데이터분석+스토리텔링=인사이트
"Research, like almost everything else in life, has autobiographical roots"
(Seidman, 2019:36)
|들어가며|
'연구는 삶의 다른 거의 모든 것이 그러하듯이 자전적 근원을 가지고 있다'라고 주장한 Irving Seidman 박사의 말에 나는 100% 공감한다. 연구 (Research)를 한다는 것은, 그 단어에서 유추할 수 있듯이 대학에서 학위를 얻기 위해서만 하는 것도 아니요, 사업의 결과를 보고하기 위한 목적으로 하는 것도 아니다. 우리의 삶 속에서 개인과 사회의 다양한 현상, 관계, 이벤트 그리고 그 사건을 둘러싼 개인과 집단의 기억과 경험을 자세히 들여다보고 (Search), 또 들여다보면서 (Re-search) 때로는 문제의 원인을 찾기도 하고, 때로는 해결방안을 모색하기 위해서 우리는 연구를 하는 것이다.
특히 사회과학의 경우, 개별 인간들의 삶뿐만 아니라 사람들 간의 관계, 그리고 사회에서 벌어지는 다차원적인 현상과 이슈들을 탐색하는 것에서부터 연구가 시작되기 때문에 더욱더 개인 및 집단의 자전적 근원을 살펴보고, 그것이 다양한 관계에서 어떤 의미를 갖게 되는지, 다시 사회로 확대되면서 어떤 의미로 변형되는지를 많은 학자들이 연구를 해 왔다.
어린 시절부터 사람에 대한 관심 많았던 나는 교육학자이자 연구자로서 사람의 행위와 관계, 사회 안에서의 개인과 집단의 말과 행동의 특성에 대해 관심을 가졌었고, 박사 연구를 통해 현재 지구상에서 가장 오랫동안 분단된 채로 남아있는 한반도의 분단 체제와 70여 년이 넘는 분단으로 인해 완전히 다른 두 시민 정체성을 형성한 남한과 북한 시민들의 삶, 경험, 기억에 대한 연구를 수행했다. 또한 사람들로부터 가장 효과적으로 말과 글(데이터)을 수집하기 위해 독일의 사회학자인 프란츠 슐체 (Fritz Schütze) 박사가 개발한 자전적 내러티브 인터뷰 방식과 내가 박사연구를 위해 고안한 디지털 자서전 기술 방식을 적용하여 서울과 런던--서남부 지역의 가장 큰 한인 커뮤니티가 형성된 뉴몰든--에서 거주하고 있는 북한이탈주민들의 자전적 이야기를 수집하여 방대한 분량의 데이터를 분석하였고, 전 북한 시민이자, 남한 시민이며, 영국 시민이기도 한 독특한 개인과 집단으로부터 수집한 데이터를 바탕으로 흥미로운 이야기를 책으로 출판하기 위한 준비를 하고 있다.
나의 박사 과정의 여정동안, 그리고 그 이전 컨설턴트로서 10여 년이 넘는 시간 동안 다양한 형태의 데이터를 분석, 해석하고 데이터로부터 인사이트를 찾으며 쌓아온 데이터 스토리텔러로서의 전문성과 경험을 바탕으로 데이터 분석가를 넘어 데이터 스토리텔러가 되고자 하는 분들에게 데이터 스토리텔레에게 필요한 데이터 분석 스킬과 노하우, 실패와 성공 경험, 데이터의 내러티브 구성 전략 등을 <<당돌한 데이터 스토리텔러>> 를 통해 공유하고자 한다.
|데이터 스토리텔링이란|
'데이터 스토리텔링'이 뭐예요?라고 묻는다면 나는 한마디로 데이터와 효과적으로 커뮤니케이션하는 것이라고 말하고 싶다. 조금 더 구체적으로 설명하자면, 데이터 스토리텔링은 원자료(Raw Data)를 설득력 있고 영감을 주는 이야기로 변환하는 예술이라고 할 수 있다. 데이터 분석의 힘과 스토리텔링의 매력적인 요소를 결합하여 인사이트를 전달하고 변화를 이끄는 강력한 도구를 만드는 작업이 데이터 스토리텔링이라고 할 수 있다.
