데이터 스토리텔링이란 무엇인가요?

데이터 스토리텔링의 이점

데이터 스토리텔링은 인간의 스토리텔링과 매우 유사하지만 그래프와 차트를 통해 더 심화된 인사이트를 제공하고 입증을 뒷받침해주는 이점이 있습니다. 데이터 스토리텔링으로 복잡한 정보가 단순화되면 대상 그룹은 콘텐츠에 참여하고 더 빠르고 자신 있게 중요한 결정을 내릴 수 있습니다.

사람을 움직여 조치를 취하게 하는 데이터 스토리 구성은 매우 강력한 도구입니다. 효과적인 데이터 스토리텔링은 사람과 조직에 긍정적인 영향력을 끼칩니다. 성공적인 데이터 스토리텔링의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 데이터 및 인사이트에 가치 추가.
• 복잡한 정보를 해석하고 대상 그룹의 핵심적인 요점 강조.
• 데이터에 인간적인 측면 부여.
• 대상 그룹과 업계에 가치 제공.
• 업계 및 토픽에 관한 선구자적인 리더로서 신뢰 구축.

데이터 스토리의 유용성

좋은 데이터 스토리텔링이란 수집한 모든 원시 데이터를 분석하여 가설을 확정하고 데이터 스토리를 도입하여 이루고 싶은 결정적 변화를 가져오는 것입니다.

모든 데이터를 검토한 후 스토리를 시작합니다. 때로는 이론을 뒷받침하는 데이터 세트만 선별하고 싶을 때도 있을 수 있지만 전체적인 상황을 확인해야 합니다. 데이터가 알려주는 내용을 살펴보고 올바른 도구를 사용하여 팀에 명확한 데이터 스토리를 전달하세요. 데이터 세트가 많으면 부담스러울 수 있으나 스토리 전달 방법을 구성하는 데 도움이 됩니다.

• 주장하려는 이론 숙고. 무엇을 증명하고 반증하고 싶나요? 데이터가 무엇을 제시해 줄 수 있다고 생각하나요?
• 데이터 수집. 스토리를 전개하는 데 필요한 데이터를 수집합니다.
• 스토리의 목적 정의. 수집한 데이터를 사용하여 스토리의 목표를 한 문장으로 작성할 수 있어야 합니다.
• 전달할 메시지 정리. 서론에서 결론까지 모든 사항을 요약합니다.
• 질문하기. 주장하려는 가설이 맞았나요 아니면 틀렸나요? 이 답변을 데이터 스토리의 내러티브에서 어떻게 도출하나요?
• 대상 그룹의 목표 설정. 대상 그룹이 스토리를 읽고 어떤 반응을 보이길 원하나요?

이론을 뒷받침하는 데이터뿐만 아니라 그렇지 않은 데이터도 확인해야 합니다. 사용 가능한 모든 데이터를 추가할 필요는 없습니다. 편향적이지 않은 내러티브를 가이드할 수 있는 데이터 세트를 사용하세요. 데이터 스토리는 항상 비즈니스에 도움이 되는 조치 또는 변화를 지원할 수 있는 방법을 제시해야 합니다.

데이터 시각화를 이용해 데이터 스토리텔링 개선

데이터 시각화는 대상 그룹이 복잡한 정보를 받아들이는 데 얼마나 수용적인지를 확인하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 시각화는 무한한 양의 데이터를 더 간단하고 이해하기 쉬운 데이터로 변환해줍니다. 여기서 스토리를 뒷받침하는 시각적 자료를 제공할 수 있습니다. 효과적인 데이터 시각화는 다음 사항에 유용합니다.

• 편향되지 않은 관점으로 패턴, 추세, 결과를 표시합니다.
• 컨텍스트를 제공하고 결과를 해석하며 인사이트를 도출합니다.
• 대상 그룹이 정보를 처리할 수 있도록 데이터를 간소화합니다.
• 대상 그룹의 참여도를 높입니다.

