데이터를 다루는 기술이 이전보다 많이 발전했고, 수년간 축정된 데이터로 인해 새로운 기술이 등장하였고, 그 데이터를 다양한 기법으로 분석해 시스템도 진화하였다. 그만큼 데이터의 중요도가 높아지고 있는 요즘이다. 그래서인지 데이터 과학 및 데이터 분석과 관련하여 최근 많은 서적과 자료들이 나와있다. 그 중에서도 눈에 띄는 책이 있는데, 그것은 바로 '데이터로 전문가처럼 말하기'라는 책이다.

이 책은 어떻게 데이터를 이해하는지, 어떻게 데이터를 보여줄 수 있는지, 어떻게 데이터를 명확하고 효과적으로 제시할 수 있는지를 첫번째 목적으로 하고 있다. 이 책의 두번째 목적은 데이터를 다룰 때 중요한 것들을 먼저 제시하여 실무에서 발생하는 곤란한 상황을 쉽게 극복할 수 있도록 돕는 것이다.

이 책의 저자 칼 올친은 비즈니스 인텔리전스 분석가 및 관리자로 금융 서비스에서 10년 넘게 일했고, 여러번 마이크로소프트사의 태블로 앰버서더를 여러 번 역임했다. 그리고 데이터 솔루션에 대한 교육을 통해 좋은 데이터 시각화란 어떤 것인지 그리고 이를 어떻게 효과적으로 사용할 수 있는지를 알린다고 한다.

이 책에서도 1부 커뮤니케이션과 데이터, 2부 데이터 시각화 요소, 3부 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용의 구성으로 데이터의 시각화는 어떻게 하는지를 설명하고 있다. 데이터 분석은 방대한 데이터를 정리하여 표나 그림으로 보여줘야 하기 때문에 어떻게보면 표현법이 가장 중요할 수도 있다. 그러한 점에서 이 책에서도 가장 분량이 많은 2부에서 다양한 시각화 방법을 소개하고 있다.

가장 많이 쓰는 표, 차트 등에서 부터 산점도, 지도차트, 전체분할차트 등의 표현법을 알아보고, 시각적인 요소로 색상, 크기, 다중 축, 참조선 및 참조 구획 등을 어떻게 활용하는지 알아본다. 또 데이터를 둘러싼 맥락을 어떻게 표현하면 청중들에게 잘 보일 수 있을지 알아보고, 메시지를 전달하는 방법을 배운다. 그리고 실무에서는 어떻게 활용되는지 완벽한 데이터 시각화를 추구하기 보다는 환경에 유연하고 균형적인 데이터 시각화가 될 수 있도록 설명하고 있다.

책을 읽으면서 가장 중요하다고 생각하는 부분은 데이터 시각화의 필요성에 대한 이해이다. 
사전주의 속성이란 당신이 보고 있는 것을 이해하기 위해 생각하거나 의식적으로 노력할 필요 없이 시작적 이미지의 특징 및 패턴을 알아볼 수 있는 능력을 의미하는데, 데이터 시각화에서는 메시지 전달을 위해서 사전주의 속성을 사용한다고 한다. 막대, 선 또는 포인트와 같은 시작적 데이터로 데이터를 표현하여 사전주의 속성을 사용하고, 청중의 주의를 끌 수 있으며, 메시지를 제대로 수신하도록 돕는다고 한다.

저자는 이 책을 통해 데이터 기반 커뮤니케이션과 관련된 다양한 스킬을 익힐 수 있고, 당신이 속한 조직에서 이를 효율적으로 사용할 수 있도록 하고 있다. 데이터 기반 커뮤니케이션을 자유롭게 이용하게 된다면, 점점 더 강력하게 합리적인 방법으로 의사결정에 긍정적인 영향을 줄 수 있게 될 것이라고 확신한다.

한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

#데이터로전문가처럼말하기 #데이터시각화 #데이터과학 #한빛미디어 

데이터로 전문가처럼 말하기

칼 올친

나는 원래 데이터 분석에 대해 관심은 많았지만 관련 전공자도 아니고 한동안 업무에서 데이터를 활용한 스토리텔링이나 발표, 시각화 자료 만들기 같은 일을 할 기회가 별로 없어서 따로 공부를 하지 않았는데

최근에 NFT 관련 커뮤니티 파티에 갔다가 대기업 데이터 분석 전문가를 만나서 얘기를 나누게 되었고 데이터 분석에 대한 필요성, 빅데이터와 Ai 데이터 분석 등에 대한 관심과 필요성이 확 커지게 됐다.

그 분도 대학 전공은 문과계열이었고 첫 직장도 데이터분석과는 전혀 상관없는 쪽이었음에도 불구하고 관련 지식을 파고들어 공부하다보니 현재는 완전히 데이터 전문가가 되어 있었다.

나도 앞으로 사업가 or 임원을 목표로 하고 있기 때문에 결국 효율적인 의사 전달을 위한 데이터 전문가가 되어야 겠다는 마음을 가지게 됐고
완벽한 데이터 전문가가 되기보다는 데이터로 전문가처럼 말하는 방법을 익히는 것이 보다 효율적이고 내 일의 방향에도 적합하겠다는 생각을 하게 됐다.

그래서 읽어본 책이 바로 칼 올친이 쓴 '데이터로 전문가처럼 말하기' 이다.

이 책은 효율적인 의사 전달을 위해 데이터를 시각화하고 데이터를 활용한 비즈니스 스토리텔링 방법에 대해 써있는 책이다.
(표지의 삽화에는 북방애기박쥐(저녁박쥐)가 그려져 있었는데 오라일리의 책 표지에는 항상 이렇게 멸종 위기 동물들이 삽화로 그려진다고 한다.)

