데이터ㆍ분석

'아하! 모멘트'로 생생하게···데이터에 '스토리텔링' 입히기

Linda Rosencrance | CIO 2022.10.06
회사의 데이터에서 행동으로 옮길 수 있는 인사이트를 뽑아내고 싶은 IT 전문가는 곧 뛰어난 이야기꾼이 돼야 한다. 데이터에 맥락을 입혀 하나의 서사로 봉합하는 수고를 거쳐야만 인사이트가 현장에서 꽃필 수 있다.
 
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오늘날 진정한 데이터 드리븐(data-driven) 기업으로 거듭나려면 단지 데이터 분석에 그쳐서는 안 된다. 비즈니스 전문가와 IT 리더는 데이터를 재료 삼아 매력적인 이야기를 구성해야 한다. 매력적이면서도 이해하기 쉬워야 이해관계자가 이를 활용해 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 것이다. 

이런 과정이 데이터 스토리텔링(data story telling)이다. 데이터 스토리텔링을 목표로 삼아야 기업은 의미없는 차트와 수치를 그저 늘어뜨리지 않고 듣는 사람이 행동으로 옮길만한 데이터 인사이트를 뽑아낼 수 있다.

 

데이터 스토리텔링이란? 

데이터 스토리텔링이란 듣는 사람이 몰입하고 핵심 결론과 추세를 쉽게 이해하도록 각종 서술기법과 시각화 도구를 활용해 데이터 인사이트를 전달하는 방식을 말한다.  

물론 ‘무엇이냐’보다 ‘어떻게 하느냐’가 중요하다. 컨설팅 업체 ISG의 CDAO(Chief Data & Analyatics Officer) 케이시 루디는 “데이터 스토리텔링은 누구에게나 어려운 일”이라며 “이야기의 대상을 명확히 정의하는 것부터 시작해보라”라고 말했다. 

그는 벤치마킹 및 데이터 애널리틱스 분야에서 20년 넘게 ISG의 제안을 수치로 입증하는 일을 맡아왔다. 이 과정에서 간단명료한 서사를 짜는 법을 익혔다고 루디는 전했다. 그는 “듣는 사람이 앞에 있다고 상상해보라. 청중이 어떤 내용을 들었을 때 머릿속에 어떤 의문점이나 궁금증이 떠오를지 생각하면서 이야기를 차곡차곡 쌓아나가면 도움이 된다”라고 조언했다. 

루디는 일단 데이터의 유효성을 미리 철저히 검증해놓는 것이 데이터 스토리텔링의 기본이라고 강조했다. 데이터의 유효성에 그 누구도 토를 달 수 없을 정도로 사전에 데이터를 여러 차례 검증해야 한다는 설명이다. 

그에 따르면 데이터 스토리텔러의 목표 중 하나는 데이터의 유효성과 관련된 그 어떤 허점도 남기지 않는 것이다. 데이터 출처, 수집 기간 등에 대해 해박해야 자신도 모르게 데이터의 유효성을 방어적으로 변호하지 않을 수 있다고 루디는 설명했다. 

또한 루디는 “동시에 너무 기술적인 묘사에만 빠지지 않도록 주의해야 한다”라며 “예컨대 IT 벤치마킹의 경우 관계자는 데이터 과학자가 사용한 기술 스택에 대해서 알고 싶어 하지 않는다. 단지 데이터 분석의 결과물이 의미 있고, 최신 데이터를 활용하며 쉽게 비교할 수 있고 정확한지에만 신경 쓸 뿐이다”라고 말했다.  

 

데이터 스토리텔링의 3가지 요소 : 시각화, 서술, 맥락

데이터 스토리텔링은 크게 데이터 시각화, 서술, 맥락 이렇게 3가지 요소로 나눌 수 있다고 가트너 이사 겸 비즈니스 애널리틱스 및 데이터 과학자 피터 크렌스키가 설명했다. 

그는 “백문이 불여일견이다”라며 “시각적 표현 방식은 충분조건은 아니지만 필수조건이다. 그래픽이나 아이콘을 사용하는 것도 좋다. 단순한 표 같은 방식을 쓰지 말라는 게 아니다. 시각적 요소가 아예 없으면 듣는 사람이 따라가기 힘들 수 있다는 점을 강조하고 싶다”라고 말했다. 

두 번째로 서사는 누가, 무엇을, 어디에서, 왜 했는지 묘사하는 감정의 궤적(emotional arc)이라고 크렌스키는 말했다. 그는 “다음 분기 매출을 예측하는 데이터를 설명하고 있다면 전망이 밝은지, 아니면 전망이 어두워서 구조조정의 피바람이 불 수도 있는지 추측해야 한다. 수치만 나열하는 대신 일상의 언어로 조심스럽게 결론을 내비치는 위험을 감수해야 한다”라고 설명했다. 

마지막으로 맥락은 듣는 사람이 이야기를 이해하는 데 필요한 모든 기타 정보다. 가령 특정 영업사원의 매출이 특출나게 좋다면 그 이유를 유추해보는 것이 맥락을 제공하는 셈이다. 

BNS(Bank of Nova Scotia, 일명 스코티아뱅크(Scotiabank))의 CDAO 그레이스 리는 서사와 맥락을 조화롭게 이으려면 매력적인 이야기의 특징을 이해해야 한다고 조언했다. “데이터를 떠나 흡인력 있는 이야기가 뭔지 생각해보라. 듣는 사람이 몰입할 수 있는 서사와 등장인물, 그리고 진심으로 동감하는 목표와 가치가 있어야 할 것이다”라고 말했다. 

