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.
첫 번째 책, 『데이터 스토리텔링』을 읽었거나 동명의 워크숍에 참여했던 사람들에게 자주 이메일을 받는다. 대부분 우리의 작업을 격려하고 지지하는 내용이며 질문과 요청도 꽤 많다. 나는 성공담을 듣는 게 정말 좋다. 중요한 비즈니스 결정에 영향을 미쳤다거나 밀린 예산에 관한 대화에 박차를 가했다거나 조직의 수익에 긍정적 영향을 주는 행동을 촉진했다거나 하는 이야기들 말이다. 가장 고무적인 것은 개인의 성장과 인식에 관한 이야기다. 한 고마운 독자는 '데이터 스토리텔링' 원칙을 인터뷰에 적용해 새로운 직업을 구하는 데 도움이 됐다고 했다. 모든 성공은 각기 다른 업종, 업무, 역할에 있는 사람들이 데이터로 의사소통하는 능력을 개발하는 데 시간을 들여서 얻은 결과다.
'더 많은 것'을 원하는 사람들의 이야기도 꾸준히 듣고 있다. 책을 읽고 나서 데이터로 이야기하기의 잠재적 영향은 이해하지만 실제 업무에 적용할 때는 어려움을 겪는다. 추가 질문이 생기거나 원하는 영향을 얻지 못할 미묘한 상황에 부딪히기도 한다. 데이터 스토리텔링 기술을 충분히 개발하는 데 도움이 되는 더 많은 가이드와 연습을 간절히 바라는 사람이 있는 것은 확실하다.
『데이터 스토리텔링』에서 설명하는 내용을 가르치고 있거나 앞으로 가르치고 싶은 사람들도 관심을 보인다. 대체로 대학 강사(『데이터 스토리텔링』이 전 세계 100개 이상 대학에서 교과서로 쓰인다고 생각하니 정말 놀랍다!) 혹은 조직에서 훈련과 경력 개발 업무를 맡은 사람들은 조직 내 교과 과정이나 훈련 프로그램을 만드는 데 관심이 있다. 물론 팀원들의 기술력을 높이거나 다른 사람들에게 올바른 코칭과 피드백을 해주길 원하는 리더, 관리자, 개인 기고자도 있다.
이 책은 개인과 교사, 리더 모두의 요구를 다룬다. 다양한 실제 사례, 연습 지도, 확장 가능한(open-ended) 연습 문제 등을 이용해 가치 있는 통찰력을 나눔으로써 '데이터 스토리텔링' 수업을 적용하고, 다른 사람을 가르치는 면에서 자신감과 신뢰를 쌓을 수 있도록 도울 것이다.