데이터를 활용한 커뮤니케이션 기술은 지금도 그러하지만 앞으로 현대 사회의 직장, 사회 생활, 사업 등에 필수적인 기술이라고 생각된다.

 이 책에서는 기초적인 데이터 작업 방법은 물론 데이터를 기반한 커뮤니케이션 기술들이 쉽게 정리되어 있다. (정확히 말하면 듣는 이들이 쉽게 데이터 기반 커뮤니케이션을 이해할 수 있도록 하는 기술들과 효율적&효과적으로 자신의 의사를 전달하기 위해 데이터를 활용하는 다양한 방법들이 제시되어 있다)

그 동안 데이터를 다루는 방법은 물론이고 데이터 기술이나 활용한 커뮤니케이션 자체를 전문가들이나 하는 것, 나에게는 중요하지 않은 것이라고 생각했기 때문에 이 책에 기술된 내용들과 접근방법이 매우 신선하게 다가왔다.

데이터를 시각화하는 방법들은 그 동안 자주 사용했던 파워포인트나 포토샵 같은 툴이 아닌 처음 들어보는 태블로, Power BI 같은 것들이라서 
생소하고 어려워보였지만 기본적인 기능과 개념에 대해 익히기에는 충분하다는 생각이 든다.

즉, 이 책의 내용들은 어떤 데이터 시각화, 분석 프로그램에 대한 기술적인 교육책이 아니라 
데이터를 시각화하기 위한 기본적인 기술, 개념에 대한 이해 그리고 데이터 작업을 활용하여 언제 어디에 어떻게 유용하게 쓸 수 있는지에 대해 설명하는 개론서같은 책이라고 할 수 있다. 

물론 이를 통해 데이터 작업 능력을 기를 수도 있지만 책의 제목처럼 궁극적으로 데이터 전문가처럼 말하면서 실무에 도움이 되는 업무적 능력(데이터기반 커뮤니케이션, 기업의 요구사항에 대한 이해 등) 을 갖출 수 있게 도와주는 책이라는 생각이 들었다.

이 책은 총 3개의 파트로 구성되어 있으며 데이터를 다룰 때 필요한 기분 지식과 기술들, 데이터 시각화 사용법, 중요한 데이터를 명확하고 설득력있게 전달하는 방법, 이해관계자들의 입장 차이와 원인 분석법, 다른 팀과 데이터를 함께 사용하기 위한 전략 구성법 등이 구체적으로 잘 나와있다.

처음에는 잘 모르는 단어나 개념들이 등장해서 난해한 부분도 없지 않았으나 
전체적으로 도표, 그래픽, 이미지 등을 잘 활용하여 설명하고 있는 책이므로 데이터 관련 지식이 거의 없는 사람도 충분히 이해할 수 있게 되어있어서 좋았다.

책을 읽고 난 후에는 데이터 작업관련 기술적인 향상도 있었지만 데이터를 어떻게 시각화하여 듣는 이들을 설득할 수 있도록 커뮤니케이션할 것인지에 대해 수시로 고민할 정도로 사고방식과 개념이 바뀌었다.

그래서 데이터를 다뤄야하는 기업, 조직의 구성원들에게도 도움이 많이 되겠지만 나처럼 데이터관련 일을 해보지 않았고 관심이 없었던 직장인들이 읽어보면 사고의 전환을 이룰 수 있어서 훨씬 더 도움이 될 것 같은 책이었다.

 'YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.' 
 

21세기, 데이터 기반 커뮤니케이션은 필수이다. 최근 10년간 데이터를 다루는 기술의 필요성은 그 이전보다 크게 성장했다. 이제 데이터 기반 커뮤니케이션은 타인의 의사결정에 크게 영향을 미칠 수 잇고 조직의 목표를 달성하게 할 수 있다. 여기에 이 책의 첫번째 목적이 있다. 어떻게 데이터를 이해하는지, 어떻게 데이터를 보여줄지, 어떻게 데이터를 명확하고 효과적으로 제시할 수 있는지다. 따라서 이 책은 다음과 같은 질문에 답을 줄 수 있다.

1. 커뮤니케이션이란? 어떻게 당신의 메시지를 명확하게 전달할 수 있을까?

2. 데이터란? 중요한 데이터를 어디에 안전하게 보관할 수 있을까? 

3. 데이터 시각화 방법이란?

4. 어떻게 데이터를 더 분명하고 효과적으로 표현할 수 있을까.

책 7p. 이 책에 대하여 중

100분 토론을 보거나, 뉴스에 현안 관련자들이 등장할 때면

같은 통계를 보고 전혀 다른 의견을 낼 때가 있다.

같은 사회적 빈곤층 비율을 보고, 각자 다른 해석을 하거나 다른 이유를 원인으로 꼽는다.

독서모임을 하면서도 비슷한 상황을 겪는다. 같은 책을 읽고 다른 감상을 내놓는다.

문학이 아니라 인문학이나 사회과학도 마찬가지다.

분명 개인차 때문일 수도 있고, 보는 각도의 차이일 수도 있다.

서평단 신청을 하면서, 이런 궁금증에 관한 열쇠를 얻을 수 있겠군. 이란 엉뚱한 생각을 한건 왜였을까...!

'데이터로 전문가처럼 말하기'는 위의 항목중

*. 데이터 시각화 방법이란 

*. 어떻게 데이터를 더 분명하고 효과적으로 표현할 수 있을까.

