데이터 시각화를 통한 스토리텔링

데이터 시각화란 무엇인가요?

데이터 시각화는 수집한 데이터의 시각적 표현인 이미지를 통해 정보를 전달합니다. 원시 숫자와 그림으로 표현하는 차트, 그래프, 다이어그램, 스프레드시트, 지도, 숫자를 통해 조직의 더 나은 의사 결정을 지원합니다.

데이터 스토리를 작성할 때 데이터 시각화로 설명과 탐색 두 가지 유형을 사용합니다. 정보 제공으로 알려진 설명 시각화는 대상 그룹에게 구체적인 측면이나 전체 스토리를 전달합니다. 반면에 탐색 시각화는 수집한 데이터를 이용해 어떤 질문에 답해야 하는지 잘 모를 때 사용됩니다.

데이터 시각화를 통해 스토리를 전달하면 대상 그룹이 상관 관계를 연결하고 추세를 인식하고 스스로 결론을 도출하거나 자신의 의견을 형성할 수 있도록 보다 완전한 스토리를 제공할 수 있습니다. 중요한 점은 데이터 분석을 상황에 맞는 스토리텔링 없이 시각화로 그냥 표시하면 대상 그룹이 의사 결정을 미루거나 잘못된 결론을 도출하거나 방대한 양의 데이터에서 방향을 잡지 못하는 결과를 초래할 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

데이터 스토리텔링의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 사용자가 스토리에 공감할 수 있도록 가치를 추가합니다.
• 조직의 신뢰성을 높이고 대상 그룹과의 관계를 강화합니다.
• 사용자가 정보를 읽고 유지할 수 있도록 매력적인 내러티브와 시각적 요소를 결합합니다.
• 관련 데이터를 통해 참여를 촉진합니다.
• 새롭고 독창적인 스토리를 위해 독점적인 데이터를 제공합니다.
• 다목적 용도로 쓰여 다른 형태의 디지털 미디어에 통합 가능합니다.
• 조직은 브랜드 인지도를 높이고 업계 리더로서 유리한 입지를 확보합니다.

데이터 시각화와 데이터 스토리텔링이 중요한 이유는 무엇인가요?

설득력 있는 스토리를 구성하려면 이를 뒷받침할 가설과 추론, 데이터를 제공해야 합니다. 데이터 활용은 좋지만 너무 많으면 압도될 수 있습니다. 데이터 시각화 전문가조차도 내러티브에 집중할 수 있는 적절한 컨텍스트가 없으면 시각화에 의미를 부여하는 것이 어렵습니다.

데이터 스토리텔링을 위한 가장 좋은 접근 방식은 적합한 데이터를 적절한 시각적 형식으로 제공하는 것입니다. 스토리에 이미지가 너무 많으면 인포그래픽에 가깝게 되어 이해하는 데 필요한 컨텍스트가 부족하게 됩니다. 스토리를 전달할 때는 내러티브를 작성하면서 언제 데이터를 제시하고, 언제 복잡한 수치를 강조하며, 언제 글로 설명해야 효과적인지를 알아야 합니다.

데이터 시각화로는 내러티브에 정보를 추가하는 데만 활용하고 전체 스토리를 전달하지 못합니다.

데이터 시각화와 데이터 스토리텔링을 함께 활용하는 방법

데이터 스토리텔링과 데이터 시각화가 같게 들릴지 모르지만 이 둘은 많이 다릅니다. 흥미진진한 스토리를 이야기할 수는 있지만 필요한 것은 가설을 확고하게 뒷받침할 증거입니다. 원시 데이터만으로는 대상 그룹에게 핵심 메시지나 대응 조치를 제시할 수 없습니다. 목표를 강조하려면 대상 그룹의 관심을 끌 수 있도록 매력적이면서도 이해하기 쉬운 형식으로 데이터를 제시해야 합니다. 데이터 기반 스토리텔링은 정보를 효과적인 커뮤니케이션 도구로 바꿔줍니다.

성공적인 데이터 스토리를 만들 때 데이터 시각화는 여러 조각을 결합하여 사용자가 이해할 수 있는 내러티브를 구성하는 데 도움이 됩니다. 컨텍스트와 세부 사항에 대한 집중, 중요한 인사이트, 클릭 유도 문구를 제공함으로써 주장을 뒷받침하는 데이터를 제공합니다. 스토리 수준에서는 수치와 차트를 넘어 제공된 메트릭을 이해할 수 있도록 설명합니다.

데이터 시각화와 데이터 스토리텔링의 차이점

여기서는 데이터 시각화와 데이터 스토리텔링을 비교하는 대신, 함께 활용하는 방법을 알아보는 것이 가장 좋습니다. 둘 다 개념과 가설, 이론을 뒷받침하는 방법적 전략입니다. 그럼에도 불구하고 매우 뚜렷한 차이점이 존재합니다.

데이터 스토리텔링은 스토리 내레이터를 통해 대상 그룹이 쉽게 이해할 수 있도록 보다 중요하고 포괄적인 관점으로 메시지를 전달해야 한다는 점에서 데이터 시각화와 다릅니다.

