1) 데이터 스토리텔링
2) 데이터 스토리텔링 연습

데이터를 사용해 전달하려는 내용을 쉽게 설명하고, 역동적이고 설득력 있는 데이터 기반 프리젠테이션을 만들고 싶은가. 이 책은 데이터를 이용하여 설득력 있는 스토리텔링 자료를 만들기 위한 기법을 소개한다. 책의 구성은 데이터로 스토리를 전달하는 실제 흐름과 동일하다. 상황 정보와 청중을 파악하고 그에 적합한 그래프 유형을 선택하는 방법, 전달하려는 정보를 혼란스럽게 하는 잡동사니를 제거하고 가장 중요한 부분에 집중시키는 방법, 설계자의 입장에서 데이터를 시각화하는 방법을 소개한다. 이 모든 과정을 거친 후 당신의 메시지는 스토리텔링의 힘으로 널리 전파될 것이다.

추천의 글

“오늘날 본질적인 내용을 파악하기 어렵게 만드는 현란한 파워포인트가 넘쳐나고 있다.”

우리는 모두 저질 슬라이드 소프트웨어의 희생자가 돼버렸다. 우리는 폰트, 색상, 불릿(주의를 끌기 위해 텍스트 앞에 오는 그래픽 문자), 강조의 거대한 소용돌이에서 헤매는 압도적인 프리젠테이션의 희생자다. 또한 격렬하고 생생하게 표현할 수 있다고 하지만 정보는 제공하지 못하고 단순히 그래픽만 전달하는 인포그래픽의 희생자며, 잘못 인도하고 혼란을 가중시키는 언론의 차트와 테이블의 희생자다.
현대에는 테이블, 차트, 그래프를 만들기가 너무 쉬워졌다. 예전에는 발표 내용을 충분히 생각하고 나서 펜으로 그림을 그렸는데, 내 솜씨가 따라주지 않아 민망했던 적도 있다.
세상의 모든 정보를 내 손끝에 갖고 있더라도, 쉽게 의사소통을 할 수 있는 것은 아니다. 오히려 더 어려워지곤 한다. 여러분이 많은 정보를 다루게 될수록, 가장 중요한 부분을 걸러내기가 더 어려워진다.

‘콜 누스바우머 내플릭(Cole Nussbaumer Knaflic)’을 검색해보라.
나는 2007년 후반에 콜을 만났다. 나는 2006년에 구글에 스카웃되어 인사운영(People Operations)팀을 만들고 구글의 직원들을 진심으로 이해함으로써 이들이 회사에 오랫동안 즐겁게 일하도록 돕는 업무를 맡아왔다. 내가 구글에 합류한 즉시, 나는 우리가 제품 분야에서 했던 것처럼 인사 부문에서도 많은 혁신을 이루려면 인사분석 팀이 필요하다고 생각했다. 콜은 구글의 분석팀과 다른 팀 간의 전달자 역할을 수행하는 인사분석팀의 초기 멤버이자 핵심 멤버가 되었다.

콜은 항상 명확하다는 장점이 있었다.
한 명의 관리자를 위대하게 만들고 또 다른 관리자를 형편없게 만드는 것과 같은 혼잡한 메시지가 주어지면 그녀는 반박할 수 없는 이야기로 메시지들을 기분 좋은 이미지로 만들어 내기도 했다. 그녀의 메시지 “절대 데이터 패션의 희생자가 되지 말라. 즉 예쁘게 만든 클립아트, 그래픽, 폰트를 빼고 메시지에 집중하라.”와 “단순함이 섹시함을 이긴다. 요점은 스토리를 명료하게 하는 것이지 차트를 예쁘게 만드는 게 아니다.”는 강력한 가이드가 되었다.
그녀가 예찬한 “저질의 파워포인트 슬라이드 제거하기”를 시작하기로 마음먹기 전에, 우리는 그녀에게 여기저기 돌아다니면서 데이터 시각화 코스를 6년 동안 50번 이상 가르치도록 했다. 만약 여러분이 이것이 별로 대단한 일이 아니라고 생각한다면, 구글에서 ‘powerpoint skill’을 검색해보라. 50만 사이트가 리턴되는 것을 볼 수 있다.
이 책에서 콜은 에드워드 터프와 같은 데이터 시각화 선구자의 작품에 대해 기념비적인 개선 작업을 했다. 그녀는 지구 상에서 가장 데이터 주도적인 조직은 물론 가장 미션 주도적이며 데이터가 없는 기관과도 업무를 수행했다. 그녀는 두 경우 모두에서 그들의 메시지와 생각을 정교하게 만들도록 도와주었다.
그녀는 잡음으로부터 의미 있는 신호를 추출하고 의사소통을 잘하기 위한 재미있고 이해하기 쉬우며, 매우 실용적인 가이드를 저술했다. 이것이 전체 요점이다. 그렇지 않은가?