  에 관한 이야기다.

데이터는 오래전부터 중요한 자산이었습니다.
의사결정의 중요한 바탕이 되기도 하고
안정적인 시스템 운영의 기본이 되기도 합니다.

그런데 데이터는 어디서, 무엇을 위해, 어떻게 쓰이는지에 따라
그 의미가 달라질 수 있고 전달방법도 달라져야 합니다.
좋은 데이터가 있다 하더라도
어떻게 해석하는 것이 맞느냐 하는 고민을 해야한다는 이야기입니다.

가끔 훌륭한 프레젠테이션을 보고 나면
한편의 감동적인 영화를 본 것 같은 느낌을 받기도 합니다.
그 유명한 잡스의 One more thing 시리즈가 대표적입니다.

이런 프레젠테이션에는 특징이 하나 있습니다.
사람들의 신뢰를 얻기 위해 여러가지 데이터를 활용하는 한편
청자에게 그 데이터를 가장 잘 전달할 수 있는
다양한 표, 그래프 등의 표현 방법을 사용한다는 것입니다.

결국 데이터를 사용하고 표현하는 것은
누군가에게 설득력 있는 메세지를 전달하고
서로 커뮤니케이션 하기 위함입니다.

그러기 위해서 가장 기본적으로 필요한 것은
커뮤니케이션이 무엇이고,
커뮤니케이션에 사용되는 데이터에는
어떤 것들이 있고 어떻게 활용해야 하는지에 대한 이해입니다.

커뮤니케이션은 당신이 매일 별다른 생각 없이 하는 그 어떤 것이다.
당신은 말하거나, 쓰거나, 간단한 보디랭귀지를 사용해
다른 사람들과 생각과 아이디어를 공유한다.
- ＜데이터로 전문가처럼 말하기＞ p.24

데이터의 종류는 셀 수 없이 다양하고 많습니다.
그리고 커뮤니케이션 하기 위해서는 
이런 데이터를 여러가지 방법으로 해석하고 표현할 필요가 있습니다.

종류가 다양한 만큼 데이터는 각자의 속성을 가지고 있으며
말하고자 하는 목적에 따라 데이터를 어떻게 표현할지 결정해야 합니다. 
간단하게는 표, 막대그래프에서부터 
여러가지 축을 가진 복합그래프나 비율을 나타내는 원형 그래프도 있을 수 있습니다.

여러 데이터를 비교해서 표현해야 하는 경우
전달하고자 하는 목적이 잘 드러나도록
시각화 방법이 제공하는 특징을 잘 활용할 필요도 있습니다. 

왜 차트에 이런게 나와 있나?
어떤 데이터가 여기에 반영되었는가?
도대체 어떤 계산에 근거한 것인가?
- ＜데이터로 전문가처럼 말하기＞ p.96

책에서는 다양한 시각화 방법을 소개하면서
각 시각화 방법이 갖고 있는 특징이 어떤 데이터에 적합한지,
그리고 사람들이 전달하려는 정보에 집중하도록 만들기 위해
시각화 방법의 어떤 요소를 이용하는게 좋은지를 
다양한 예제를 통해 전달하고 있어 실무 사례들과 연결지어 생각할 수 있었습니다.

특히, 색맹 등 의도한 시각화 방법들이 제대로 전달되지 못하는 상황까지 고려하는 것은
지금까지 한번도 생각해보지 못했던 부분이라
책을 읽으면서 망치로 머리를 한 대 맞은 느낌이 들기도 했습니다

책의 3부는 실무 환경에서의 사례들을 중심으로
데이터가 가지고 있는 속성, 가령 실시간성인지 비실시간성인지를 고려하여
어떤 형태로 시각화 방법을 활용하는 것이 좋은지를 이야기 합니다.

회사에서 다른 사람의 발표를 들을때도
묘하게 집중이 잘되는 발표와 자료가 있는가하면
어려운 수학 수업을 듣는 것처럼 당췌 이해가 되지 않는 경우도 많습니다.

결국 이것은 데이터의 속성을 제대로 이해하지 못한 상태에서
적절하지 못한 시각화 방법을 통해 메세지를 전달하려다 보니 발생하는
일종의 구성 오류라고 보는 것이 맞을 것 같습니다. 

이로 인해 전달하고자 하는 메세지가 청자에게 다가가지 못하게 되고 
결국 좋은 데이터를 갖고 있음에도 정보 전달에 실패하게 되는 것입니다.

이 포스팅은 한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동의 일환으로
서적을 무상으로 제공 받아 작성된 리뷰입니다.

데이터로 스토리텔링을 해보고 싶었다.
아무리 멋진 그래프라도 보는 사람이 이해를 할 수 없다면 그 그래프는 글자와 선에 불과하다.

데이터로 전문가처럼 말하기!! 이제부터 도전해 보자.

우리가 데이터에 관심을 가지고 공부해야 하는 이유는 무엇인가?

자율주행, 진일보한 인공지능 그리고 머신러닝 등의 새로운 기술은 그 어느 때보다 빠르게 우리의 삶을 윤택하고.편하게 만들고 있다. 이것이 데이터 덕분이라고 결론지었다. 산업화 이후 기술은 매우 빠르게 발전했고, 사람들은 그것을 통해 편리한 세상을 영위해 나가기 시작했다. 물론, 제품과 서비스에 품질 일관성이 없고 편차가 넓은 등의 여러 문제가 많았다. 대부분 처음 고안되고 개발되었기 때문이다. 지금은 다르다. 수 십년간 표현하기도 어려운 만큼 데이터가 축적되었고, 이를 여러 다양한 기법으로 분석해 시스템을 진화시켜왔다. 이제 대부분의 기업들은 데이터의 중요성을 인지하고 있으며, 6시그마와 같은 데이터를 기반 시스템 향상 전략 교육을 필수화하고 있다. 지금 이순간에도 수많은 곳에서 생산되고 있는 방대한 양의 데이터는, 세상을 계속해서 긍정적인 방향으로 변화시켜 나갈 것이다. 이것이 우리가 데이터에 대해 관심을 가지고 공부해야 하는 이유다. 

