데이터 스토리텔링
데이터를 이해하기 쉽고 흥미로운 이야기로 만들기
데이터 스토리텔링은 복잡한 데이터 분석 결과를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 풀어서 설명함으로써, 비즈니스 전략을 결정하거나 실행하는 데 필요한 실질적인 정보를 제공하는 기법입니다. 데이터 분석이 데이터 속에서 핵심적인 정보를 찾아내어 청중이 상황을 파악하도록 돕는 데 주력한다면, 데이터 스토리텔링은 분석 결과를 시각적으로 제시하고, 이를 바탕으로 더 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 목적을 둡니다.
디지털 환경에서 데이터 기반 의사 결정이 중요해짐에 따라, 데이터 스토리텔링은 데이터 과학이나 비즈니스 분석 분야에서 중요한 기술로 인정받고 있습니다. 데이터 스토리텔러는 복잡한 데이터 분석을 통해 데이터 간의 연관성을 찾고, 데이터 분석에 익숙하지 않은 의사 결정자들이 데이터를 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 핵심 정보를 전달하는 역할을 합니다.
데이터 스토리텔링은 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 이야기를 만들고 시각적인 자료를 활용하여 데이터 속에서 의미 있는 정보를 찾아내는 방법입니다. 이렇게 얻은 정보는 실제 행동으로 이어질 수 있는 아이디어를 제공하고, 기존의 업무 방식을 개선하는 데 도움을 줍니다.
이 글에서는 데이터 스토리텔링이 어떻게 구성되는지 알아보고, 성공적인 데이터 스토리텔링 사례를 통해 그 중요성을 적어보겠습니다.
데이터 스토리텔링의 3가지 구성 요소
1. 데이터
데이터는 이야기의 근간을 이루는 핵심 요소입니다. 다양한 연구, 설문 조사, 차트, 그래프, 그리고 대시보드와 같은 자료들을 데이터 분석 도구를 활용하여 분석하고, 그 안에서 정확한 데이터와 통찰력을 얻어냅니다.
2. 내러티브
내러티브는 데이터 분석을 통해 얻은 중요한 정보를 구두나 글로 풀어서 설명하는 이야기입니다. 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라, 데이터가 어떤 상황에서 나왔는지, 그리고 그 데이터가 무엇을 의미하는지 명확하게 전달하는 것이 중요합니다.
3. 시각화
시각화는 이러한 데이터와 내러티브를 더 쉽게 이해할 수 있도록 그림, 차트, 다이어그램, 영상, 사진 등을 활용하여 표현하는 방법입니다. 시각화를 통해 데이터 스토리를 더욱 효과적으로 전달할 수 있습니다.
좋은 데이터 스토리는 무엇일까요?
훌륭한 데이터 이야기는 데이터, 이야기 구조, 시각적 요소 외에도 몇 가지 추가적인 요소들을 갖추어야 합니다.
설정
설정은 데이터에 근거하여 결정되어야 합니다. 만약 데이터가 내부 시스템과 관련되어 있다면, 설정 역시 그와 유사한 내부 구조를 가진 조직 내부 환경이 될 것입니다.
등장인물
등장인물은 데이터와 관련된 주요 인물들을 의미하며, 고객, 조직, 이해관계자, 그리고 데이터에 영향을 받는 다른 중요한 관계자들이 포함될 수 있습니다.
갈등
갈등이란 데이터 분석을 통해 드러나는 다양한 문제점들과 그로 인해 발생하는 영향들을 포괄적으로 지칭하는 용어입니다. 이러한 갈등은 등장인물뿐만 아니라 작품의 배경 설정에도 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 스토리에 반드시 갈등이 있어야 하는 건 아니지만, 갈등 요소가 없더라도 해결책이나 결론을 제시하는 것이 좋습니다.
해결책
해결책은 분명한 문제에 대한 대안적인 해결 방안이거나, 의사 결정을 돕는 데 유용한 아이디어일 수 있습니다.
데이터 분석을 통해 얻은 중요한 정보는 시각적인 자료를 활용하여 청중이 더욱 쉽게 이해하도록 설명할 수 있습니다. 데이터 기반의 이야기를 설득력 있게 전달하려면, 전문적인 기술 능력과 더불어 소통 능력과 같은 부드러운 기술 모두 중요합니다.
