데이터로 전문가처럼 말하기 - 칼 올친

데이터로 전문가처럼 말하기 효율적 의사 전달을 위한 데이터 시각화와 비즈니스 스토리텔링의 기술
칼 올친 지음 / 이한호 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 8월 30일 출간

인턴 시절, 존경하던 사수는 수십 장 문서보다도 잘 그린 그림 하나가 중요하다고 가르쳐주셨었다. 엔지니어에게 글 쓰는 능력이 필요한 줄도 모르던 때였다. 그게 커뮤니케이션 스킬이고, 그 중에서도 아주 효율적인 방식을 알려주셨다는건 시간이 좀 더 지나서야 이해할 수 있었다.
이 책은 데이터 기반 커뮤니케이션에 대해 다루고 있다. 그렇기 때문에 이 책이 엔지니어를 위한 책이 아님에도 실무에 도움이 되었던 것 같다.
커뮤니케이션이 필요한 조직에 있다면, 정도는 달라도 분명 이 책에서 얻어가는 것이 있을 거라는 생각이 든다. 책의 뒷부분에서도 경영진, 재무팀, 인사팀, 운영팀, 마케팅팀, 영업팀, 그리고 IT팀까지 7개 조직에서 데이터를 기반으로 한 커뮤니케이션이 왜 필요한지, 그리고 어떻게 하면 효율적인 데이터 전달이 가능한지 얼려주고 있다.
경영진에게는 의사결정의 기초로 삼을 정보가 필요하다. 이 정보는 아주 정확하면서도 간단명료한 커뮤니케이션으로 신속하게 전달할 수 있어야 한다. 반면 재무팀에서는 정확한 정보를 자세히 살펴볼 수 있는 표 형태의 데이터를 원한다. 인사팀에서는 전체 데이터를 기반으로 집단의 평균, 최대, 최소 등 통계적 수치를 사용한다. 이와 동시에 민감한 개인정보를 안전하게 보호할 수 있는 범위 내에서 데이터를 활용하도록 노력을 기울인다. 또 운영팀에서는 조직 내에서 만들어지는 모든 데이터를 적절하게 수집하고 이해하면서 조직을 운영해나가는 것에 반해 마케팅팀에서는 인구 조사 보고서, 구글 애널리틱스, 소셜미디어 등 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집하고 축적하여 고객 및 잠재 고객의 프로필을 만드는 데에 활용한다. 영업팀은 각 고객의 과거와 현재의 기록을 기반으로 영업 진행 상황을 정확하게 분석하고 목표 대비 성과를 평가한다. 마지막으로 IT팀은 앞의 모든 부서에서 데이터를 활용하기 위해 꼭 필요하다.
이렇듯 거의 모든 조직에서 데이터를 원하고 있는데, 이들이 원하는 데이터의 모습에는 차이가 있다. 예를 들어, PR을 할 때에는 시각적 정보로 감각 기억(오감에 의해 1초 만에 얻어진 정보)을 이용해 순간적으로 공감을 얻어내야 한다. 반면, 파이 차트나 꺾은선 차트로 표현한 자료는 재무제표로 사용할 수 없다.
당연한 말이지만 그럼에도 불구하고 데이터 활용이 어려운 이유는 필요한 데이터의 모습이 늘 명확하지는 않기 때문이다. 이 책의 저자인 칼 올친은 어떤 상황에서든 가장 효과적인 데이터 전달 방식을 찾아내려면 세 가지를 알면 된다고 이야기한다.

1. 데이터를 받아들이는 방식을 이해해야 한다.

데이터를 전달하기 전에 데이터를 누가 필요로 하고, 왜 필요로 하는지 먼저 이해해야 한다. 그리고 이를 바탕으로 청자가 데이터를 어떻게 받아들일지 예상 가능한 상태에서 데이터를 전달할 수 있어야 한다. 그렇지 않으면 정보가 전혀 전달되지 않거나 잘못 전달될 수 있기 때문이다.

2. 데이터를 표현하는 방식을 이해해야 한다.

표에는 제목과 행과 열을 나누는 선, 그리고 정보를 담은 다양한 숫자와 글자들이 산재해 있다. 더 깊게 들여다보면 이들의 색상과 폰트, 글자 크기, 자간 등 다양한 디자인적 요소가 포함되어 있다. 또, 숫자를 콤마로 구분해서 표현(1,000,000)하거나 단위를 요약하여 표현(1M)하는 등 다양한 표현 방식을 활용하기도 한다.
또 그래프는 이보다 훨씬 다양한 디자인을 적용해서 시각적 효과를 이끌어낸다. 이 책은 반 이상의 분량을 이렇게 다양한 데이터 표현 방식을 설명하는 데에 할애한다. 그리고 사람의 기억을 감각 기억(오감에 의해 1초 이내로 얻어진 정보), 단기 기억(수 초에서 약 1분까지 지속되는 정보), 그리고 장기 기억(오래 간직해온 기억) 등 세 가지로 분류하고, 이를 기반으로 다양한 표현 방식이 어떻게 작용하는지도 고려해야 한다고 말한다.

3. 데이터의 맥락을 이해해야 한다.

마지막으로 이 모든 행위의 기반이 되는 데이터를 이해해야 한다. 어떤 내용인지 뿐만 아니라 데이터를 활용하려는 목적과 데이터를 전달하는 과정의 맥락을 분명히 알고 있어야 한다. 즉, 데이터가 어디에서 왔는지, 믿을만한 출처인지, 필요한 데이터가 맞는지, 올바른 정보를 전달할 수 있는지 등을 확인할 수 있어야 한다. 그리고 합리적인 방법으로 데이터를 정제하고 집계하여 결과를 신뢰할 수 있어야 한다.

+ 본문 중에서 용어가 통일되지 않는 경우가 있었습니다. 예를 들어 표에서는 '매장'이라고 되어있는데 본문에서는 '매장'과 '상점'을 혼용하고 있는 식입니다. 만약 이 책을 보시게 된다면, 용어 사용에 있어 조금 열린 마음으로 보시면 좋겠습니다.