(옮긴이의 말 중)

이 책은

1부 커뮤니케이션과 데이터

2부 데이터 시각화 요소

3부 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용     이렇게 세가지 큰 줄기로 구성되어 있다.

데이터의 기본요소를 자세히 배울수 있고, 데이터가 어떻게 생성되는지 출처를 명확히 파악하고 이해할 수 있도록 자세하게 안내되어 있다.

데이터는 이해관계자가 무엇이 필요한지에 대한 명확한 이해 없이는 정확한 답변을 제공하는 것이 사실상 불가능하다.

나의 생각대로 임의로 상대방이 필요로 하는 데이터는 이것이다 라고 시작해서 만든 데이터는 나만 이해할수 있는 데이터 일뿐 상대방을 배려하는 데이터가 아니다.

충분한 데이터와 좋은 분석툴 그리고 부족한 지식을 아우를수 있는 완벽한 상황이 꼭 필요한 데이터를 만들어 낸다.

* 맥락

데이터에서 답을 찾으려면 질문이 발생한 상황의 정확한 맥락을 이해해야 한다. 예를 들어 "우리 이익 수준은 어떠한가?" 와 같은 간단한 질문에도 글로벌 거시경제 상황, 조직의 발전단계, 질문의 시점 등에 따라 답이 크게 달라질 수 있다.

조직뿐만 아니라 질문을 제기하는 개인 맥락 또한 중요하다. 목표치를 달성하지 못해 성과와 개선 방법에 대해 좀 더 분석적인 답변이 필요할 수도 있고, 또는 뛰어난 성과를 분석을 통해 기대치에 비해 얼마나 앞서 있는지 입증하고자 하는 것일 수도 있다. 이때, 맥락에 대한 명확한 이해가 없다면 고객, 조직 내 상사 등의 이해관계자가 무엇을 원하는지 정확히 알수 없다.  (p. 81)

특히 개인적으로 좋았던 부분은

엑셀로 표를 만들거나 이미 만들어진 로우 데이터를 활용해서 그래프를 그리고 있는데, 강조해야 할 부분을 어떻게 표현해야 할지 늘 고민이 되었는데,

2부 데이터 시각화 요소에서 자세하게 예제를 들어서 친절하게 표현되어 있어서 많은 도움이 되었다.

엑셀로 표현하지 못하는 여러가지 그래프들을 보고 장단점을 파악할 수 있었다.

막대차트 / 점차트 / 꺽은선차트 / 경사차트 / 스파크라인 / 영역차트 / 산점도 / 지도차트 / 도형표현도 / 단계구분도 / 격자지도차트 / 원형차트 / 도선차트 / 트리맵 / 생키차트 / 크기를 이용한 차트 / 이중축차트 / 관리도 / 상자-수염차트 등

이렇게나 다양한 표현방식이 있다는 점이 놀라웠다.

데이터 사용자가 차트와 같이 시각화 자료를 이해하려고 할때, 가장 핵심은 데이터를 둘러싼 맥락이다. 잘 구성된 차트는 많은 정보를 전달한다. 하지만 사용하는 모든 요소는 청중이 정보를 해석하는 방법을 완전히 바꿀 수 있다는 사실을 명심해야 한다.  (p. 231)

정확한 데이터로 만든 그래프일지라도, 청중이 잘못 해석하면 그 그래프의 역할을 다 했다고 볼수 없다. 그러므로 어떻게 해석이 되는지 무척 중요하다. 그러기 때문에 청중이 맥락을 이해하고, 기억할 수 있도록 만들어진 완벽한 구성요소가 필요하다.

1,2장에 이어 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용 방법이 3장에 잘 설명되어 있다.

데이터 기반 커뮤니케이션에 능숙해지면 많은 기회가 찾아온다. 더 규모가 크고 다양한 프로젝트들을 새로운 팀, 부서와 함께 일할 수 있는 좋은 기회가 생겨날 것이다.

하지만, 새로운 사람들과 새로운 일을 시작하고 진행하는 것은 매우 힘든 과정이다. 익숙했던 용어, 데이터, 신뢰를 쌓아온 이해관계자 모두 달라진다. 새로운 부서에선, 현재 상황에 대한 전체적 맥락을 파악하기 어려울 수 있다. 하지만, 우리가 2장에서 배웠듯이 새로운 이해관계자의 요구사항을 정확히 수집하는 과정을 통해 이러한 점도 이겨낼 수 있다.  (p. 333)

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

‘데이터 분석’은 몇 년 전부터 항상 순위권에 있는 핫한 키워드다. 우리 주변에서도 인기를 쉽게 체감할 수 있다. 대학가에서는 수요에 맞춰 데이터사이언스학과, 빅데이터학과 등 다양한 데이터 관련 학과를 만들었다. 대기업은 데이터 분석 직무를 영업과 마케팅처럼 새로운 포지션으로 채용하기 시작했다. 이렇듯, 우리는 데이터 분석의 중요성을 곳곳에서 체감하고 있고, 유행처럼 R과 Python을 비롯해 많은 분석 언어를 학습하는데 몰두하고 있다. 하지만, 우리는 정작 분석하는 방법만 배웠을 뿐 분석을 통해 알아낸 결과를 어떻게 ‘잘’ 보여줄 지에 대해서는 크게 고민하지 않는 듯하다. 아무리 요리가 맛있다 하더라도 플레이팅이 별로라면 맛은 반감되기 마련이다. 분석한 데이터를 우리는 어떻게 플레이팅해야할까?

