진짜 인사이트는 언제 나오는가
막상 보고서를 쓰려고 앉으면 한 줄도 써지지 않을 때
데이터 분석을 하다 보면 가끔 막히는 지점이 생긴다.
모든 데이터를 수집했고, 정제했고, 분석 기법도 적용했다.
엑셀도 돌려보고, 시각화도 해보고, 챗GPT한테 이것저것 물어보며 다양한 결과를 뽑아냈는데,
막상 보고서를 쓰려고 앉으면 한 줄도 써지지 않는 순간.
그럴 땐 자주 이런 생각이 든다.
“그래서, 핵심이 뭐지?”
“내가 이걸 왜 분석한 거지?”
“이 결과로 뭘 말하고 싶은 거지?”
사실 그게 바로 인사이트의 정체다.
많은 사람들이 인사이트Insight를 ‘결과값’이라고 생각한다.
차트를 뽑아내고, 수치를 비교하고, 통계를 돌려 얻은 숫자 하나가
인사이트라고 믿는다.
하지만 실제로 데이터를 다뤄본 사람들은 안다.
진짜 인사이트는 분석의 끝에서 나오는 게 아니라
해석의 과정에서 나온다는 걸.
결과를 도출하고 나면, 그걸 설명하려고 보고서를 쓴다.
보고서에는 ‘배경’, ‘목적’, ‘데이터 설명’, ‘해석’, ‘결론’ 같은 구조가 들어간다.
그런데 흥미롭게도, 이 과정을 글로 정리하는 순간
비로소 머릿속에서 새로운 연결이 생긴다.
처음에는 단순한 수치였던 게,
배경을 서술하고 나면 맥락이 생기고
결론을 쓰다 보면 그 안에 숨겨진 패턴이 보인다.
그리고 어느 순간 “아, 이게 말이 되는구나” 싶은 통찰이 떠오른다.
인사이트는 데이터를 보는 ‘눈’에서 나오지 않는다.
보고서를 쓰는 ‘손’과 생각하는 ‘머리’가 함께 움직일 때 나온다.
그래서 ‘쓰기’는 단순한 결과 정리가 아니라 생각의 도구다.
한 번은 통계 결과를 가지고 분석 보고서를 쓰던 중이었다.
처음에는 평범한 상관 분석 결과였다.
그런데 각 항목 사이의 관계를 설명하려고 문장을 이어가다 보니
‘이 결과는 왜 이런 형태로 나타났을까’라는 질문이 떠올랐고,
그 질문이 또 다른 데이터 탐색으로 이어졌고,
결국 처음엔 보이지 않던 의미가 발견됐다.
보고서를 쓰지 않았다면 결코 알 수 없었을 인사이트였다.
데이터 분석가에게 필요한 역량은 단순한 기술이 아니다.
복잡한 것을 해석하고, 말이 되게 풀어내는 능력이다.
그래서 파워포인트를 켜는 순간,
‘진짜 분석’이 시작된다고 말하는 사람도 있다.
요약하자면, 인사이트는
결론이 아니라, 과정 중에 떠오르는 생각이다.
그러니까 데이터 분석은
‘생각하지 않으면 절대 끝나지 않는 일’이다.
이 글은 도서『챗GPT로 데이터 분석 가로채기』(박경하 저)를 바탕으로 작성되었습니다.
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