라즐로 복(Laszlo back)/ 구글 인사운영 상무, 『구글의 아침은 자유가 시작된다』(알에이치코리아, 2015)의 저자 2015년 5월

이 책의 대상 독자

이 책은 데이터를 이용해 누군가에게 어떤 의미를 전달해야 하는 사람을 위한 책이다. 이 책을 읽어야 할 사람은 다음과 같다.

■ 분석 작업 결과를 공유해야 하는 분석가
■ 해당 분야의 데이터를 시각화해야 하는 학생들
■ 데이터 주도 방식으로 의사소통해야 하는 관리자
■ 효과를 입증해야 하는 자선활동가
■ 이사회 회의에서 보고를 해야 하는 리더

나는 누구나 데이터로 효과적으로 대화할 수 있는 능력을 기를 수 있다고 믿는다. 많은 사람들이 두렵게 생각하지만 꼭 두려운 것만은 아니다.
여러분이 ‘데이터 시각화하기’를 부탁받았다면 어떤 느낌을 갖게 되는가?
아마도 어디부터 시작할지 몰라 불편함을 느낄 것이다. 또는 작성한 내용이 가능한 질문에 답할 수 있을 만큼 상세해야 하기 때문에 현기증을 느낄지도 모른다. 또는 이미 견고한 지식을 갖춘 여러분이 사용하려는 그래프와 스토리를 한 단계 업그레이드하는 데 도움이 되는 것을 찾고 있을 것이다. 이 책은 이러한 모든 경우를 생각하고 만들었다.
데이터로 스토리를 전달하는 능력은 데이터가 급증하고 데이터에 근거한 의사결정 수요가 있는 현재 더 중요해지고 있다. 효과적인 데이터 시각화는 연구 내용 전달하기, 공익을 위한 성금 모으기, 이사회에 보고하기, 또는 청중들에게 핵심 내용 전달하기 등의 성공 여부를 결정한다.
내 경험상 대부분의 사람들이 유사한 도전을 경험했을 거라고 생각한다. 사람들은 데이터를 이용해 효과적으로 대화할 필요성을 알고 있지만, 이를 위한 전문 지식이 부족하다는 것도 알고 있다. 데이터 시각화 능력이 뛰어난 사람들은 이러한 어려움에 대해 잘 이해하지 못한다. 데이터 시각화는 분석 과정의 한 단계라는 점이 도전의 일부다. 분석 업무를 수행하는 사람들은 전형적으로 수학 지식이 있어 시각화보다는 다른 단계에 익숙하다. 예를 들어 데이터를 찾아내고 이를 모두 이끌어내고, 분석하며, 모델링을 만드는 작업을 잘한다. 하지만 분석가는 분석 결과를 잘 설계하여 전달하는 교육의 필요성은 느끼지 못하는 것 같다. 어쨌든 일반적으로 분석 결과의 전달은 청중이 보게 될 분석 프로세스의 일부다. 게다가 점점 데이터 기반이 되어가는 세상에서 기술적 경험이 없는 여러 사람들이 분석을 하고 데이터를 이용해 의미 전달을 해야 하는 상황이 많이 발생한다.
데이터를 이용해 효과적으로 대화하는 방법은 기존에 배우지 않았기 때문에 여러분이 느끼는 불안감은 당연한 현상이다. 데이터 시각화 능력이 뛰어난 전문가는 여러 차례의 시행착오를 통해 무엇이 효과가 있고 없는지를 경험해보았을 것이다. 하지만 이 과정은 오랜 시간이 소요되고 지루한 과정이다. 이 책을 통해 여러분이 단기간 내에 해당 역량을 키울 수 있기를 바란다.