오늘날과 같이 방대한 양과 다양한 형태의 빅 데이터를 다루어야 하는 데이터 사이언티스트들은 이제 단순히 파이썬이나 R, SAS 나 SPSS 혹은 NVIVO나 Tableau와 같은 데이터 분석 패키지나 인터랙티브 데이터 비주얼라이징 패키지를 활용해서 데이터를 분석하고 시각화하는 것 이상의 역량과 경험, 스킬을 요구받고 있다.
실제로 최근 연구에서 밝혀졌듯이, 주요 글로벌 기업들이 가진 빅 데이터의 약 60-73%는 전혀 분석되지 않고 쌓아만 놓는 데이터, 즉 다크 데이터(Dark Data)로 사장되고 있다 (Forrester, 2019). 데이터 분석의 차원에서 더욱 까다로운 점은 상당량의 (88%)의 다크 데이터는 숫자와 같은 정형화된 데이터뿐만 아니라 그림, 영상 등의 멀티모달 데이터 (Multimodal Data)라고 밝혀졌다. 이렇듯 기업이 비즈니스 의사결정을 하는 데 있어 주요한 데이터 세트는 방대하고, 다양해지고 있는 반면, 이러한 데이터를 다룰 수 있는 숙련된 전문가는 턱없이 부족한 상황이다.
2023년 Gartner가 글로벌 기업의 CDAO (Chief Data and Analytics Officer) 대상으로 한 설문 결과를 통해 우리는 유수의 글로벌 기업들조차 데이터 사이언티스트의 부족으로 인해 데이터에 기반한 의사결정을 하기 힘든 상황에 처해 있으며, 더욱 많은 전문적인 데이터 스토리텔러가 필요하다는 것을 확인할 수 있다.
*Note. Gartner(2023)가 실시한 CDAO (Chief Data and Analytics Officer) 대상 설문 중 CDAO의 역할을 성공적으로 추진하는 데 있어 걸림돌은 무엇인가?’라는 질문의 답변 결과 가장 큰 걸림돌 top 3는 1) 스킬과 스텝 부족 (39%), 2) 프로그램 지원을 위한 자금과 리소스의 부족 (29%), 3) 변화를 수용하는 문화 결여과 비즈니스 의사결정자들의 지원 및 관여 부족 (26%)으로 나타남
|나오며|
데이터 스토리텔링에 대한 첫 번째 에피소드를 통해 데이터 스토리텔링이 무엇이고, 어떻게 하면 원자료를 분석한 후 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 발견할 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 데이터 스토리텔링이 단순히 데이터의 비주얼라이징만을 다루는 것이 아니라 결과적으로 우리의 인식과 관점을 넓히고, 데이터를 통해 상대를 설득할 수 있는 효과적인 커뮤니케이션 능력을 키울 수 있는 단계까지 발전하기 위해서 데이터 스토리텔러에게 필요한 역량을 앞으로 사례를 바탕으로 자세하게 설명할 예정이다. 다음 장부터 무엇이 데이터 스토리텔링을 특별하게 만드는 것인가?에 대한 답을 찾아보려고 한다. 결론부터 말자하면, 데이터 (그것이 숫자이건, 이미지이건, 동영상이건)에 데이터 스토리텔러만의 새로운 관점을 부여할 때 그 이야기는 매우 특별해 질 수 있다.
|더 읽어 볼 자료|
Cheong, M. C., Azada-Palacios, R., Beye, K., Lang, A. P., Saud, N. B., & Tong, Y. (2021). Collective autobiographical reflexivity on active and compassionate citizenship in the COVID-19 crisis. Perspectives in Education, 39(1), 304-322.
Eckert, H. W. (2022). Storytelling with Data: Gaining Insights, Developing Strategy and Taking Corporate Communications to a New Level. Springer Nature.
Seidman, I. (2019). Interviewing as qualitative research: A guide for researchers in education and the social sciences. Teachers College Press.
