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• [시리즈] 에이콘 데이터 과학 시리즈 [54]

출판사 리뷰

출판사 서평 ★ 이 책에 쏟아진 찬사 ★ “이 책은 상당히 좋은 책이며 비즈니스 분야에서 흔하지 않은 명작이다. 이 책의 저자인 콜 누스바우머 내플릭(Cole Nussbaumer Knaflic)은 데이터로 스토리를 말하는 데 독보적인 스킬을 갖고 있다. 그녀는 JP모건체이스(JPMorgan Chase)에서 근무하는 동안 복잡한 분석 내용을 최고 경영자와 규제 기관에 설명하기 위한 역량을 향상시키는 데 도움을 주었다. 또한 이 책은 누구나 스마트한 의사결정을 할 수 있게 도와주는 훌륭한 예제와 쉽게 읽을 수 있는 가이드를 한곳에 모았다.” ... ★ 이 책에 쏟아진 찬사 ★ “이 책은 상당히 좋은 책이며 비즈니스 분야에서 흔하지 않은 명작이다. 이 책의 저자인 콜 누스바우머 내플릭(Cole Nussbaumer Knaflic)은 데이터로 스토리를 말하는 데 독보적인 스킬을 갖고 있다. 그녀는 JP모건체이스(JPMorgan Chase)에서 근무하는 동안 복잡한 분석 내용을 최고 경영자와 규제 기관에 설명하기 위한 역량을 향상시키는 데 도움을 주었다. 또한 이 책은 누구나 스마트한 의사결정을 할 수 있게 도와주는 훌륭한 예제와 쉽게 읽을 수 있는 가이드를 한곳에 모았다.” ― 마크 힐즈(Mark R. Hillis) / JP모건체이스앤컴퍼니 저당 은행(Mortgage Banking)의 최고 위기관리 책임자 “우리는 사람들이 중요한 결과에 집중하기 어려울 만큼 대용량의 데이터를 갖고 있다. 콜 누스바우머 내플릭은 워크샵을 통해 우리에게 중요한 내용을 가르쳤다. 게다가 데이터와 함께 스토리텔링으로 전해지는 내용을 보는 것은 환상적이다. 나의 팀은 이미 주옥 같은 내용들을 참조해 사람들을 움직이게 하는 콜의 가르침을 업무에 적용하고 있다. 그리고 다른 사람들의 삶에도 변화를 만들었다. 이제 여러분들도 할 수 있다.” ― 에데놀 벨(Edeanor Bell) / 빌 & 멜린다 게이츠 재단(Bill & Melinda Gates Foundation)의 비즈니스 분석 담당 이사 “자신이 가르치는 것과 자신의 모습이 일치한다는 것은 사랑스럽다. 콜 누스바우머 내플릭은 그녀의 첫 번째 책에서 이를 달성했다. 그녀는 시각화에서 명확함와 간결함을 유지해야 된다는 옹호자며, 그녀가 쓴 이 책은 명확하고 간결하며 실용적이다. 만약 여러분이 데이터 시각화를 다루는 데 초보라면 또는 좋은 차트를 만들기 위해 노력 중이라면 이 책은 핵심 원리를 배울 수 있는 최고의 선택이다.” ― 알베르토 카이토(Alberto Cairo) / 비주얼 저널리즘(Visual Journalism)의 의장, 마이애미 대학의 시각화과 교수, 『The Functional Art』(위키북스, 2013)의 저자 “데이터 슬라이드는 실제로 데이터에 대한 것만이 아니라, 데이터가 의미하는 것에 대한 것이다. 이 책의 저자는 이를 이해하고 있으며, 데이터로 의사소통하는 누구든 청중과 좀 더 효과적으로 소통할 수 있도록 돕기 위해 이해하기 쉽고 실제로 사용 가능한 가이드를 만들었다.” ― 낸시 두아르테(Nancy Duarte) / 두아르테(Duarte) 사의 CEO, 베스트셀러 저자 ★ 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 부탁 받았다면 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