이 책의 구성

이 책은 각 장에서 1개의 핵심 내용과 관련 개념에 집중해 전체적으로 큰 그림을 그려볼 수 있게 구성했다. 이해하는 데 필요하다면 약간의 이론을 설명하지만 이론의 실제 적용에 중점을 둘 것이며 종종 구체적이고 현실적인 예제를 통해 설명한다. 각 장을 마칠 때, 설명한 학습 내용을 실제로 적용할 준비가 되어 있을 것이다.
이 책의 학습 내용은 ‘데이터로 스토리를 전달하기’에 대해 내가 생각하는 방식과 동일한 순서대로 진행할 수 있게 구성했다. 이 점과 더불어 여러 후속 장이 이전 내용을 참조해 만들어졌기 때문에 순서대로 읽어보기를 권한다. 책을 읽은 후에는 관심 있는 부분이나 현재 접하고 있는 데이터 시각화와 관련된 예제를 다시 한 번 살펴보면 좋을 것이다.
이 책의 각 장을 좀 더 구체적으로 요약하면 다음과 같다.

1장. 상황 정보의 중요성
데이터 시각화의 여정을 시작하기 전에 여러분이 간단히 답할 수 있는 몇 가지 질문이 있다. 여러분의 발표를 듣게 될 대상은 누구인가? 청중이 알고 싶어하거나 행동하기 원하는 내용은 무엇인가? 1장은 청중, 의사소통 메커니즘, 바람직한 어조를 포함해 상황 정보를 이해하는 것의 중요성을 설명한다. 상황 정보를 완벽하게 이해시키기 위해 여러 가지 개념을 소개하고 예를 통해 설명한다. 상황 정보를 제대로 꼼꼼하게 이해해두면 시각화 내용을 제대로 만들기 위해 필요한 반복 횟수를 줄일 수 있다.

2장. 효과적인 시각화 자료 선택
전달하고자 하는 데이터를 보여주기 위한 최선의 방법은 무엇인가? 나는 내가 작업했던 내용에서 가장 잘 사용한 시각화 구성을 분석한다. 2장에서는 비즈니스 환경에서 데이터를 전달하는 데 사용되는 가장 일반적인 유형의 시각화 구성을 소개하고, 각각의 경우에 대한 적합한 사용 사례를 알아보며, 실제 예제를 통해 각 내용을 설명한다. 다루게 될 구체적인 시각화 유형에는 간단한 텍스트, 테이블, 히트맵, 선 그래프, 경사 그래프, 수직 막대 차트, 수직 누적 막대 차트, 사각형 영역 그래프가 있다. 또한 사용을 자제해야 하는 시각화 유형으로 원과 도넛 모양의 차트를 설명하고 3D를 사용하지 않아야 하는 이유를 설명한다.

3장. 잡동사니는 여러분의 적이다!
해당 페이지에 여러분이 추가하게 될 모든 개별 요소들은 일부 청중이 이해하는 데 부담이 된다. 즉 발표자료에 추가한 모든 항목은 해당 의미를 알아내기 위해 청중이 눈여겨보도록 하고, 두뇌를 사용하도록 하며, 마침내 필요 없다고 생각해 기억에서 지우는 데 자원을 소모하게 한다. 3장에서는 이처럼 잡동사니를 찾아내고 제거하는 방법을 주로 다룬다. 이러한 내용을 설명하기 위해 시각화 자료 인식에 대한 게슈탈트의 원칙과 테이블과 그래프와 같은 정보의 시각화 표현에 적용하는 방법을 소개하고 설명한다. 또한 정렬, 전략적인 공백의 사용, 세심한 설계에서 중요한 구성 요소인 대조에 대해서도 알아본다. 학습 내용을 설명하기 위해 몇 가지 예제를 사용한다.