반면에 데이터 시각화는 스토리텔링을 향상시키는 데 사용되는 전술입니다. 이 기본적인 비즈니스 커뮤니케이션 도구는 방대한 양의 복잡하고 가치 있는 데이터를 활용해 사람들이 더 쉽게 이해할 수 있는 것으로 바꿔줍니다. 대상 그룹의 관심을 끌려면 다음과 같은 시각화를 목적 의식적으로 사용해야 합니다.

• 적절하다
• 읽기 쉽다
• 잘못 해석할 여지가 없다

데이터 시각화와 스토리텔링은 데이터를 사용하여 내러티브에 명확성, 진실성, 타당성을 부여하고 가능한 최고의 스토리를 전달하기 위해 함께 사용됩니다.

데이터 시각화와 스토리텔링의 유사점

데이터 스토리텔링과 데이터 시각화는 내러티브를 매력적이고 사실적으로 상황에 맞게 만들려는 동일한 목표 하에 함께 사용됩니다. 이 둘은 서로 바꿔 사용할 수는 없지만 동전의 양면입니다. 시각화는 내러티브가 필요로 하는 입증 자료를 제공하는 반면 스토리텔링은 모든 정보를 논리적이고 일관성 있게 제시합니다.

데이터 스토리텔링 프레임워크 만들기

데이터 스토리를 만들 때는 시작, 중간, 결론이 있도록 구성해야 합니다. 당사자가 어떤 스토리를 구성할지 그리고 이를 효과적으로 전달하는 방법도 알고 있습니다. 데이터 분석의 컨텍스트와 결과를 이해하고 있어야 이러한 정보를 활용해 스토리를 전달할 수 있습니다.

이를 달성하려면 프레임워크를 만들기 위한 몇 가지 모범 사례를 이용해야 합니다. 다음은 데이터 시각화 및 스토리텔링을 효과적으로 만드는 실용적인 방법입니다.

1. 목표를 정의합니다.

   데이터 스토리의 목적, 대상, 우선 순위를 이해합니다.

2. 설득력 있는 내러티브를 제시합니다.

   대상 그룹이 원하는 사항을 파악합니다.

3. 분석 스토리텔링의 핵심 요소를 통합합니다.

   다음과 같은 핵심 요소로 구성됩니다.

   • 플롯: 제시된 질문 유형, 답변하는 방식, 대상 그룹이 결론을 도출하도록 돕는 방식.
   • 컨텍스트: 대상 그룹이 제시된 데이터를 이해하는 방식.
   • 캐릭터: 스토리를 전달하는 방법의 어조와 인사이트.
   • 결말: 스토리를 통해 얻은 결론과 후속 조치 즉, 대상 그룹이 이해한 사항, 원하는 결론에 도달하는 방식, 더 나은 미래를 위해 수행해야 할 사항.

4. 객관성을 유지합니다.

   데이터를 투명하고 객관적으로 제시하고, 모호성을 피하고, 데이터와 스토리의 무결성이 손상되지 않도록 디자인하고 시각화합니다.

5. 적합한 시각화 유형을 선택합니다.

   올바른 이미지를 사용하여 정보를 적절하게 제시해야 합니다.

6. 그래픽 디자인 모범 사례를 따릅니다.

   대상 그룹이 완전히 이해하도록 만들려면 그래픽 요소를 쉽게 읽고 파악할 수 있는 프레젠테이션을 선택해야 합니다.

7. 올바른 데이터 시각화 도구를 사용합니다.

   시각화를 통해 데이터를 효과적으로 전달하려면 올바른 도구를 사용해야 합니다. 예를 들어, Microsoft Visio는 이해하기 쉽고 명확한 이미지를 통해 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.

8. 통찰력 있는 휴먼 스토리를 만듭니다.

   스토리가 관련성 높고 매력적이며 작은 데이터에서 가치 높은 콘텐츠를 제공한다면 대상 그룹이 계속 관심을 가질 것입니다.

9. 스토리텔링과 시각화를 모두 보완하는 스토리를 만듭니다.

   일관된 스토리 라인을 구성하기 위해, 그래픽만으로 설명되는 시각화 요소를 추가하면 흥미를 더하고 참여도를 높일 수 있습니다.

다음은 데이터 시각화 스토리텔링의 예시입니다.

데이터 시각화 및 스토리텔링 솔루션

데이터를 활용해 전체적으로 풍부한 내러티브를 만드는 데 도움이 되는 여러 솔루션이 많습니다. 하지만 솔루션을 결정할 때는 조직 전반에서 중요 비즈니스 데이터로 작업할 수 있을 만큼 충분히 민첩한 것으로 선택해야 합니다. 그래야 전체 현황을 파악하고 더 심도 깊은 인사이트를 확보할 수 있습니다.

Microsoft Power BI를 사용하면 내러티브와 데이터 경험 간의 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다. 적절한 데이터 시각화 및 스토리텔링 비즈니스 도구로 관련 콘텐츠를 검색하고, 중요한 비즈니스 인텔리전스를 발견하고, 팀과 협업하고 데이터 보고서를 공유할 수 있습니다.