나는 이 질문에 대한 답을 ‘데이터로 전문가처럼 말하기’ 책에서 찾았다. 내가 데이터시각화라는 과목의 수업을 맡은 교수라면, 교재로 이 책을 선정했을 것이다. 대부분의 시각화 책이 단순히 시각화 기법-코딩을 세트로 소개하기데 급급하다면, 이 책은 시각화의 본질에 집중한다. 본질적으로 커뮤니케이션이 무엇인지라는 질문에서부터 내가 가지고 있는 데이터를 어떤 ‘방법’과 ‘시각적 요소’를 통해 보여줄 것인지에 대해 스스로 고민하게 해준다. 책을 보며 표와 막대그래프가 줄곧 사용해온 시각화 요소의 전부였다면, 책을 읽는 내내 이 시각화 방법을 사용했다면 어땠을까라는 답을 하게 해준다.

보너스로 상사와 커뮤니케이션하는 상황에 따라 어떠한 데이터를 가져가야 할 지, 실무에서 타부서와 협업을 할 때 팀별로 어떠한 시각화를 사용하면 일잘러 소리를 들을 수 있는지 적절한 방법을 제안한다.

한 마디로 이야기하자면 나는 이 책을 매우 추천한다. 데이터 관련 학과를 나왔고, 현재 마케터로 4년차로 근무하고 있지만 ‘데이터를 어떻게 더 잘 보여줄 수 있을까’에 대한 갈증을 해소해주었을 뿐 아니라, ‘데이터 분석’이라는 우물 안에만 갇혀 허우적거리던 나를 꺼내준 책이다. 요즘, 많은 사람들이 adsp, 빅데이터분석기사 등 목적 없이 데이터를 취득하는 경우가 많다. 스펙으로든, 또는 승진가점으로든. 이 책을 읽으면 데이터 분석이 승진이나 이직, 취업을 위한 수단이 아닌 목적으로 변화하는 마법을 느낄 수 있을 것이다.

세상 모든 것이 데이터와 연결되어 있다.

그렇기에 데이터를 처리하는 기술은 나날이 발전하고 있다.

그 발전은 단순히 데이터를 저장하고 처리하는 기술뿐만 아니라 데이터에 담겨 있는 의미를 찾아내고 이를 활용하는 기술에 이르렀다.

더군다나 요즘의 데이터는 말그대로 빅데이터다 보니 이를 처리하고 숨어있는 의미를 찾아내기 위해 여간까다로운게 아니다, 그렇기에 요즘 머신러닝, 딥러닝이 각광을 받고 있는 것일 수도...

수집기술도 저장/관리 기술도 분석기술도 점점 좋아지는 세상, 왜 그리도 데이터에 집중하게 되었을까?

그중 하나는 데이터를 활용하면 효과적인 의사 소통이 잘 될 뿐만 아니라 행동의 변화까지도 이끌어 낼 수 있기 때문이 아닐까?

데이터를 많이 가지고 있는 것을 넘어서 데이터에서 의미를 뽑아내고 이를 시각하고 이를 기반으로 이야기를 만들어 엮어낼줄 아는 기술과 역량이 이 데이터 홍수 시대를 헤쳐나가는 중요한 부분이지 않을까?

"데이터로 전문가처럼 말하기"는 그러한 관점에서 단계적인 방법을 제시하는 책이다.

책은 3개의 파트로 구성되어 있다.

첫번째 파트는 의사소통 더 나아가서 데이터 기반의 커뮤니케이션 기술의 발전과 데이터에 대한 이야기를 담고 있다.

두번째 파트는 데이터를 시각화 하는 것에 대한 이야기다.

단순히 차트들에 대한 이야기뿐만 아니라 전달할 메시지 즉 데이터가 의미하거나 말하고자 하는 바를 어떻게 시각화 하고 이를 커뮤니케이션에 활용하는지에 대한 내용을 다루고 있다. 

세번째 파트는 실제 업무 환경에서의 데이터 전달 방법을 다루고 있다. 여러가지 시작적 요소를 실제 환경에서는 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이야기를 풀어나간다.

물론 지면관계상 많은 사례를 다루고 있지는 못하지만 그럼에도 불구하고 독자에게 여러가지 인사이트를 줄 수 있는 사례들을 설명하고 있다.

이 책을 통해서 우리는 저자가 언급한 다음의 부분에 대한 지식과 영감을 얻을 수 있을 것이다.

데이터를 다루는 여러가지 책을 봤지만 지금까지 이 책이 내게는 제일 잘 맞는 듯하다...

※ 본 리뷰는 IT 현업개발자가, 한빛미디어 책을 제공받아 작성한 서평입니다.

한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 하면서 8월달에 이어 데이터 분석과 관련된 책을 읽어보게 되었습니다. 