★ 지은이의 말 ★

나쁜 그래프는 어디에든 있다
내가 지금까지 보아온 시각화 자료는 별의 수보다는 적지만 엄청나게 많다. 일단 여러분에게 이러한 내용을 분별하는 안목이 있다면 이를 무시해버리기는 어려울 것이다. 누구도 품질이 낮은 그래프를 만들고 싶지는 않기 때문이다. 하지만 낮은 품질의 그래프는 계속해서 생산되고 있다. 모든 산업 분야에서 다양한 유형의 사람들에 의해 생산된다. 심지어 미디어에서도 생산된다. 사람들이 더 잘 알거라 기대하는 곳에서 낮은 품질의 그래프가 생산된다. 왜 그럴까?

우리는 데이터로 표현하는 데 능숙하지 않다
여러분은 학교에서 언어와 수학을 배웠을 것이다. 언어에서는 단어들로 문장을 구성해 스토리를 만드는 방법을 배운다. 수학에서는 숫자를 이해하는 방법을 배운다. 하지만 두 가지를 같이 배우는 경우는 드물다. 어느 누구도 스토리를 숫자로 표현하는 방법을 가르쳐 주지 않았다. 이러한 문제 해결은 물론 이 분야에 능숙한 자질을 갖고 있는 사람은 별로 없다.
이와 같은 이유로 인해 우리는 점점 중요해지는 이 분야에 준비가 제대로 되어있지 않다. 기술의 발전으로 좀 더 많은 데이터를 다룰 수 있게 되었으며 이 데이터를 이해하고 싶은 욕구는 증가하고 있다. 데이터를 시각화하고 이를 이용해 스토리를 말하는 작업은 좋은 의사결정을 유도하기 위해 데이터를 정보화하는 핵심이다.
선천적 자질이 없거나 이에 대한 훈련을 받지 못했다면, 데이터 시각화와 스토리를 말하는 작업은 툴에서 제공하는 기능에 의존할 것이다. 데이터 양의 증가와 접근 외에도 기술의 진보는 데이터가 만연한 작업을 하기 위한 툴도 만들었다. 대부분의 사람들이 그래프 소프트웨어(예: 엑셀)에 데이터를 입력하고 그래프를 그려볼 수 있다. 다시 한 번 말한다면 누구나 데이터를 그래프 소프트웨어에 넣고 그래프를 만들 수 있다. 이 점은 주목할 만하며 그래프 제작 과정은 역사적으로 과학자나 엔지니어가 자주 사용하는 작업이다. 하지만 걱정스럽게도 명확한 사용 절차가 없다면 그래프 표현 작업은 종종 툴의 기본 설정(3차원, 무의미한 색상, 파이 차트)을 사용하게 되어 바람직하지 않은 방향으로 실행되는 경우가 많다
기술의 발전으로 데이터를 처리하는 도구를 많이 활용하게 되었다. 누구나 이러한 도구에 익숙해졌지만 시각화 자료를 만드는 역량에는 여전히 차이가 있다. 여러분은 몇몇 데이터를 엑셀에 입력하고 그래프를 만들어볼 수 있다. 많은 경우 데이터 시각화가 마지막 과정이다. 따라서 이 과정을 제대로 실행하지 못한다면 재미있는 스토리를 이해하기 어렵거나 불가능하게 만들 수 있다. 도구 기본 설정 상태에서 일반적으로 실행한다면 전달하고 싶은 데이터와 스토리를 부족한 상태로 만들게 될 것이다.
여러분의 데이터에는 스토리가 있다. 하지만 여러분이 갖고 있는 도구는 이 스토리가 무엇인지 모른다. 바로 이러한 점이 분석가나 정보 전달자로서 여러분이 해당 스토리를 시각화하고 생명력을 불어 넣어야 하는 이유다. 이러한 과정이 이 책의 주요 핵심이다. 다음은 여러분이 학습하게 될 것을 가시적으로 이해하기 전과 후의 몇 가지 예제다. 이 책에서 각각의 내용을 상세하게 살펴보겠다.
우리가 학습할 내용을 말하자면 ‘데이터 보여주기’에서 ‘데이터로 스토리를 전달하기’로 바꾸는 방법이다.