4장. 청중의 주목을 이끌어라
4장에서는 계속해서 사람들이 보는 방법과 시각화를 할 때 이를 최대한 잘 활용하기 위한 방법에 대해 설명한다. 이 작업으로 크기, 색상, 페이지에서의 위치 등 사전에 주의를 끄는 속성의 중요성과 프레임을 설정하는 시각과 기억에 대해 간략히 알아본다. 사전에 주의를 끄는 속성을 전략적으로 어떻게 이용해 여러분이 원하는 내용으로 청중의 관심을 이끌 수 있는지와 가시적 요소들의 계통을 만들어 청중으로 하여금 여러분이 전달하기를 원하는 정보를 원하는 방식으로 처리하도록 할 수 있는지도 알아본다. 전략적 도구로써 색상을 어떻게 효과적으로 사용하는지 상세히 설명한다. 관련 개념은 여러 예제를 통해 살펴본다.

5장. 설계자처럼 생각하기
폼은 기능을 따른다. 제품 설계에 대한 격언은 데이터로 소통하는 데도 동일하게 사용할 수 있다. 데이터 시각화에 있어 ‘기능’은 우리가 전달하고자 하는 ‘의미’며, ‘폼’은 이를 ‘시각화’한 결과다. 5장에서는 기존의 설계 개념을 데이터로 소통하는 데 적용하는 방법에 대해 살펴본다. 행동유도성, 접근가능성, 심미학에 대해 알아보고 앞에서 소개한 많은 개념을 생각해본다. 하지만 약간 다른 관점에서 살펴본다. 또한 여러분이 설계한 비주얼에 대해 청중의 동감을 이끌어내기 위한 전략에 대해서도 알아본다.

6장. 모델 시각화 자료 해부
효과적인 시각화 표현을 조사해보면서 많은 것을 학습할 수 있다. 6장에서는 다섯 가지 모범적인 시각화 자료를 살펴보고 이를 생성하게 된 구체적인 사고 프로세스와 설계 선택사항을 살펴본다. 이 시점까지 다루었던 내용을 사용한다. 시각화 자료 내에서 데이터 순서와 그래프 유형을 어떻게 사용하는 것이 효과적인지 알아본다. 색상의 사용, 선의 굵기, 상대적 크기를 통해 무엇을 어떻게 강조하고 강조하지 않을지에 대한 선택도 고려해본다. 시각화 자료 내 구성 요소의 정렬과 위치를 논의하고 타이틀, 라벨, 주석에서의 효과적인 단어 사용법을 알아본다.

7장. 스토리텔링 학습
스토리는 데이터만으로 할 수 없는 방법으로 해당 내용을 청중에게 상기시키고 계속 집중하도록 한다. 7장에서는 데이터로 소통하기 위해 사용할 수 있는 스토리텔링의 개념을 소개한다. 마스터 스토리텔러에게서 무엇을 배울 수 있는지 알아본다. 스토리는 명확히 시작, 중간, 끝으로 구성되어야 한다. 비즈니스 프리젠테이션을 만들 때 이러한 프레임워크를 적용하는 방법과 사용하기 위한 방법을 알아본다. 청중에게 스토리를 명확하게 전달하기 위한 반복의 힘, 설명의 흐름, 구어적이고 문어적인 설명의 고려, 다양한 스킬을 포함한 효과적인 스토리텔링 전략을 다룬다.

8장. 종합 학습
이전 장에서는 개별 학습 내용을 데모로 보여주기 위해 부분적으로 응용 사례를 설명했다. 8장에서는 하나의 실제 사례를 이용해 처음부터 끝까지 데이터를 처리해 스토리텔링을 실행해본다. 해당 상황을 이해하고 적합한 시각화 표현 방법을 선택하며, 잡동사니를 확인하고 제거하며 청중이 명심해야 할 부분에서 주목을 이끌어내며 설계자처럼 생각하고 스토리를 전달해본다. 더불어 이러한 학습 내용, 완성된 시각화 자료와 설명은 간단히 데이터를 보여주는 것에서 데이터로 스토리를 전달하는 것으로 나아갈 수 있는 방법을 알려준다.

