데이터 스토리텔링이란? 구성 요소, 이점 및 예

오늘날의 데이터 중심 세계에서 데이터 스토리텔링은 의사 결정 및 비즈니스 성장에 점점 더 중요해지고 있습니다. 시장 조사 분석가, 재무 분석가 및 운영 조사 분석가와 같은 데이터 분석 역할은 기업이 데이터 기반 통찰력의 중요성을 인식함에 따라 널리 보급되고 있습니다.

US BLS Occupational Outlook Handbook 2021-2031에 따르면 이러한 직무는 상당한 성장을 경험하고 있습니다.

이러한 분석가는 효과적인 분석 작업을 수행하기 위해 다양한 데이터 스토리텔링 기술을 사용합니다. 데이터 스토리텔링이 무엇인지, 데이터 스토리텔링의 주요 구성 요소와 이점, 그리고 분석가라면 데이터 스토리텔링을 더 잘할 수 있는 방법에 대해 논의해 봅시다.

데이터 스토리텔링이란?

데이터 스토리텔링에는 이해관계자에게 데이터 통찰력을 전달하기 위해 시각적이고 설득력 있는 내러티브를 사용하여 데이터를 분석하는 작업이 포함됩니다. 데이터 스토리텔러는 시각화를 사용하여 데이터의 "이유"를 설명합니다. 목표는 데이터 속성을 명확하게 설명하고 해당 데이터가 나타내는 의미 있는 컨텍스트를 제공하는 것입니다. 효과적인 의사 결정을 위해서는 데이터 및 추세에 대한 근본적인 통찰력을 제시하는 것이 필요합니다.

예를 들어, 재무 분석가는 투자자에게 캔들스틱 차트를 보여주어 가격 움직임을 보여줄 수 있습니다. 재고 또는 자산. 캔들 차트는 XNUMX가지 매매 지표("시가", "종가", "고가", "저가")를 사용하여 과거의 주식 패턴을 시각화하여 향후 시장 동향을 예측합니다.

증가 및 감소하는 가격 추세를 보여주는 촛대 그림입니다. 위키 미디어 공용

더 나은 이해를 위해 아래 비트코인 ​​가격 캔들스틱 차트를 살펴보십시오. 그래프는 2023년 첫 두 달 동안의 비트코인 ​​가격을 시각화합니다. 녹색 막대는 가격 상승 추세를 나타내고 빨간색 막대는 비트코인 ​​가격 하락 추세를 나타냅니다.

2023년 XNUMX월-XNUMX월 비트코인 ​​캔들스틱 차트

중요한 데이터 스토리텔링 측면은 데이터 스토리텔러가 비즈니스 컨텍스트와 이해 관계자 요구 사항을 이해해야 한다는 것입니다. 연구에 따르면 60% 얻은 통찰력이 의사 결정 및 비즈니스 목표와 일치하지 않기 때문에 데이터 분석에 대한 투자가 낭비됩니다. 결과적으로 의사 결정권자는 22% 그들이 받은 데이터 인사이트의

데이터 스토리텔링의 3대 구성요소

데이터, 시각적 요소 및 내러티브는 데이터 스토리텔링의 세 가지 주요 구성 요소입니다. 아래에서 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 날짜 : 데이터 스토리텔러는 스토리를 전달하는 데 필요한 데이터를 수집하고 전처리합니다. 철저한 데이터 분석을 위해 통계 분석을 수행하고 주요 추세 및 패턴을 시각화합니다.
2. 이야기: 매력적인 이야기를 만들고 데이터에서 얻은 주요 결과에 대한 맥락을 제공하는 것을 내러티브라고 합니다. 좋은 내러티브는 청중이 행동을 취하도록 영감을 줍니다.

도마. H. 데이븐포트비즈니스 관리 분야의 사고 리더인 은 다음과 같이 말합니다.

“내러티브는 우리가 복잡한 세상을 단순화하고 이해하는 방식입니다. 컨텍스트, 통찰력, 해석 등 데이터를 의미 있게 만들고 분석을 보다 관련성 있고 흥미롭게 만드는 모든 것을 제공합니다.”

3. 영상 : 그림은 1000 단어의 가치가 있습니다. 시각화는 내러티브에 무게를 더하고 영향력 있는 데이터 스토리를 생성합니다. 시각적 자료는 그래프, 이미지 또는 비디오 형식일 수 있습니다.