데이터 시각화 vs. 데이터 스토리
간단한 예를 통해 데이터 시각화와 데이터 스토리의 차이점을 설명해 보겠습니다.
데이터 시각화 시나리오
사과 8개를 따서 파이 2개를 만들어 판매했습니다.
데이터 스토리텔링 시나리오
할아버지 텃밭에서 농약 없이 키운 사과 8개를 수확했어요. 할아버지와 함께 연비 좋은 차를 타고 그 사과들을 옮겼죠. 최고급 주방 설비를 갖춘 곳으로 가져가서, 유명한 요리사님을 모시고 직접 사과 파이 두 개를 구웠답니다. 이 파이는 동네 시장님이 어머님을 위해 어버이날 선물로 사가셨어요. 시장님이 파이를 어떻게 생각하셨을지 궁금하지 않으세요?
데이터 시각화와 데이터 스토리텔링의 중요한 차이점은 바로 설득력 있는 이야기 구성에 있습니다. (만약 설득력이 부족했다면 사과드립니다.) 제가 제시한 예시에서 8개의 사과 이야기가 맥락과 함께 제시되었을 때 더욱 흥미롭게 느껴졌을 것입니다. 이처럼 모든 정보는 맥락을 부여하고 개인적인 의미를 담아 전달할 때 독자에게 더욱 와닿고 흥미를 유발할 수 있습니다.
스토리텔링이 왜 필요한가: 데이터 시각화만으로는 충분하지 않은가?
사람들은 데이터 스토리텔링이 왜 필요한지, 그리고 이것이 실제로 기업 의사 결정 방식을 크게 바꿀 수 있는지 궁금해합니다. 데이터를 비즈니스 상황에 맞춰 더 흥미롭게 만드는 것이 과연 중요한 일일까요?
스토리텔링은 일부 전문가들에게는 불필요한 과정으로 여겨질 수 있습니다. 그들은 데이터 제시만으로도 충분하다고 생각할 수 있습니다. 하지만 비즈니스 의사 결정이 논리적인 사고에만 의존한다는 생각은 착각입니다. 신경과학 연구 결과에 따르면, 실제로는 감정이 의사 결정에 더 큰 영향을 미칩니다.
데이터를 시각적으로 보기 좋게 만드는 것은 단순히 미적인 문제가 아니라, 효율성을 높이기 위한 중요한 요소입니다. 디자인은 부차적인 문제가 아니며, 오히려 성과를 개선하고, 원활한 소통을 돕고, 더 나아가 짧은 시간 안에 정확한 의사 결정을 내리는 데 필수적인 역할을 합니다.
데이터 스토리텔링이 데이터 시각화보다 나은 점은 무엇일까요?
데이터를 활용한 스토리텔링은 아직 널리 알려지지 않았지만, 정보와 감정을 연결하는 중요한 역할을 합니다. 이러한 연결은 여러 가지 흥미로운 결과를 만들어냅니다.
사람들의 호기심을 자극합니다. 마치 점을 이어 그림을 완성하듯, 정보를 통해 우리는 서로 연결되지 않았던 것들을 이해하고, 기존의 생각이나 지식의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다. (앞서 소개한 사과 파이 예시처럼 말이죠.) 단순히 재미있는 것만으로는 부족하지만, 재미 또한 무시할 수 없습니다. 이야기는 반드시 완결되어야 하며, 듣는 사람이 이야기의 핵심을 깨닫는 순간, 즉 '아하!' 하는 느낌을 받는다면, 이는 그들이 메시지를 제대로 이해했다는 증거입니다.
사람을 설득하는 힘을 지닙니다. 특히 이야기를 통해 자신을 돋보이게 할 때가 많은데, 데이터에 근거한 정보는 그 설득력을 더욱 강화합니다.
더 쉽게 기억될 수 있습니다. 효과적인 시각 자료는 기억력과 회상 능력을 향상하는 데 기여합니다. 이는 보는 사람이나 읽는 사람이 어떤 내용을 이성적으로 뿐만 아니라 감성적으로도 받아들일 수 있도록 돕습니다. 단순히 사실을 나열하는 것을 넘어, 실제 경험과 정보를 결합하여 데이터를 더욱 명확하고 쉽게 이해할 수 있도록 만들어줍니다.