★ 옮긴이의 말 ★

아마 여러분도 분석한 내용을 청중들에게 어떻게 하면 잘 설명할 수 있을까 하는 고민을 한 번쯤은 해보았을 것이다. 남들이 생각하지 못한 분석을 해내는 것도 중요하다. 하지만 이렇게 피땀 흘려 얻어낸 소중한 결과를 청중이 부담 없이 잘 이해할 수 있도록 하는 스킬도 이에 못지 않게 중요하다고 생각한다.
우리는 초등학교 때부터 그래프를 그리는 방법을 배웠고, 글을 잘 쓰기 위한 방법과 발표를 잘하는 방법을 배웠다. 그리고 이러한 방법을 익히고 연습해 본인만의 노하우를 습득했을 것이다. 아마도 태어나서 죽을 때까지 이러한 방법을 배우고 실천하는 데 많은 시간을 보낼 것이라고 생각한다.
우리는 분석 결과에 대한 발표자료나 보고서를 작성할 때마다 많은 어려움을 겪는다. 특히 데이터 분석 결과를 간단하면서도 이해하기 쉽게 시각화하는 것과 자신의 주장을 청중이 이해하기 쉽게 간단한 몇 문장으로 작성하는 데 어려움을 느낀다. 나 역시 10여 년을 넘게 회사에 근무했지만 발표자료를 작성하는 것은 늘 어렵다.
데이터 분석가는 매우 꼬여 있는 데이터를 살펴보고 도메인 지식과 연계해 의미 있는 결과를 도출해 내는 작업을 한다. 하지만 의미 있는 결과를 어렵게 도출했더라도 의사결정자를 설득시키는 데 실패한다면 매우 난처할 것이다. 물론 독특한 취향을 갖고 있는 청중도 있을 것이고 이들을 설득시킨다는 것은 더 어려운 작업일 수도 있다. 요약하면 데이터 분석도 중요하지만 의사결정자에게 분석한 결과를 쉽게 설명할 수 있도록 자료를 준비하는 것도 무시 못할 만큼 중요하다.
이 책은 데이터 분석 이후 발표자료나 보고서를 청중이나 독자가 쉽게 이해할 수 있도록 보여주기 위해 무엇을 중점적으로 고려해야 하는가에 대한 핵심 내용을 예제를 통해 설명한다. 특히 이론적인 내용은 물론 저자가 구글에 재직하면서 경험했던 수많은 노하우를 구체적인 사례를 통해 설명하고 있어 매우 유익하다.

