데이터 사이언스의 핵심 스킬? Data Storytelling

 수 많은 기업들이 데이터 분석가를 뽑는데 혈안이다. 

그런데 분석 인력을 채용하면서 중요성이 상대적으로 간과되는 분야가 있다. 바로 분석의 마지막 단계(last mile)이다.

경제학, 수학, 그리고 통계학 등에서 높은 수준의 전문성을 지닌 인력들조차 자신이 찾아낸 인사이트를 다른 이들에게 효과적으로 설명하는 데 어려움을 겪는다. 엄청난 통찰력을 지닌 데이터가 있다고 해도, 이러한 인사이트가 잘 전달되거나 실제 비즈니스 현장에 쓰이지 못한다면 그 데이터는 한 줌의 가치도 실현시키지 못한다.

Google의 수석 경제학자인 Hal Varian 박사는 다음 십년간 중요성이 더욱 부각될 역량으로, 데이터를 이해하고 이를 가공해서 시각화하고 커뮤니케이션하는 역량을 꼽았다.

"Storytelling은 데이터 시각화에 그치지 않는다."

데이터가 품고 있는 통찰력은 스토리를 통해서 효과적으로 전달될 수 있다. 

데이터 스토리텔링을 단순히 데이터를 효과적으로 시각화하는 것으로 이해할 수 있다. 그러나 시각적으로 매력적인 차트를 보여주는 것 이상을 의미한다.

데이터 스토리텔링은 데이터에 담긴 통찰력을 커뮤니케이션하기 위해 구조화된 접근법(structured approach)을 취한다. 여기에는 데이터(data), 시각화(visuals), 그리고 이야기(narrative)가 필요하다. 

데이터가 이야기로 표현되면, 청자는 데이터의 의미를 쉽게 이해하고 왜 특정 인사이트가 중요한 것인지 공감하게 된다. 시각화는 행과 열로 채워진 데이터에 숨겨진 의미를 가독성 있게 드러내는 것을 돕는다.

"Data는 귀로 듣고, Story는 마음으로 느낀다."

스토리텔링은 수천년 동안 인류의 삶과 동반했다. 디지털 시대로 접어들고 데이터 사이언스가 각광을 받고 있는 지금도 그 중요성은 변함이 없다. 

어떤 이들은 데이터가 나타내는 의미를 스토리로 풀어내는 것을 불필요하고 소모적인 행위로 인식하기도 한다. 데이터 자체가 명약관화하게 의미를 보여주며, 올바른 의사결정에 영향을 미칠 것이라 생각한다. 그러나 비즈니스 의사결정은 전적으로 논리와 이성만으로 이루어지지 않는다.

신경과학자들은 의사결정이 이성이 아니라 감성에 큰 영향을 받는다고 주장한다. USC 교수인 Antonio Damasio는 뇌에서 감정을 처리하는 부위가 손상된 환자들이 아주 간단한 의사결정에도 어려움을 겪는 걸 밝혀냈다. 이들은 무엇을 먹고 어디에서 만날 지와 같은 소소한 결정도 쉽사리 결정할 수 없는 사업 타당성 분석처럼 장황한 의사결정 이슈 같이 처리했다.  여러 대안들을 탐색하고 적절한 타이밍에 의사결정에 이르는 일련의 과정에 감성이 큰 역할을 수행하는 것이다. 

데이터에 스토리를 입히게 되면 의사결정에 영향을 미치는 뇌의 감성적 부위를 자극하게 된다. 신경과학에 의하면, 이성적으로 접근하면 뇌에서 언어 처리와 연관된 두 부위만 활성화된다. 그러나 이야기가 함께 전달되면 뇌의 더 넓은 부위가 자극을 받는다.

스토리는 사람의 기억에 영향을 미친다. Stanford 교수인 Chip Heath의 연구에 따르면, 사람들은 스토리를 들으면 약 63%가 기억을 하지만 통계 데이터는 고작 5%만이 떠올린다고 한다. 

스토리는 설득력에도 영향을 미친다. Save the Children 자선 단체가 브로셔를 작성할 때, 인포그래픽으로 만든 것과 스토리를 담은 것을 나눠서 진행했다. 결과적으로 스토리를 담은 브로셔가 2.38달러로 인포그래픽 브로셔의 1.14달러보다 기부율이 높았다고 한다. 

요컨대 데이터에서 통찰력을 찾는 것, 그리고 이를 전달하는 것은 별개의 일이다. 데이터 스토리텔링은 데이터 과학과 인문학이 융합하는 것이다. 이것이 효과적으로 이루어질 때 데이터가 담은 인사이트가 더 많이 생존하고 더 많은 변화를 이루어 낼 수 있다. 

Source: Brent Dykes (Jan 2021), "Why Data Storytelling is an Essential Data Science Skill", Blast Analytics & Marketing, Inc.