신 데이터로 갱신할 수 있습니다.

[4] 인사이트 정리 & 리포트 제작 단계

분석이 어느 정도 마무리되면, 이제는 인사이트를 읽히는 형태로 구조화해야 합니다. 이때 피그마 커뮤니티의 Data Visualization Templates를 활용하면, 대시보드·리포트·인포그래픽 레이아웃을 빠르게 구성할 수 있습니다.

차트와 표를 단순히 나열하는 것이 아니라, 문제 제기 → 데이터 근거 → 해석의 흐름을 시각적으로 설계하는 데 도움이 됩니다.

📌 이런 분들께 특히 추천해요
데이터 분석 결과를 보기 좋은 리포트로 정리하고 싶은 분
디자인 툴이 낯설지만, 시각화의 중요성을 느끼고 있는 분
프로젝트·학회·대외활동에서 설득력 있는 결과물을 만들고 싶은 분

피그마 플러그인을 활용한 데이터 시각화는 분석 과정과 인사이트를 보다 명확하게 전달할 뿐만 아니라, 다양한 차트 옵션을 효율적으로 검토하며 최적의 시각화 방식을 빠르게 찾는 데 중요한 역할을 합니다.

같은 데이터라도 어떤 방식으로 구조화하고, 어떤 요소를 강조하느냐에 따라 전달되는 메시지는 크게 달라지기 마련이죠, 데이터 시각화 과정이 늘 막막하게 느껴졌다면, 오늘 소개한 플러그인 중 하나만 실제 프로젝트에 적용해보는 것만으로도 접근 방식이 한층 수월해질 수 있을 거예요.

이번 뉴스레터에서 다루지 못한 플러그인 중에서도, 평소 자주 활용하고 있는 데이터 시각화 플러그인이나 추천하고 싶은 피그마 기능이 있다면 언제든지 공유해주세요. BDAI는 앞으로도 데이터 분석 결과가 더 잘 읽히고, 더 설득력 있게 전달될 수 있는 방법을 함께 고민하며 소개해 나가겠습니다 📊