효과적인 데이터 스토리를 전달하는 방법
데이터 이야기를 전달할 준비를 할 때, 보통 몇 가지 과정을 거칩니다.
1. 청중을 파악합니다.
이야기를 효과적으로 전달하려면, 먼저 이야기를 들을 사람들을 제대로 파악하는 것이 중요합니다. 누가 듣는 사람인지, 그들의 직책이나 역할은 무엇인지, 그리고 현재 상황에서 그들이 어떤 역할을 하는지 알아야 합니다. 또한, 그들이 어떤 내용을 기대하는지도 파악해야 합니다.
최고 경영진(C-레벨)은 IT 전문가들과는 다른 시각과 요구사항을 가지고 있습니다. 청중이 동질적일수록 소통이 원활해지는 것은 당연하며, 청중 구성이 다양할수록 어려움이 커집니다. 따라서 발표자는 청중의 특성을 고려하여 발표를 준비하고 유연하게 대처해야 합니다.
청중을 이해한다는 건, 그들이 발표나 이야기, 그리고 관련된 자료를 통해 무엇을 얻고 싶어 하는지, 어떤 정보를 기대하는지를 파악하는 것과 같습니다.
2. 사실에 기반한 구조화된 스토리를 구성합니다.
이야기는 시작과 전개, 결말을 갖춰야 합니다. 기술적인 부분과 그렇지 않은 부분 모두 듣는 사람이 쉽게 이해하도록 이야기 흐름 속에 자연스럽게 포함되어야 합니다. 단순히 데이터를 나열하는 것보다, 기억에 남는 이야기가 훨씬 더 효과적입니다. 핵심 정보를 바탕으로 이해하기 쉽고 신뢰감을 주며, 원하는 메시지를 효과적으로 전달하는 이야기를 만들어 보세요.
3. 청중이 이해하는 언어를 사용합니다.
만약 청중이 기술적인 배경지식을 갖추고 있다면 기술 용어나 전문 용어를 사용하는 것이 효과적일 수 있습니다. 하지만 고위 경영진과 같이 기술 분야에 전문성이 없는 청중에게는 그들의 관심사와 관련된 비기술적인 용어를 사용하는 것이 더 좋은 반응을 얻을 수 있습니다. 이 경우에는 비즈니스 용어를 활용하고, 기술적인 전문 용어는 최대한 자제하는 것이 좋습니다.
4. 실제 상황을 기반으로 스토리를 구성합니다.
실제 사건을 모티브로 이야기를 구성하되, 최대한 실제 사건에 가깝게 이야기를 풀어내세요. 만약 이야기가 가상의 내용을 담고 있다면, 독자들이 그것을 명확히 인지할 수 있도록 분명히 밝혀야 합니다. 이때 Shorthand와 같은 시각적 스토리텔링 도구를 활용하면 더욱 효과적으로 전달할 수 있습니다.
5. 청중의 반응을 측정하고 요약합니다.
발표를 하거나 회의를 진행할 때, 듣는 사람들과 시선을 맞추고 그들의 몸짓을 주의 깊게 살펴보세요. 그들이 어떤 생각이나 질문을 가지고 있는지 잘 들어보는 것이 중요합니다. 발표나 회의 내용을 간략하게 정리하고, 궁금한 점에 대해 성심껏 답변해 주세요.
훌륭한 데이터 스토리의 사례
스포티파이 랩드 (Spotify Wrapped)
스포티파이는 데이터를 활용한 흥미로운 이야기 방식으로 늘 사용자를 즐겁게 합니다. 특히 연말에 제공되는 스포티파이 랩드는 사용자의 청취 데이터를 바탕으로 시각적으로도 시선을 끄는 경험을 제공합니다. 스포티파이는 사용자들과의 직접적인 소통뿐만 아니라, 음악가들에 대한 애정도 보여주고 있습니다. 예를 들어 2022년에는 팬 분석 자료를 통해 팬들의 습관과 참여도가 음악가의 팔로워 수와 스트리밍 횟수에 미치는 영향을 음악가들에게 알려주었습니다.