8월 : "SQL로 시작하는 데이터 분석"

9월 : "데이터로 전문가처럼 말하기"

"데이터로 전문가처럼 말하기" 책을 읽고 난 후에 느낌은 해당 책은 데이터를 활용한 커뮤니케이션을 효과적으로 하기위해 읽어봐야 할 책이라고 생각합니다. 데이터를 수집을 해도 결국 사용자에게 어떻게 보여줘야 인식할 수 있을까를 고민하는데  "데이터로 전문가처럼 말하기" 는  데이터를 어떻게 해야  사용자가 쉽게 인식할 수 있는지 그리고 어떤 방법이 효율적인지 고민하며 학습할 수 있게 쓰여져 있는 책이었습니다. 

이 책의 난이도는 데이터를 수집하고 그 다음 의사소통을 어떻게 해야 할까 고민하는 사람이 읽어보면 좋을 것 같습니다.  Microsoft Power BI, Tableau 등을 활용하는 사람도 꼭 읽어보면 많은 도움이 될거 라고 생각합니다.  시각화 도구를 업무에 사용하는 사람으로서 "데이터로 전문가처럼 말하기" 는 시각화 도구를 어떤 방식으로 효율적으로 활용할 수 있는지 그리고 어떤점을 주의해야 하는지 잘 설명하고 있습니다.  

해당 책은 크게 3개의 PART 로 구성되어 있는데 각각의 내용은 아래와 같습니다. 

PART1 커뮤니케이션과 데이터

CHAPTER1 이것이 커뮤니케이션이다

CHAPTER2 이것이 데이터다

해당 파트에서는 데이터 시각화의 필요성 , 자료형에 대한 설명 (문자, 숫자, 날짜형 등) 데이터가 만들어 지는 곳에 대한 예제 , 요구사항 수집에 대한 설명, 데이터를 사용하는 방법 등 데이터를 어떻게 활용하고 어떤 종류가 있는지 전체적으로 설명하고 있습니다.  

PART2 데이터 시각화 요소

CHAPTER3 데이터 표현

CHAPTER4 다양한 데이터 표현법

CHAPTER5 시각적 요소

CHAPTER6 시각화를 완성하는 맥락

CHAPTER7 메시지를 전달하는 방법

해당 파트에서는 표, 막대차트, 꺽은선 차트, 산점도, 지도 차트, 전체 분할 차트 등을 설명하고 있으며 차트를 사용했을때 주의해야 할 사항 (색, 임계값, 표시 형태)등 상세하게 설명하고 있습니다.  그리고 마지막에 각 차트의 특징을 정리해 주는 구성으로 되어 있습니다. 또한 차트를 표현할때 색과 크기 참조선 등 여러 기술적 기법에 대한 것을 설명하고 있어서 커뮤니케이션 할때 어떻게 효과적으로 시각화를 할 수 있는지 알 수 있도록 구성 되어 있습니다. 해당 내용을 확실히 내것으로 한다면 업무에 많은 도움이 될거라고 생각합니다. 

PART3 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용

CHAPTER8 효과적인 데이터 기반 커뮤니케이션 전략 구현

CHAPTER9 특정 부서에 맞춰 일하기

CHAPTER10 내 것으로 만들기

데이터 분석업무를 하기위에 다른 사람과 어떻게 커뮤니케이션 해야 하는지 그리고 다른 부서와의 협력 노하우를 설명하고 있는 파트입니다.  내 것으로 만들기에는 연습하기 사이트 정보 (https://www.preppindata.com/) 가 있는데 데이터를 이용한 학습에 많은 도움이 될 수 있을것 같습니다. 

마지막으로 "데이터로 전문가처럼 말하기" 책은 데이터 분석 업무를 접하기 시작하거나 데이터 시각화에 대해서 접하게 될때 해당 책을 읽어 보면 좋을 것  같습니다. Microsoft Power BI, Tableau 같은 시각화 도구를  업무에 활용하게 될때도 해당 책은 많은 도움이 될 수 있을 것 같습니다. 

"데이터로 전문가처럼 말하기" 책은  데이터를 이용하여 커뮤니케이션을 수행하는 모든 사람에게 도움이 될 거라고 생각합니다. 

우선 한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평임을 밝힙니다.

인간은 근본적으로 더 깊이 파고드는 성향을 가진 기적 생명체이다. 
우리의 역할은 그 본능을 자극하고, 더 깊이 있는 탐구를 가능하게 돕는 것이다.
 

     21%의 직원만이 데이터를 읽고 이해하고 작업할 수 있다. '데이터 전문가처럼 말하기'는 79%의 사람을 위하여 만들어졌다. 거시적 관점에서 기초적 데이터 작업 능력을 배양하고 언제, 어떻게, 어디에 데이터를 사용할 지에 대한 가이드를 제공한다.

▶? '데이터로 전문가처럼 말하기'의 특징은?

- 데이터, 커뮤니케이션 등 단어 사용 빈도는 높지만 깊게 정의해보지 않았던 개념을 되짚어보기

- 데이터를 명확하고 효과적으로 사용하는 법을 안내

- 데이터 가공 전 ~ 데이터로 완성한 자료를 가지고 커뮤니케이션하는 전체 과정에 대한 이해

▶? 어떤 대상이 '데이터로 전문가처럼 말하기'를 읽으면 효과적일까?

- 커뮤니케이션과 데이터의 정의, 데이터 분석가로서 가져야 할 자세가 궁금한 사람

- 데이터 시각화 요소의 전반을 이해하고 올바르게 사용하고 싶은 사람

- 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용 방식이 궁금한 사람

 최근 데이터를 만지는 빈도가 늘어나 개인적으로 이 책을 읽어보고 싶었는데 마침 서평 대상 도서가 되었다 :D  책을 읽으면서 숙고하지 않고 진행했던 데이터 작업들이 많았다는 걸 인지했고 책에서 데이터 작업에 필요한 기초적인 모든 것을 다뤄준 덕분에 내가 놓쳤던 부분을 되짚어 볼 수 있게 됐다. 

