데이터 스토리텔링이란 무엇인가? 구성 요소, 이점, 및 예시

오늘날 데이터 주도적인 세상에서, 데이터 스토리텔링은 의사 결정과 비즈니스 성장에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 시장 연구 분석가, 재무 분석가, 및 운영 연구 분석가와 같은 데이터 분석 역할은 회사들이 데이터 주도적인 통찰의 중요성을 인식함에 따라 더 일반적으로 사용되고 있다.

미국 노동 통계국(BLS) 직업 전망 핸드북 2021-2031에 따르면, 이러한 직업은 상당한 성장을 경험하고 있다:

이러한 분석가들은 효과적인 분석 작업을 수행하기 위해 다양한 데이터 스토리텔링 기술을 사용한다. 데이터 스토리텔링이 무엇인지, 주요 구성 요소와 이점이 무엇인지, 그리고 분석가가 데이터 스토리텔링을 더 잘할 수 있는 방법에 대해讨论해 보자.

데이터 스토리텔링이란 무엇인가?

데이터 스토리텔링은 데이터를 분석하여 시각적이고 설득력 있는 이야기로 데이터 통찰을 이해관계자에게 전달하는 것을 포함한다. 데이터 스토리텔러는 데이터의 “왜”를 시각화하여 설명한다. 데이터 속성과 데이터가 나타내는 것을 의미 있는 맥락으로 설명하는 것이 목표이다. 효과적인 의사 결정에 필요한 데이터와 트렌드의 기본적인 통찰을 제시하는 것이 필수적이다.

예를 들어, 재무 분석가는 투자자에게 주식이나 자산의 가격 이동을 보여주기 위해 촛불 차트를 사용할 수 있다. 촛불 차트는 4개의 거래 지표(“개시 가격”, “종가”, “고가”, “저가”)를 사용하여 역사적인 주식 패턴을 시각화하여 향후 시장 트렌드를 예측한다.

가격 상승과 하락 트렌드를 보여주는 촛불 차트 위키미디어 공용

더 나은 이해를 위해, 아래의 비트코인 가격 촛불 차트를 보라. 그래프는 2023년 첫 두 달 동안의 비트코인 가격을 시각화한다. 녹색 막대는 가격 상승 트렌드를 나타내고, 빨간 막대는 가격 하락 트렌드를 나타낸다.

2023년 1월-2월 비트코인 촛불 차트

중요한 데이터 스토리텔링 측면은 데이터 스토리텔러가 비즈니스 맥락과 이해관계자의 요구를 이해해야 한다는 것이다. 연구에 따르면, 데이터 분석에 투자된 60%는 의사 결정과 비즈니스 목표에 맞지 않는 통찰력을 얻기 때문에浪費된다. 따라서 의사 결정자는 받은 데이터 통찰의 22%만을 사용한다.

데이터 스토리텔링의 3가지 주요 구성 요소

데이터, 시각화, 및 이야기 являются 데이터 스토리텔링의 세 가지 주요 구성 요소이다. 아래에서 더 자세히 살펴보자.

1. 데이터: 데이터 스토리텔러는 이야기를 전달하기 위해 필요한 데이터를 수집하고 전처리한다. 통계 분석을 수행하고 주요 트렌드와 패턴을 시각화하여 철저한 데이터 분석을 수행한다.
2. 이야기: 주요发现을 설명하고 데이터에서 얻은 통찰력을 이해관계자에게 전달하는 것을 이야기라고 한다. 좋은 이야기는 청중을 행동하게 만든다.

Thomas. H. Davenport, 비즈니스 관리의 사상가,는 다음과 같이 말한다:

“이야기는 우리가 복잡한 세계를 단순화하고 의미를 부여하는 방식이다. 그것은 맥락, 통찰, 해석 – 데이터를 의미 있게 만들고 분석을 더 관련性 있고 흥미로운 것으로 만드는 모든 것을 제공한다.”

3. 시각화: 그림은 1000개의 단어와 같다. 시각화는 이야기에 무게를 더하고 영향력 있는 데이터 스토리를 생성한다. 시각화는 그래프, 이미지, 또는 비디오의 형태일 수 있다.

데이터 분석가는 데이터 스토리텔링 프레임워크를 사용하여 설득력 있는 이야기를 전달할 수 있다. 예를 들어, 전자상거래 도메인에서, 등장인물은 고객이 될 수 있고, 배경은 고객 유치에 어려움을 겪는 회사일 수 있다. 갈등은 고객 유실률의 증가일 수 있고, 해결은 데이터 스토리텔러가 고객 유실률을 줄이기 위한 단계를 제안하는 것이다.