9장. 사례 연구
9장은 수많은 사례 연구를 통해 데이터로 소통하는 데 직면하게 될 일반적인 과제를 해결하기 위한 구체적인 전략을 살펴본다. 다루게 될 주제는 어두운 배경과 함께 컬러 색상 고려하기, 프리젠테이션에서 움직이는 애니메이션 사용하기, 순서대로 로직 설정하기, 스파게티 그래프를 회피하기 위한 전략과 파이 차트에 대한 대안이다.

10장. 결론
데이터 시각화(일반적으로 데이터로 소통하기)는 과학과 예술이 교차하는 영역에 존재한다. 따라해볼 만한 우수 운영 사례와 가이드라인에는 명확하게 몇 가지 과학적인 내용이 존재한다. 또한 예술적인 요소도 있다. 여러분의 학습진도를 빠르게 진행하기 위해 우리가 다루었던 내용을 적용해보라. 그리고 해당 정보를 청중이 좀 더 이해하기 쉽게 만드는 여러분의 예술적 역량을 이용하라. 10장에서는 앞으로 어디로 나아가야 할지에 대한 팁과 여러분의 팀과 조직 내 데이터 경쟁력으로 스토리텔링 스킬을 높이기 위한 전략을 알아본다. 또한 주요 내용을 복습하면서 마무리한다.

즉 우리가 다루었던 학습 내용을 통해 여러분은 데이터로 스토리를 전달할 수 있을 것이다.

『데이터 스토리텔링』의 후속작으로 데이터 스토리텔링의 원칙을 실제 업무에 적용하면서 만나게 되는 수많은 상황에 유연하게 대처하는 데 필요한 가이드와 연습을 소개한다. 데이터로 효과적인 의사소통을 하기 위해 다양한 실제 사례를 함께 고민하고 훈련하면서 풀어나가는 과정을 거친 후, 스스로 연습하기와 직장에서 연습하기 단계로 반복과 강화를 하다 보면 어느새 누구보다 멋진 데이터 스토리텔링 기법을 구사하는 스스로를 발견하게 된다. 저자와 대화하듯 편한 마음으로 연습하다 보면 데이터로 스토리를 말하고 다른 사람에게 긍정적인 변화를 일으키는 것이 훨씬 쉬워질 것이다.

이 책의 대상 독자

이 책은 '“데이터로 더 효과적인 의사소통을 하자”는 공통된 목표로 연결된 두 청중을 염두에 두고 집필했다. 두 개 그룹은 다음과 같다.

1. 데이터로 더 효과적인 의사소통을 하는 방법을 배우고 싶어 하는 그룹
   
2. 데이터로 더 효과적인 의사소통을 하는 방법을 다른 사람에게 피드백하거나 가르치고 싶어 하는 그룹

이 책의 구성

각 장은 『데이터 스토리텔링』에서 다루는 주요 내용을 간략하게 요약하면서 시작한다.

■ 콜과 연습하기: 깊이 고민해보고 문제를 해결할 수 있도록 하는 실제 사례 기반의 연습 문제와 상세한 단계별 그림 및 설명
■ 스스로 연습하기: 해결책을 미리 주지 않고 알아서 풀도록 하는 더 많은 연습 문제와 생각을 요구하는 질문
■ 직장에서 연습하기: 언제, 어떻게 유용한 피드백을 요청해야 하는지 그리고 작업을 반복해서 가다듬어 더 멋지게 만들 수 있는지에 대한 실제 지침을 포함해 배운 내용을 직무에 적용하는 데 필요한 친절한 가이드와 실전 연습 문제