우리는 왜 데이터를 사용하는 걸까? 

- 데이터란 관찰 대상을 더 잘 이해하기 위한 목적으로 수집된 자료

- 디지털화로 인해 다양한 데이터를 측정하고 저장할 수 있게 됨

- 데이터 속 의미를 파악하고 이를 이용하여 더 나은 서비스를 창출하는데 집중

올바른 데이터 구조를 만들기 위해서는?

- 데이터 구성 요소와 데이터 출처, 저장 방법 고려

- 데이터 작업 시 고려해야 할 이해관계자의 필요를 인식: 요구사항(데이터로 해결해야 하는 질문과 과제)에 대한 올바른 데이터 확보뿐 아니라 결괏값으로 보여줄 차트, 레이아웃 등 형식에 대해서도 고려해야 함

 저자는 데이터를 이용해 다른 사람을 설득하는 것은 쉬운 일이 아니며, 데이터 사용자와 이해관계자의 요구 사항은 모두 다르다고 이야기한다. 우리가 할 수 있는 최선은 기본적인 구성요소에 대한 이해를 높여 보다 확실한 데이터 분석 기술을 익히는 것을 강조한다.

목차를 보면 책을 파악하는 데 도움이 될 것 같아 첨부

3장에서는 표, 막대 차트, 꺾은선 차트와 같은 가장 기본적인 형태를 설명한다.

표:  열과 행으로 구성된 정렬 양식, 단순한 구조를 통해 값을 쉽게 발견

막대 차트: 길이와 높이를 이용하여 데이터의 패턴을 빠르게 파악하기 유리

꺾은선 차트: 데이터의 추세를 확인하는 데 유용

4장에서는 몇 가지 다른 유형의 차트와 한 차트에 두 가지 값을 사용하는 법을 알려준다.

산점도: 대량의 데이터를 한 페이지에 맞게 추려 표시할 때 손실 방지

지도: 청중의 관심을 끌고, 전달하고자 하는 메시지를 쉽게 표현

전체 분할 차트: 세부 데이터를 분할하여 전체 데이터에 대한 설명을 도움

 (5장) 데이터 기반 커뮤니케이션에 차트가 효과적인 요소지만, 차트 선택에만 너무 집중할 경우 데이터 시각화 요소의 다른 요인을 잘 고려하지 못할 수 있다. 데이터 시각화에 색상, 크기, 형태와 같은 사전주의(pre-attentive attributes)속성을 효과적으로 사용하면 보다 명확한 메시지 전달과 시각화 심미성을 향상할 수 있다.  여기부터 약간 디자인 감각이 필요한 것 같기도

(6장) 데이터 사용자가 차트와 같이 시각화 자료를 이해하려 할 때, 가장 핵심은 데이터를 둘러싼 맥락이다. 데이터 기반 커뮤니케이션에서 맥락이란 분석이 수행되는 상황, 분석 기반으로 하는 기준, 이를 둘러싼 모든 요인을 말한다. 전달받은 맥락에 따라 청중이 데이터 정보를 머릿속에 정리, 배치, 이해한다.

(맥락을 구성하는 것: 제목, 텍스트와 주석, 맥락 관련 숫자, 범례, 도해와 시각적 단서, 배경과 배치)

우리가 데이터 분석에 이용하는 모든 구성 요소는 전달하고자 하는 메시지를 명확히 하고, 청중의 이해를 도울 수 있어야 하며, 의도한 방식대로 해석을 이끌어야 한다.

(7장) 복잡한 데이터 분석 내용을 하나의 차트에 짜 넣는 것은 청중을 혼란스럽게 만들고, 핵심 내용을 흐리며, 분명하지 못한 메시지 전달을 야기한다. 이 문제에 대한 해결책은 결과를 각각 표현한 여러 개의 차트를 사용하는 것이다. 

설명적 커뮤니케이션: 청중에게 우리의 분석 결과를 명확히 표현

탐구적 커뮤니케이션: 청중이 데이터 시각화를 직접 탐구 / 데이터를 상세히 보기 위한 옵션 이용 가능

대시보드: 어떤 상태를 추적, 관찰하거나, 이해를 돕기 위해 사용되는 시각적 표시

인포그래픽: 데이터 주제에 경험이 없는 사람들과 정보 공유하기 위해 사용

슬라이드 프레젠테이션: 대면 시 메시지 전달에 효과적

이메일

실무에서 데이터 시각화를 할 때, 완벽한 방도는 없다. 이해관계자의 요구사항, 분석 스타일, 주제에 대한 지식수준을 바탕으로 언제든지 변경, 조정이 있을 수 있다. 그러므로 완벽함보다는 균형에 더 초점을 맞춰야 한다.

무엇을 사용할 것인가?

표 vs 시각화 자료

정적 vs 대화형

중앙 집중형 vs 분산형 데이터팀

실시간 데이터 vs 비실시간 데이터

표준화 보고서 양식 vs 혁신적 보고서 양식

보고 vs 분석

줄타기를 잘해야 한다

데이터를 통해 문제 해결을 할 때 단일 공식은 존재하지 않는다. 
조직 내 여러 사람과의 논의를 통해, 대응되는 요인들 사이에 균형을 찾아, 
가장 적절한 타협점에 이를 수 있도록 노력해야 한다.

