데이터 인사이트를 발견하고 전달하는 것은 이제 팀 스포츠입니다.
아무리 많이 자동화되고, 큰 데이터 집합과, 뛰어난 계산을 사용하더라도, 발견한 결과를 다른 사람에게 전달하지 못한다면 그 분석은 무용지물입니다. 여기에 데이터 시각화의 힘을 사용할 수 있습니다. 데이터 시각화는 하나의 언어이며, 분석가들이 정보를 의사 결정권자에게 실행 가능하고 이해하기 쉬운 방식으로 전달하는 방식의 표준이 되고 있습니다. 이 기술은 분석가가 데이터에서 인사이트를 발견하기 위해 수행한 단계를 공유하는 능력과 결합해 종종 '데이터 스토리텔링'이라고 정의됩니다.
데이터 스토리텔링은 분석 프로세스에서 중요한 요소입니다. 분석이 그 어느 때보다 중요해지고 있는 직장 환경에서, 데이터 스토리텔링은 재정의되고 있습니다. 조직이 분석 문화를 조성함에 따라, 분석가의 데이터 스토리텔링 방식은 하나의 결론을 이끌어 내기 위한 논증 방식에서 데이터를 둘러싼 대화를 촉진하는 방식으로 변화하게 됩니다. 이러한 분석 문화는 또한 사람들에게 데이터를 진정으로 이해하도록 가르치고, 발견의 순간부터 비즈니스 의사 결정에 이르는 분석 대화에 참여하는 것을 목표로 하는 데이터 해독 노력을 강화합니다.
데이터 시각화 전문가이자 VisualisingData.com의 설립자인 Andy Kirk는 데이터 시각화의 7가지 직분을 이야기합니다. 그 중 하나는 바로 '기본적으로 어떤 프로젝트에 연관된 모든 인간관계에 관심이 있는 사람(위원, 주주, 청중)'인 전달자입니다. Andy는 어떻게 “최소한 커뮤니케이션적 측면에서는, 모든 비주얼리제이션 작업이 청중 중심이 되어야 하는지”를 설명합니다. 데이터 작업자는 비주얼리제이션으로부터 결론을 도출하는 청중의 프로세스를 이해할 필요가 있습니다. 동시에, 청중은 데이터를 해석하는 데 필요한 전문 지식을 갖추고 있어야 하며, ‘정보를 얻고자 하는 열망이 있어야’ 합니다.
이러한 데이터 스토리텔링의 전환은 또한 데이터 시각화 동향을 드러내기도 합니다. 스크롤이나 여러 페이지로 되어 있는 대시보드 등을 이용하는 긴 양식의 스토리텔링 서식이 더 보편화되면서 분석가는 결론에 이르는 단계별 접근 방식을 보여줄 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 분석가는 분석의 진행 상황을 보여 주며 데이터에서 발견된 인사이트와 그 결과로 얻은 가설을 강조할 수 있습니다. 그 다음 단계는 이러한 인사이트에 관해 열린 대화를 마련하는 것입니다. 이로써 비즈니스 의사 결정을 내리기 전에 다양한 직책 또는 부서의 사람들이 추가적으로 비즈니스 컨텍스트를 제공할 수 있는 여지가 생기므로 보다 다양한 관점을 수용할 수 있게 됩니다.
더 많은 조직이 분석적 협업에 중점을 둔 작업 스트림 및 팀을 구성하므로, 데이터 스토리텔링은 직장 문화에 계속해서 스며들 것입니다. 이 접근 방식은 조직이 사용자를 참여시키고, 정보를 전달하고, 아이디어를 검증하는 데 데이터를 활용하는 방식을 형성해갑니다. 또한 더 많은 사람이 데이터를 해석하고 자신의 분석 프로세스를 설명할 수 있으므로, 비즈니스에 미치는 영향력이 향상됩니다.