데이터가 비즈니스에서 중요한 문제로 대두된 이후 데이터를 다루는 분석에 대한 관심도는 끊임없이 상승하고 있습니다. 이제 분야를 막론하고 데이터 분석은 중요한 핵심 스킬과 비즈니스 해결 방법으로 인식되고 있습니다.
불과 얼마전까지 패스트캠퍼스, 인프런을 비롯한 대부분의 교육 시장의 강의는 Python과 SQL과 같은 솔루션을 기반으로한 데이터 분석 기초 방법론이 대부분의 인기 강의 목록을 차지했습니다.
흥미롭게도 채용 시장에서 분석가들에게 요구하는 역량도 인사이트를 행동으로 전환하는 데 도움이 되는 기술이 아니라 데이터 준비 및 분석 기술에 중점을 두고 있습니다.
데이터 분석에 대한 시장 성숙도가 올라가면서 이제는 분석 방법 이상에 대한 고민을 하고 있습니다. 실무 케이스를 기반으로한 데이터 분석 프로젝트 또는 기초부터 심화 개념과 프로젝트를 함께 담은 복합 과정들이 등장하고 있습니다.
최근에 인기를 끌고 있는 강의 들의 특징은 데이터에서 인사이트를 뽑아내는 과정을 소개하는 특징을 가지고 있습니다. 특히나 태블로와 같은 시각화 솔루션에 대한 관심도도 많이 올라갔는데, 이는 데이터를 시각화하는 과정이 결국 데이터로 부터 의미있는 인사이를 뽑아내는 과정을 담고 있기 때문입니다.
단순히 데이터를 모으고 처리하고 분석하는 스킬이 아닌 어떻게 데이터를 활용하고 시각적으로 보여줄지에 대한 고민을 하는 영역을 데이터 스토리텔링이라고 합니다.
아직은 국내에서는 조금은 생소한 용어이지만 이미 해외에서는 몇년전부터 관심을 받아오고 있는 영역입니다. 데이터 분석 솔루션 역량은 데이터 분석 그 자체를 의미하지 않습니다. 데이터로부터 가치있는 이야기를 만들어 나가는것이 데이터 분석에서 더 중요한 관점입니다. 데이터가 모든 문제를 해결해준다는건 반쪽자리 이야기입니다. 데이터의 처리, 분석, 해석에는 인간의 판단이 중요한 역할을 합니다.
데이터 스토리텔링의 3요소
데이터 스토리텔링은 데이터로부터 발견한 인사이트를 시각적 요소와 결합하여 이야기로 전달하는 방법입니다.
- 데이터 : 데이터는 스토리텔링의 기초입니다. 단순히 이야기에 몇 가지 수치를 추가하는 것은 데이터 스토리가 아닌 스토리일 뿐입니다. 데이터의 인사이트를 발견하여 그 의미의 중요성을 다른 사람들에게 설명하는 데 데이터 스토리는 큰 도움이 됩니다.
- 이야기 : 데이터 스토리텔링의 구조입니다. 데이터를 설명하는 데 사용되는 단어나 맥락 뿐 아니라 정보를 의미 있고 매력적인 스토리라인으로 구성하는 방법에 관한 것입니다. 대부분의 경우 스토리를 전달하려면 여러 데이터 포인트나 차트를 함께 연결해야 합니다.
- 시각화 : 데이터 스토리의 얼굴 입니다. 데이터가 복잡한 경우 이를 데이터 차트로 시각화하면 청중이 쉽게 이해가기 어려운 이상 현상, 패턴, 추세 등을 직관적으로 볼 수 있습니다. 데이터 시각화, 다이어그램, 이미지를 효과적으로 사용하면 청중이 새로운 관점으로 데이터를 바라보게 할 수 있습니다.
올바른 데이터와 이야기 그리고 시각적 요소가 결합하면 비즈니스의 변화를 끌어내는게 훨씬 수월해집니다.
데이터 스토리텔링은 의사결정을 더 쉽게 하여 비즈니스의 빠른 변화를 주도하기 위해 이야기와 시각 자료를 사용하여 인사이트를 전달하는 설득력 있고 구조화된 접근 방식입니다.