이러한 결과와 인사이트의 대부분은 데이터 시각화 도구에 구축된 데이터 대시보드를 통해 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

데이터 대시보드를 통해 시각적 자료 표시

데이터 대시보드는 정보 관리 및 비즈니스 인텔리전스(BI)에 사용되는 도구입니다. 중요한 정보를 한 곳에서 이해하기 쉬운 형식으로 구성하고 표시함으로써 대상 그룹이 데이터 스토리와 스토리 가설 간의 연관성을 이해할 수 있도록 복잡한 메트릭을 해석합니다.

데이터 대시보드를 활용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 과거 및 현재 추세에 대한 더 나은 가시화 제공.
• 미래의 추세를 보다 정확하게 예측.
• 여러 소스에서 핵심 성과 지표 파악.
• 실시간 고객 분석 가능.

데이터 스토리텔링의 세 가지 핵심 요소

구조화된 접근 방식으로 데이터 스토리텔링과 데이터 시각화가 함께 작동하고 내러티브, 시각화, 데이터의 세 가지 필수 요소를 통해 인사이트를 전달합니다. 데이터 스토리를 만들 때 중요한 것은 다음 세 가지 요소를 결합하여 주장하려는 이론에 대한 균형 잡힌 내러티브를 통해 사용자로부터 확인하고 싶은 결과적 조치를 작성하는 것입니다.

1. 내러티브 구성
   스토리를 전달할 때 데이터는 인사이트를 뒷받침하는 요소로 사용해야 합니다. 복잡한 정보를 유익한 인사이트로 추출하면 대상 그룹이 기업의 관점을 이해하는 데 도움이 됩니다. 스토리 내러티브와 컨텍스트가 데이터 스토리텔링의 흐름을 만듭니다.
2. 시각화를 통한 상황 이해
   시각화는 대상 그룹에게 이론적 내용을 알릴 때 유용합니다. 시각적 자산(차트, 그래프 등)을 스토리 내러티브에 연결시키면 주장하려는 이론을 뒷받침하는 기초 데이터를 사용해 숨겨진 인사이트를 도출하고 대상 그룹을 참여시킬 수 있습니다. 이론을 뒷받침하는 단일 데이터 인사이트 대신, 여러 다양한 데이터를 세분화 및 상위 수준으로 표시할 수 있으므로 대상 그룹은 기업의 관점을 정확히 이해할 수 있습니다.
3. 지원할 데이터 표시
   일반적으로 사람들은 증강 분석을 사용한 특히, 컨텍스트화에 부족한 분석에 매력을 느끼지 못합니다. 주장하려는 내러티브가 구체적인 데이터로 연결되어 깨달음을 주어야 합니다. 내러티브의 완전한 해석을 위해 컨텍스트와 비평이 필수적입니다. 비즈니스 분석 도구로 스토리 내러티브에 대한 핵심 인사이트와 이해를 제공하면 데이터 스토리 전반에 필요한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

위 세 가지 요소를 결합한 데이터 스토리는 대상 그룹의 감동적인 반응을 자아냅니다. 감정은 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 스토리텔링에서 감정적 컨텍스트와 하드 데이터를 연결하면 다른 사람들에게 영향력을 끼칠 수 있습니다. 이 세 가지 핵심 요소가 잘 통합되면 사람들에게 영향을 미치고 변화를 주도할 수 있는 데이터 스토리를 만든 것입니다.

데이터 스토리텔링으로 정보 활용 방식이 바뀝니다

데이터 스토리텔링은 데이터 및 분석을 이용하는 방식을 획기적으로 바꿀 수 있는 계기가 됩니다. 데이터 스토리텔링은 인간의 노력을 더하여 때때로 원시 데이터의 해독 불가한 숫자와 수치를 이해할 수 있도록 재구성할 수 있습니다. 스토리 내러티브를 만드는 것이 프로세스의 주된 구성 요소이지만 강력한 스토리를 만드는 작업은 편향 없는 관점으로 해당 정보를 이해하고 전환할 수 있는 작업자의 능력에 따라 달라집니다. Microsoft Power BI가 그 스토리를 전달하는 데 유용합니다.