목차
1장. 상황 정보의 중요성
__탐색용 vs. 설명용 분석
__대상, 주제, 방법
__대상
____청중
____여러분
__주제
____실행
____메커니즘
____어조
__방법
__대상, 주제, 방법: 예제로 설명
__상황에 대?한 컨설팅: 질문
__3분 스토리 & 빅아이디어
____3분 스토리
____빅아이디어
__스토리보딩
__마치면서
2장. 효과적인 시각화 자료 선택
__간단한 텍스트
__테이블
____히트맵
__그래프
__점
____산점도
__선
____선 그래프
____경사 그래프
__막대
____수직 막대 차트
____누적 수직 막대 차트
____폭포수 차트
____수평 막대 차트
____누적 수평 막대 차트
__영역
__다른 유형의 그래프
__피해야 할 일
____파이 차트는 악의 한 축이다
____절대 3D를 사용하지 마라
____두 번째 y축: 일반적으로 좋은 생각이 아니다
__마치면서
3장. 잡동사니는 여러분의 적이다!
__이해를 위한 부담감
__잡동사니
__시각적 인식에 대한 게슈탈트의 원리
____근사도
____유사도
____엔클로저
____닫힘
____연속
____연결
____시각화 자료 순서의 부족
____정렬
____여백
__대조의 비전략적 사용
__잡동사니 제거: 단계별
____1. 차트 경계를 제거하자
____2. 그리드라인을 제거하자
____3. 데이터 마커를 제거하자
____4. 축 라벨 변경
____5. 데이터 직접 라벨링
____6. 일치하는 색상을 사용하자
__마치면서
4장. 청중의 주목을 이끌어라
__여러분의 두뇌를 보라
__메모리에 대한 간단한 학습 내용
____아이콘 메모리
____단기 메모리
____장기 메모리
__사전 주목을 끄는 속성은 어디를 보아야 할지 신호를 준다
__텍스트에서 사전 주목을 끄는 속성
__그래프에서 사전 주목을 이끄는 속성
__크기
__색상
____색상을 흔하게 사용하지 마라
____색상을 일관성 있게 사용하라
____색맹을 고려하고 설계하라
____색상이 전달하는 색조에 주의하라
____브랜드 색상: 사용할 것인가 아니면 사용하지 않을 것인가?
__페이지에서의 위치
__마치면서
5장. 설계자처럼 생각하기
__행동유동성
____중요한 것을 강조하자
____혼동스러움 제거
____정보의 시각체계 생성
__접근성
____너무 복잡하게 만들지 말라
____텍스트는 여러분의 친구다
__심미학
__받아들임
__마치면서
6장. 모델 시각화 자료 구분
__모델 시각화 자료 #1: 선 그래프
__모델 시각화 자료 #2: 예측으로 선 그래프 각주 달기
__모델 시각화 자료 #3: 100% 누적 막대
__#모델 시각화 자료 4: 양과 음의 누적 막대 사용하기
__모델 시각화 자료 #5: 수평 누적 막대
__마치면서
7장. 스토리텔링에서 학습 내용
__스토리의 마법
____연극에서의 스토리텔링
____스토리텔링과 영화
____스토리텔링과 단어
__스토리 구성
____시작
____중간
____끝
____구두 설명 구조
____설명 흐름: 스토리의 순서
____구두와 글자로 작성한 설명 내용
__반복의 힘
__여러분의 스토리가 명확한지 확인하도록 하는 전략
____수평 논리
____수직 로직
____역스토리 보딩
____새로운 관점
__마치면서
8장. 모든 것을 함께 가져오기
__학습 1: 상황을 이해하자
__학습 2: 적합한 디스플레이를 선택한다
__학습 3: 잡동사니 제거
__학습 4: 청중이 집중해야 할 부분을 강조한다
__학습 5: 설계자처럼 생각한다
__학습 6: 스토리를 전달한다
__마치면서
9장. 사례 연구
__사례 연구 1: 어두운 배경으로 색상 고려
__사례 연구 2: 여러분이 제공하는 시각화 자료에서 애니메이션 사용
__사례 연구 3: 순서 로직
__사례 연구 4: 스파게티 그래프를 피하기 위한 전략
____한 번에 한 개 라인 강조
____공간 분리
____결합 접근
__사례 연구 5: 파이 차트에 대한 대안
__대안 #1: 숫자들을 직접 보여줘라
__대안 #2: 간단한 막대 그래프
__대안 #3: 100% 누적 수평 막대 그래프
__대안 #4: 경사 그래프
__마치면서
10장. 최종 생각들
__앞으로 무엇을 해야 하는가?
____팁 #1: 여러분의 툴을 잘 익혀두자
____팁 #2: 피드백을 반복해 찾아내도록 한다
____팁 #3: 데이터로 스토리텔링하는 데 시간을 할애하자
____팁 #4: 좋은 예제를 통해 영감을 찾기
____팁 #5: 재미를 찾고 여러분의 스타일을 찾아라
__여러분의 팀과 조직 내에서 데이터 스토리텔링 역량 만들기
____모든 사람의 역량 향상시키기
____한두 명의 내부 전문가를 육성하자
____아웃소싱
____연결된 접근 방법
__Recap: 우리가 배운 모든 것을 빨리 살펴보기
__마치면서