                                    사실 데이터뿐 아니라 협업 시 모든 상황에 해당되는 말. 

  책을 덮고 나서 그동안의 데이터 작업은 본능적인 감각에 기대 만들어 왔던 게 아닌가 하는 약간의 반성과 함께 데이터 결과물이 주는 의의를 복기하게 된 시간. 평소에 (습관성) 데이터 자료를 만드는 사람이라면 이 책을 읽었을 때 만족스러울 것 같다.

"데이터로 전문가처럼 말하기"

최근 각종 데이터가 수년간 누적되고 송출되기 시작하면서 비즈니스 의사결정에 이 데이터를 기반으로 하는 경우가 매우 빈번해 지고 있다. 개인적으로 전공으로 데이터 분석이나 통계를 공부하진 않았지만 최근 각광받는 데이터 분석에 관심이 많은 관계로 이 책을 보게 되었다.

칼올친 저자는?

Tableau Zen Master이자 여러 번 태블로 앰버서더를 역임했으며 런던의 Data School에서 세계 최고의 데이터 분석 교육 프로그램 중 하나의 ‘기타’ 수석 코치이다. 비즈니스 인텔리전스 분석가 및 관리자로 금융 서비스에서 10년 넘게 일한 후 그는 컨설팅, 블로깅 및 시장을 선도하는 데이터 솔루션에 대한 교육을 통해 수백 개의 회사를 지원했다. 그는 태블로 및 기타 데이터 도구에 대한 유일한 주간 데이터 준비 과제인 Preppin’ Data의 공동 설립자이다

 

데이터를 이해하는 것과 데이터를 통해 커뮤니케이션을 하는 것은 다르다. 저자는 이 점을 강조하며 회사 또는 비즈니스에서 데이터 분석 결과물로 보고하고 커뮤니케이션 하는 과정을 성공적으로 이끌기 위한 방법론을 제시하고 있다.

이를 위해 보다 보고받는 사람의 입장에서 이해하기 쉽고 직관적인 데이터 분석결과 표현법, 특히 시각화에 대한 내용이 많은 편이다.

나 역시도 각종 보고서, 시중의 자료들을 볼 때 각종 그래프를 면밀히 분석하기 보다 이를 해석하기 어려울 경우 텍스트에 의존해서 이해하는 편이라 특히 최근에는 데이터 시각화 표현에 대해 갈구하던 중이 었다.

내용을 읽으며 기본적인 유형의 그래프들에 대한 기본기를 다질 수 있었으며 그 기본 중에서도 내가 놓치고 있던 그래프, 시각화의 특징들을 알 수 있어서 유익하였다.

사전주의 속성이라는 말이 나온다. 이 말은 당신이 보는 것을 이해하기 위해 의식적으로 노력할 필요 없이 시각적 이미지의 특징 및 패턴을 알아볼 수 잇는 능력을 말하며 시각화에서는 메시지 전달을 위해 사전주의 속성을 사용한다고 한다.  그리고 데이터의 특징에 따라 적합 한 시각화 유형이 있기에 어떤 자료에는 어떤 형태의 시각화가 유리한지 이런 시각화는 쓰지 않는 만 못한지 등 예시를 들어 설명하고 있다.

가장 기초적으로 우리가 많이 쓰는 표에 대해서도 새로이 정의하고 있으며 데이터 분석을 이한 전처리 등 기초작업에 유리하게 표의 스키마를 변경해야 하는 경우 등 사례를 제시하고 있어 실질 업무나 데이터 분석에서 고민할 거리를 줄여주는 것 같다.

단지 시각화에서 그치는 것이 아니라 시각화 이후 청중의 관점에서 명료한 정보 전달이 이루어지는 지 검토하고 오히려 범례를 없애거나 구분값을 두어 범례의 단계를 구분하는 등 사전주의 속성을 잘 이용하여 직관적 이해도를 높이는 방법을 설명하고 있다.

위의 사진 이미지 같이 데이터가 너무 집중되어 있으며 표현법에 한계가 있는 경우는 무의미한 데이터 시각화가 되는 경우가 있는데 이를 과잉플롯이라 한다. 하지만 이런 경우가 없지 않으므로 이러한 경우 보다 이해력을 높이기 위해 어떻게 변형하면 될지 설명한다.

구글맵에서 자주 보이는 뒤집힌 물방울의 예도 평소에 궁금하던 차에 이 책을 통해 해소하게 되었다. 물방울 하단의 뾰족한 부분이 위치정보 인 것이다.

경우에 따라 양축을 모두 다른 기준으로 사용할 수도 있음을 알게 되었는데 이 경우 서로 상관관계까 존재할 때에 이렇게 이용하는 것이 좋다.

종종 파워포인트 같은 프리젠테이션 자료에서 보여지는 형태로 정말 직관적으로 이해할 수 있는 사물아이콘, 도형을 사용하는 경우도 있다. 

이 장표를 보며 나는 언제쯤 이 정도 원페이지 리포트를 만들 수 있을까..? ㅡ,.ㅡ 고민에 빠졌다.

시각화 내용을 보강하거나 시각화 한 의도대로? 청중의 이해방향을 이끌고자 활용하는 텍스트 상자에 대해서도 보다 심도 있게 이해하게 되었다. 아 저 텍스트가 그냥 들어가는 것이 아니었군 하는 이해와 함께 말이다.

이상 본 책의 내용을 바탕으로 더 깊이 있는 데이터 분석에 대한 각종 공부에 기초가 될 수 있을 것 같아 뿌듯하다.

YES24서평단 자격으로 작성된 후기입니다