데이터 분석가는 데이터 스토리텔링을 더 잘할 수 있는 방법

청중을 이해하라

청중을 이해하는 것은 설득력 있는 데이터 스토리텔링의 핵심이다. 비즈니스 임원에게 이야기한다면, 높은 수준의 분석과 비즈니스 전략을 위한 행동 가능한 통찰력을 제공하는 것이 중요하다. 그러나 팀에게 이야기한다면, 결론에 도달하기 위해 사용된 방법을 자세히 설명해야 한다.

적절한 시각화를 선택하라

데이터 시각화는 데이터의 다양한 측면을 강조한다.

• 比較 (막대 차트, 선 차트)
• 관계 (산점도, 버블 차트)
• 분포 (히스토그램, 산점도)
• 구성 (워터폴 차트,積層 영역 차트)

데이터에서 무엇을 성취하려고 하는지와 몇 개의 변수를 고려해야 하는지 이해하라. 아이디어를 전달하기 위해 최상의 시각화를 선택하라.

클러터를 피하라

시각화를 정리하기 위해 불필요한 정보를 제거하거나 집계하라. 예를 들어, 아래의 차트에서, WGM, WIM, WCM, 및 WFM은 체스에서 주요 여성 타이틀이다. 나머지 데이터는 “기타”로 집계할 수 있다.

x축에 불필요한 FIDE 타이틀 레이블

쉽게 읽을 수 있는 집계 막대 차트

생동감 있는 색상을 사용하라

모두에게 접근할 수 있는 색상 팔레트를 사용하라, 시각적으로 장애가 있거나 색각 이상이 있는 사람들을 포함하여. 색상에 대조를 유지하고 서로 인접한 동일한 색상을 사용하지 마라. 예를 들어, 아래의 막대 차트에서, 첫 번째 차트의 색상 조합은 두 번째 차트에 비해 구별하기 어렵다.

색상 조합으로 인해 차트를 해석하기 어려움

색상 조합으로 인해 차트를 쉽게 해석

데이터 스토리텔링의 이점은 무엇인가?

직원들의 데이터 리터러시를 증진한다

데이터 스토리텔링은 조직 내 직원들의 데이터 리터러시를 향상시킬 수 있다. Accenture와 Qlik의 조사에 따르면, 직원들의 21%만이 데이터를 읽고, 분석하고, 토론하는 것에 자신감을 느낀다. 따라서 설득력 있는 데이터 스토리텔링은 직원들이 조직 내에서 데이터를 탐색하고 토론하도록鼓励한다.

모든 이해관계자에게 흥미로운 및 가치 있는 경험을 창조한다

청중의 주목을 사로잡는 것이 효과적인 의사 소통에 중요하다. 인간의 뇌는 텍스트보다 시각 자료를 60,000배 빠르게 처리하며, 사람들은 사실보다 이야기들을 22배 더 잘 기억한다. 따라서 설득력 있는 이야기와 시각화를 사용하여 제품 사용자나 주주에게 데이터 스토리를 전달하는 것은 매우 흥미롭고 가치 있을 수 있다.

의사 결정에 영향을 미친다

설득력 있는 데이터 스토리텔링은 새로운 관점이나 숨겨진 측면을 제공한다. 무엇을 해야 하는지에 대한 통찰력을 제공한다. 이해관계자가 비즈니스 전략에 대한 의사 결정과 행동을 취할 수 있도록 한다.

데이터 분석가를 위한 데이터 스토리텔링의 미래

데이터 스토리텔링은 데이터에 대한 통찰력을 전달하는 예술과 과학이다. 데이터가 점점 더 많이 증가하고 복잡해짐에 따라, 데이터 주도적인 스토리텔링은 필수적인 기술이 되고 있다.

조직에서 데이터 스토리텔러의 역할은 데이터 분석가 또는 데이터 엔지니어에 의해 수행된다. Tableau와 PowerBI와 같은 도구는 데이터 분석가가 노력 없이 설득력 있는 시각화와 대시보드를 구축할 수 있도록 한다. 실제로, Gartner는 2025년까지 대부분의 데이터 스토리가 자동으로 생성될 것이라고 추정한다.

데이터 분석가는 최신 트렌드와 데이터 분석 산업의 도구를 따라가며 영향력 있는 데이터 스토리를 전달해야 한다. 더 많은 AI 관련 콘텐츠는 Unite.AI를 방문하라.