데이터 스토리텔링이 왜 중요한가요?
의미있는 인사이트라도 단순히 데이터의 나열이나 차트만으로는 ‘아 이러한 인사이트가 있구나’라는 것을 알기 어렵습니다.
인사이트가 조직에 혹은 청중에게 잘 전달되고 전달의 효과를 극대화하는데 데이터 스토리텔링은 중요한 역할을 합니다.
여기에는 사람들의 관심을 끌고 행동하도록 동기를 주는 심리학적 요소가 들어가있습니다.
예를 들어, ‘프로모션을 변경하면 매출이 30% 증가할 수 있다는 것’을 전달했다고 하더라도 실제 프로모션 담당자가 해당 캠페인을 조정하지 않는 한 분석은 쓸모 없습니다. 아무리 좋은 인사이트라고 하더라도 결국 실행되지 않으면 1g의 가치도 만들어내지 못합니다.
실행으로 이루어지지 못하는 여러가지 이유 중 그케 2가지가 주요합니다.
- 데이터 분석을 충분히 이해하지 못했거나
- 인사이트 적용에 따른 프로모션의 증감 효과를 확신하지 못하는 경우
신경과학자들은 인간의 두뇌가 순수한 사실 보다 이야기에 반응한다는 사실을 발견했습니다. 이야기는 뇌가 공감하는 감정을 느끼도록 합니다. 뇌에서 공감과 감정을 담당하는 부분을 편도체라고 합니다. 실제로 편도체가 손상된 환자는 더 이상 감정을 느끼거나 무엇을 결정할 수 없다고 합니다. 사람들은 통계를 듣지만 이야기를 느낍니다. 그리고 감정이 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하기 때문에 스토리텔링은 청중을 더 공감하게 하여 그들의 뇌가 정보를 더 쉽게 처리하도록 도움을 줍니다. 사회 심리학자 조나단 하이트(Jonathan Haidt)는, “인간의 마음은 논리 프로세서가 아니라 스토리 프로세서입니다.”라고 말했습니다. 아무리 논리적 전달이 중요하다고 하지만 이야기는 그것보다 훨씬 쉽게 가치를 느끼게할 수 있습니다.
데이터 스토리텔링은 사실 기반의 일반적인 보고에 비해 세 가지 인지적 이점을 제공합니다.
더 기억할 수 있습니다
인사이트가 청중의 관심을 끌고 더 쉽게 기억하기를 원한다면 스토리가 통계보다 더 낫습니다.Stanford 교수 Chip Heath가 수행한 연구 에서 피험자의 63%가 이야기는 기억할 수 있었지만 통계는 단 5% 만 기억하였습니다. 우리의 두뇌는 끊임없이 주변 세계를 이해하려고 노력하고 있으며, 이야기는 우리가 새로운 정보를 처리하고 유지하는 데 도움이 됩니다.
더 매력적입니다
이야기는 우리에게 흥미를 일으킵니다. 사람들은 이야기를 들을 때 심리학자들이 내러티브 이동이라고 부르는 상태에 들어갑니다 . 이 상태에서 우리는 더 개방적이고 덜 회의적이며 덜 비판적입니다. 신경과학자 유리 하슨(Uri Hasson)은 이야기를 전달하는 발표자와 청중 사이의 신경 결합이라는 독특한 유대 또는 연결 형태를 발견했습니다. 이야기를 하는 동안 양쪽의 뇌파는 유사해지며 공유되는 정보를 더 매력적이라고 느끼게 됩니다.
더 설득력이 있습니다
이야기는 통계보다 더 설득력이 있습니다. Carnegie Mellon의 연구에서 연구자들은 학생들에게 유료 설문조사로 얻은 수익 중 일부를 자선단체에 기부하도록 요청했습니다. 그들은 자선 단체에 대한 두 가지 버전의 브로셔를 테스트한 결과 스토리 버전이 통계 버전보다 평균 기부금의 두 배 이상($2.38 대 $1.14) 더 나은 결과를 보였다는 사실을 발견했습니다.신경경제학자 Paul Zak의 연구에 따르면 이야기를 듣는 사람들은 두 가지 주요 호르몬 수치가 높아진다는 사실이 밝혀졌습니다. 첫째, 스트레스 호르몬인 코르티솔은 듣는 사람의 집중을 유지하게합니다. 둘째, 공감 호르몬인 옥시토신은 청중이 행동하고 싶게 만듭니다.