이미지 출처: Spotify뉴욕 타임스 (NY Times), 최저 임금으로 살 수 있을까?
이 계산기는 최저 임금으로 생활하는 사람들이 얼마나 힘든 결정을 매 순간 내려야 하는지를 보여줍니다.
이 데이터 이야기는 사용자가 직접 선택을 해보면서 메시지를 전달하는 방식으로 쉽고 간단하게 이해를 돕습니다. 그리고 대부분의 선택에 대한 결과가 좋지 않다는 것을 금방 알 수 있습니다.
이미지 출처: New York Times잠망경을 통해 들여다본 미국의 총기 사망
이 시각 자료는 총기 사망으로 인해 희생된 사람들의 "잃어버린 시간"을 나타냅니다. 데이터를 서서히 공개하는 방식으로, 보는 이들에게 깊은 감동을 주는 훌륭한 예시입니다.
이미지 출처: periscopic나디에 브레머 (Nadieh Bremer)와 구글 트렌드가 함께하는 '고양이와 개는 왜…?'
이 데이터 이야기는 구글 트렌드 검색 데이터를 활용하여 개와 고양이의 행동에 대한 사람들의 관심을 재미있게 분석합니다. 사용자 맞춤형 탐색 기능과 보기 좋은 시각적 디자인을 통해 더욱 흥미로운 경험을 제공합니다.
이미지 출처: Visual Cinnamon100년 후 아프리카의 모습
일부 뉴스 기사는 숫자가 워낙 두드러져서 핵심 내용으로 다뤄져야 하는데, 텔레그래프의 데이터 관련 기사가 대표적인 예입니다. 이 기사에서는 아프리카 대륙의 인구 증가 추이를 보여주기 위해 정적인 이미지를 스크롤 동작에 따라 애니메이션처럼 보이게끔 만들었습니다. 이를 통해 향후 100년 동안 아프리카에서 예상되는 급격한 인구 변화의 영향을 시각적으로 효과적으로 전달하고 있습니다.
이미지 출처: Telegraph 데이터 스토리텔링의 미래
인공지능, 머신러닝, 데이터 시각화 기술이 발전하면서 앞으로 데이터 스토리텔링 능력이 크게 향상될 것으로 보입니다. 데이터 과학자들은 스토리텔링 도구가 더 정교해지고 사용하기 쉬워질 거라고 예상하고 있습니다. 특히 ChatGPT 같은 인공지능 기반 도구 사용이 늘면서 스토리텔링 과정이 이미 훨씬 더 간단해지고 있습니다.
적절한 안내와 학습이 뒷받침된다면, AI 기술은 방대한 양의 데이터를 분석하여 이해하기 쉽도록 정리할 수 있습니다. 또한, 이러한 강력한 도구는 데이터에서 중요한 부분을 부각해 데이터 스토리를 효과적으로 전달하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
운좋게 그동안 저는 다양한 회사에서 근무하면서 귀중한 경험을 쌓았습니다. 여러 기업과 이해 관계자 (stakeholder), 사용자들을 접하며 그들의 운영 방식을 이해하고, 성공적인 사례들을 분석했습니다. 또한, 방대한 양의 데이터를 다루고, 데이터를 필요로 하는 사람들이 쉽게 이해할 수 있도록 가공하는 작업을 수행하며 배운점은 데이터를 효과적으로 활용하려면 개인의 필요와 상황에 맞춰 데이터를 재구성하는 것이 중요합니다. 단순히 나열된 데이터는 의미 없는 숫자일 뿐이며, 아무리 유용하더라도 사람들의 관심을 끌기 어렵습니다.
데이터를 활용한 스토리텔링은 앞으로도 더욱 중요해질 것으로 보입니다. 특히 개인적인 경험과 공감을 불러일으키는 이야기는 데이터와 그래프에 대한 사람들의 관심도를 높일 수 있습니다. 따라서 데이터를 개인의 상황에 맞게 조정하고, 관련된 맥락을 제공하는 것이 중요합니다. 스토리텔링이 없다면 데이터는 단순히 숫자 정보에 불과하며, 아무리 유용하더라도 사람들의 흥미를 유발하기 어렵기 때문입니다.