데이터 분석가는 캐릭터, 설정, 충돌 및 해결과 같은 데이터 스토리텔링 프레임워크를 사용하여 설득력 있는 스토리를 전달할 수 있습니다. 예를 들어 전자 상거래 영역에서 캐릭터는 고객이 될 수 있고, 설정은 고객 유지에 어려움을 겪고 있는 회사이며, 충돌은 증가하는 이탈률일 수 있으며, 해결은 데이터 스토리텔러가 이탈률을 줄이기 위해 제안하는 일련의 단계입니다.

데이터 분석가는 어떻게 데이터 스토리텔링을 더 잘할 수 있습니까?

잠재 고객 이해하기

청중을 이해하는 것은 설득력 있는 데이터 스토리텔링의 핵심입니다. 비즈니스 임원과 대화하는 경우 비즈니스 전략에 대한 높은 수준의 분석과 실행 가능한 통찰력을 제공하는 것이 중요합니다. 하지만 팀과 대화할 때 결론에 도달하기 위해 사용된 방법을 자세히 설명해야 합니다.

적절한 시각화 선택

데이터 시각화는 다음과 같은 데이터의 다양한 측면을 강조합니다.

• 비교(막대 차트, 라인 차트)
• 관계(산점도, 거품형 차트)
• 분포(히스토그램, 산점도)
• 구성(폭포형 차트, 누적 영역형 차트)

데이터로 달성하려는 목표와 고려해야 할 변수의 수를 이해하십시오. 아이디어를 전달하는 데 가장 적합한 시각화를 선택하세요.

어수선 함 피하기

필요하지 않은 정보를 집계하거나 제거하여 시각화를 정리합니다. 예를 들어, 아래 차트에서 WGM, WIM, WCM 및 WFM은 체스의 주요 여성 타이틀입니다. 나머지 데이터는 "기타"로 집계될 수 있습니다.

x축의 불필요한 FIDE 제목 레이블

읽기 쉬운 집계 막대 차트

선명한 색상 사용

시각 장애인이나 색맹을 포함하여 모든 사람이 접근할 수 있는 색상 팔레트를 사용하십시오. 색상의 대비를 유지하고 같은 색상을 나란히 사용하지 마십시오. 예를 들어 아래 막대 차트에서 첫 번째 차트의 색상 조합은 두 번째 차트와 비교하여 구별하기 어려울 수 있습니다.

색상 조합으로 인해 차트 해석이 어려움

색상 조합으로 차트 해석 용이

조직을 위한 데이터 스토리텔링의 이점은 무엇입니까?

직원 간의 데이터 리터러시 촉진

데이터 스토리텔링은 조직 내 직원의 데이터 활용 능력을 향상시킬 수 있습니다. Accenture와 Qlik이 실시한 설문 조사에 따르면 직원 중 21%만이 데이터 읽기, 분석 및 토론에 자신감을 갖고 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 설득력 있는 데이터 스토리텔링은 조직 내에서 데이터를 탐색하고 토론하도록 장려합니다.

모든 이해관계자를 위한 흥미롭고 가치 있는 경험 만들기

청중의 관심을 이해하고 사로잡는 것은 효과적인 커뮤니케이션에 매우 중요합니다. 인간의 뇌는 영상을 처리합니다. 60,000 시간 텍스트보다 빠르고 사람들은 이야기를 기억합니다. 22 시간 사실보다 더. 따라서 설득력 있는 내러티브와 시각화를 사용하여 제품 사용자 또는 주주에게 데이터 스토리를 전달하는 것은 매우 흥미롭고 가치가 있을 수 있습니다.

의사 결정에 영향을 미침

매력적인 데이터 스토리텔링은 새로운 관점을 제공하거나 숨겨진 측면을 발견합니다. 수행해야 할 작업을 전달합니다. 이를 통해 이해 관계자는 정보에 입각한 결정을 내리고 비즈니스 전략과 관련하여 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 스토리텔링 - 데이터 분석가를 위한 방법

데이터 스토리텔링은 데이터에 대한 인사이트를 전달하는 기술이자 과학입니다. 데이터가 기하급수적으로 증가하고 복잡해짐에 따라 데이터 기반 스토리텔링은 필수 기술이 되고 있습니다.

조직에서 데이터 스토리텔러의 역할은 데이터 분석가 또는 데이터 엔지니어가 수행합니다. Tableau 및 PowerBI와 같은 도구를 사용하면 데이터 분석가가 많은 노력을 기울이지 않고도 매력적인 시각화 및 대시보드를 구축할 수 있습니다. 사실은, 가트너 2025년까지 대부분의 데이터 스토리가 자동으로 생성될 것으로 추정합니다.

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