사실만으론 잊혀지고, 무미건조하고, 영감을 주기 어렵다
이를 전달하는 보다 효과적인 방법이 필요합니다. 다행히 우리의 두뇌는 스토리텔링에 반응합니다. 데이터 인사이트를 이야기와 시각적 요소와 결합하면 기억하기가 더 쉽고, 설득력 있고, 동기 부여가 더 쉬워집니다.
행동경제학자 Daniel Kahneman( Thinking Fast and Slow의 저자)은 다음과 같이 말했습니다. “아무도 숫자 때문에 결정을 내린 적이 없습니다. 그들에겐 이야기가 필요해요.” 데이터 스토리를 전달함으로써 사람들이 더 나은 결정을 내리고 긍정적인 변화로 이어질 수 있습니다.
데이터 스토리텔링이 아닌 것은?
데이터 스토리텔링이 무엇인지 알아봤습니다. 데이터 스토리텔링은 비슷한 다른 방식들과 혼동할 수 있기 때문에 각각의 케이스별로 왜 데이터 스토리텔링 될 수 없는지 알아보겠습니다.
- 차트에 덧붙여진 설명어떤 사람들은 데이터 스토리텔링을 차트와 함께 제공되는 단순한 설명으로 봅니다. 데이터 스토리텔링은 단순히 데이터가 무엇인지를 설명하는 것을 넘어 사람들의 마음을 불러일으키는 역할을 하는 이야기입니다. 데이터에서 비정상적인 이상 현상, 패턴 또는 추세를 찾아내는 것은 흥미로울 수 있지만 이러한 현상이 발생한 이유를 설명할 수 없다면 데이터 스토리가 불완전한 것입니다.
- 데이터 차트"차트에는 스토리가 있습니다."라고 말하는 것을 자주 듣습니다. 몇몇 그래프는 흥미로운 데이터로 스토리의 일부가 될 수 있지만 대부분의 경우 단일 차트로는 문제와 이유를 완전히 설명할 수 없습니다. 문제를 파헤치고 적절하게 설명하려면 여러 차트가 필요합니다. 또한 차트는 많은 경우 데이터에 대한 설명이 아닌 데이터 탐색을 돕기 위해 만들어집니다. 분석과 탐색을 목적으로 설계하고 스토리를 전달할것으로 기대할 수는 없습니다.
- 대시보드대시보드가 데이터 스토리를 전달한다고 생각하는 경우도 많습니다. 대시보드는 주로 비즈니스 성과를 모니터링하고 데이터 세트를 탐색하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 대시보드는 숨어있는 인사이트 단서를 찾는 데 유용하지만 설득력 있는 데이터 스토리를 전달하는 데는 차트와 똑같이 번거롭고 불충분할 수 있습니다. 많은 분석 플랫폼이 일부 자동화된 스토리텔링 기능을 제공하지만 이 기술은 데이터의 이상 현상 만 설명하는 것으로 제한되며 원인을 설명하지 않습니다.
오늘날 데이터 스토리텔링은 기술과 사람 간의 분석 프로세스에서 중요한 차이를 만들고 있습니다. 현대 사회에서 중요성이 더 대두되고 있는 데이터를 인간의 가장 오래되고 친숙한 커뮤니케이션 형식인 이야기 결합하여 많은 사람들이 인사이트를 행동으로 옮기는 데 도움을 줄 수 있습니다.
인류의 발달 과정에서 우리는 정보를 전달하고 유지하기 위해 이야기에 크게 의존해 왔습니다. 수천 년 동안 스토리텔링을 해온 우리의 두뇌는 스토리텔링에 굶주려 있고 그에 반응하도록 맞춤화 되어 있습니다.
여러분의 비즈니스는 단순히 데이터로만 보고를 하나요 아니면 데이터에 이야기를 담고 있나요?