이 책에서 만나게 되는 내용의 상당 부분은 ‘데이터 스토리텔링’ 워크숍에서 영감을 받은 것이다. 워크숍 세션들이 다양한 업종을 포괄하기 때문에 도출한 사례도 매우 다양하다. 디지털 마케팅부터 애완동물 키우기, 영업 훈련까지 각기 다른 주제를 다루면서 데이터 스토리텔링 기술을 연마하고 배울 수 있는 풍부하고 다채로운 상황을 제공한다.
이 책은 그저 읽기만 하면 되는 전통 방식의 책이 아니라는 점을 유념해야 한다. 대화형 경험을 충분히 함으로써 최대한 많은 것을 뽑아내기 바란다. 중요 내용에 표시하고 북마크를 추가하고 여백에 필기도 해보길 장려한다. 모든 페이지와 사례 사이를 통통 튀어 다니길 기대한다. 그림도 그려보고 다른 사람과 토의도 하면서 자신만의 툴로 연습하라. 완전히 습득할 때까지 책을 마구 다뤄야 한다. 그것이 이 책을 최대한 활용했다는 하나의 증거가 된다.

콜 누스바우머 내플릭(Cole Nussbaumer Knaflic)

그녀는 데이터로 스토리를 말한다. 데이터 스토리텔링(SWD, Storytelling With Data)의 설립자이자 CEO로 『데이터 스토리텔링』이라는 베스트셀러의 저자이기도 하다. 『데이터 스토리텔링』은 십여 개 언어로 번역돼 수많은 대학에서 교과서로 활용되며 SWD 워크숍 참가자 수만 명의 교재로도 사용된다. 콜과 그녀의 팀은 성공적인 대화형 학습 세션(interactive learning session)을 약 10년 동안 운영해왔고 해당 세션은 전 세계의 데이터 지향적인 개인, 회사, 자선 단체 사이에서 인기가 대단하다. 또한 사람들이 이해하기 쉬운 그래프를 만들 수 있도록 돕는 한편, 잘 알려진 SWD 블로그, 팟캐스트 및 월간 챌린지(monthly challenge)로 이들을 매력적인 스토리로 엮어내고 있다.
콜의 독특한 재능은 SWD를 운영하기 전부터 금융과 개인 자산 분야 그리고 구글 인사 분석팀의 관리자로서 분석을 수행하면서 갈고 닦아 만들어졌다. 구글에서 데이터 주도 접근법을 활용해 혁신적 인사 프로그램과 관리 업무를 수행했고 미국과 유럽 전역의 구글 사무소를 다니면서 데이터 시각화 분야에 대해 자신이 개발한 과정을 강의하기도 했다. 미국 메릴랜드 예술대학교(MICA, Maryland Institute College of Art)의 비상근 교수로 정보 시각화 기초 과정을 가르치고 있으며 미국과 그 외 국가의 저명한 대학에서 초청 강연을 정기적으로 진행하고 있다.
워싱턴 대학에서 응용 수학 학사 학위와 경영학 석사 학위(MBA)를 받았다. 세상에서 비효율적인 그래프를 없애는 일을 하지 않을 때는 미국 중서부의 집에 있거나, 해외여행을 하면서 남편과 함께 세 아이를 키우는 모험을 하며 지낸다.

정사범

대학교와 대학원에서 산업공학을 전공했고 의사결정과 최적화 방법론에 관심이 많다. 2000년이 시작될 즈음 입사해 제조업에서 발생하는 다양한 데이터를 R과 파이썬으로 분석해본 경험이 있다. 지금도 제조현장에서 발생하는 여러 이슈 사항을 데이터에 근거해 수리적으로 해결하기 위해 고민하고 있다. 또한 다양한 책과 현장 경험을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 보고 방법에 대한 지식을 얻는 것에 감사하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book (Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014), 『데이터 마이닝 개념과 기법』(2015)을 번역했다.

변혜정

서울대에서 환경보건학 전공으로 박사학위를 받고 LG환경연구원과 삼성SDS를 거쳐 현재는 쿠팡에서 Health & Ergonomics팀을 맡고 있다. 환경안전보건 관련 데이터베이스 구축과 이를 토대로 한 데이터 분석 업무를 하면서 데이터의 중요성과 데이터를 효과적으로 제시하는 방법에 관심을 갖게 됐다. 지금도 수많은 데이터와 사례를 수집하고 분석해 현장에 적용할 수 있으면서 실효성 있는 자료와 정책을 만들기 위해 끊임없이 고민 중이다.