이런 식으로 데이터의 맥락을 하나의 서사로 이어 매끄럽게 전달하면 같은 결론이라도 완전히 다른 결과로 이어진다고 그는 전했다. 듣는 사람이 데이터 인사이트의 중요성에 동감하게 되며, 이후 어떻게 행동에 옮길 수 있을지 자연스럽게 고민하게 만들기 때문이다. 

스토리텔링을 하나의 직원 역량으로 퍼트리는 동시에 리는 전사적으로 뛰어난 이야기꾼을 기르는 데 힘쓰고 있다고 전했다. 그는 “데이터 인사이트를 적절한 맥락과 엮어 행동으로 옮길 수 있는 서사를 지어낼 수 있는 이야기꾼을 육성하고 있다”라며 “이런 이야기꾼들이 전사적으로 영향을 끼치며 데이터, 인사이트, 그리고 행동을 명확하게 구분하도록 도와줄 것”이라고 말했다. 

 

잊지 말아야 할 데이터 스토리텔링 팁 6가지 

벨기에에 위치한 컨설팅 및 경영교육 네트워크 서드만(Sudmann)의 소유자 라스 서드만은 데이터 스토리텔링의 6가지 팁을 공유했다. 
 
  1. 듣는 사람이 ‘아하’라고 외칠만한 핵심 인사이트를 포착하라 : 의미없는 데이터 프레젠테이션의 주요 특징은 데이터를 마구잡이로 널브러뜨리는 것이다. ‘이 중 뭐 하나 걸리겠지’라는 마음으로 온갖 데이터 인사이트와 시각적 요소로 청중의 시간을 낭비하지 마라. 대신 듣는 사람이 ‘아하!’라고 탄성을 외칠만한 핵심 인사이트 몇 개만 추려 묘사하라.
  2. 데이터의 기원을 공유하라 : 데이터 스토리를 시작하는 좋은 방법 중 하나는 데이터의 기원을 간략히 소개하는 것이다. 데이터의 출처는 어디인가? 데이터를 어떻게 수집했는가? 특히 해당 데이터 셋을 처음 소개할 때 적절한 방법이다.
  3. 특이점을 이용해 더 깊게 파고들어라 : 특정 데이터, 그래프, 추세선을 보여줄 때 예상과 다르거나 전형적이지 않은 점이 있다면 이를 놓치지마라. 변화의 폭이 매우 큰가? 변곡점이 있는가? 있다면 이런 특이점의 이유를 파고들 수 있다. 이를테면 “보통 이 데이터는 X와 같은 추세를 보이지만, 여기 보시면 예상과 달리 감소했습니다. 이 이유를 추정해보자면…”라고 말하는 것이다.
  4. 기승전결을 갖춰라 : 난해한 프레젠테이션은 대부분 온갖 데이터와 정보를 슬라이드에 던져 놓고 발표자가 이를 파헤쳐 나가는 식으로 흘러간다. “복잡해 보이겠지만, 제 설명을 조금만 들으시면…”이라고 말하지 마라. 모든 정보는 듣는 사람이 자연스럽게 소화할 수 있도록 점진적으로 쌓여야 한다. 애니메이션 효과를 사용하든 다른 도구를 사용하든 데이터에 기승전결을 넣어 발표자가 발표하면서 서사를 정리하는 일이 없도록 해야 한다.
  5. 핵심 포인트를 강조, 또 강조하라 : 아무리 명료하게 이야기를 짰더라도 발표 하는 내내 핵심 포인트를 재차 상기해야 한다. 몸짓하거나, 특정 단어를 말할 때 목소리에 힘을 싣거나, 심지어 화면에 직접 다가가 중요한 데이터 포인트를 가리키는 행위도 마다해서는 안 된다.
  6. 적과 영웅의 서사를 활용하라 : 이해하기 쉽고 재미있는 서사를 만드는 간단한 방법 중 하나는 문제와 해결책을 적과 영웅의 관계에 비유하는 것이다.  

 

IT 벤치마킹의 전형적인 스토리라인 

루디는 결국 스토리텔러의 궁극적 목표가 “그래야, 뭘 하면 돼지?”라는 질문에 답하는 것이라고 강조했다. 정리하자면 첫째, 스토리텔러는 ‘무엇’부터 묘사해야 한다. 예컨대 IT 벤치마크의 경우 이런 식이다. 총 IT 지출이 연간 X백만 달러라고 얘기할 것이다. 그리고 스토리텔러는 이를 사람, 하드웨어, 소프트웨어, 서비스, 기타 등 5가지 범주로 분류한 뒤, 클라우드, 보안, 데이터센터, 네트워크 등의 기술 영역으로 추가 분류한다. 다음으로 회사의 기존 사용량에 기초하여 단위 비용이 각 기술 영역당 X달러라고 공개하고, 유사한 규모와 복잡성의 경쟁자와 비교하여 스토리텔러의 기업이 보안 등의 특정 영역에서 더 많이 지출하고 있다고 설명할 수 있다. 

여기까지 왔다면 청중을 ‘그래서’ 부분까지 유도한 것이다. 루디는 이제 청중은 속으로 ‘왜?’ 그리고 결국 “‘그래서 뭘 해야 하지?’”라는 질문을 하게 된다”고 말했다.

스토리의 나머지 부분은 데이터의 유효성에 대한 보편적인 이해를 활용하여 변화를 위한 권고사항과 이런 변화를 위해 필요한 조치를 제시하는 것이라고 루디가 말했다. 변화에는 항상 논란의 여지가 있지만, 앞서 데이터를 통해 그 이유를 입증했다. 

루디는 앞서 데이터로 근거를 충분히 입증했다면 이제 청중의 신뢰를 얻은 셈이며, 이는 클라이언트에게변화를 추진할 만한 용기와 무기를 제공한 것이라고 전했다.
ciokorea@idg.co.kr
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