[Tableau 태블로] 스토리 기능을 활용한 데이터 스토리텔링

데이터 스토리텔링을 위한 Tableau 활용 전략

https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/stories.htm

스토리

 

데이터는 그 자체로 이야기를 담고 있다. 이러한 데이터를 어떻게 효과적으로 전달할 수 있을까? 바로 데이터 스토리텔링을 통해서다. 이 글에서는 Tableau의 스토리 포인트 기능과 데이터 스토리 개체 기능을 이용하여 데이터 스토리텔링을 어떻게 구현할 수 있는지 알아보겠다.

데이터 스토리텔링의 개념

데이터 스토리텔링이란 데이터를 시각적으로 표현하고 이를 통해 의미 있는 메시지를 전달하는 것이다. 단순한 시각화와의 차이점은 청중이 데이터를 통해 이야기의 흐름을 이해하도록 돕는 데 있다. 스토리텔링의 핵심 요소는 다음과 같다.

1. 메시지: 전달하고자 하는 핵심 내용이다. 메시지는 데이터 스토리텔링의 근본적인 목적을 설정하며, 명확하고 일관된 메시지를 전달해야 한다.
2. 청중: 청중의 배경과 관심사를 고려한 맞춤형 접근이 필요하다. 청중이 데이터를 이해할 수 있도록 그들의 배경 지식과 요구에 맞게 이야기를 구성해야 한다.
3. 구조: 이야기의 도입, 본론, 결론의 흐름을 유지한다. 도입에서 문제를 제기하고, 본론에서 데이터를 분석하며, 결론에서 해결책을 제시하는 방식으로 진행된다.
4. 비주얼: 데이터를 이해하기 쉽게 시각적으로 표현한다. 시각적 요소는 데이터를 더욱 직관적으로 이해하도록 도와주며, 데이터를 이야기 형태로 전달할 때 강력한 도구가 된다.

Tableau 스토리 포인트 활용하기

Tableau의 스토리 포인트 기능은 여러 대시보드나 시각화를 연결하여 하나의 이야기를 만들 수 있도록 도와준다. 예를 들어, 지진 발생 추세를 분석하는 스토리를 통해 지진의 빈도와 영향을 청중에게 전달할 수 있다.

스토리 포인트의 구성은 보통 다음과 같이 이루어진다:

• 도입부: 문제 제기나 현재 상황을 소개한다. 청중이 관심을 가질 수 있도록 문제를 제기하고 상황을 설명한다.
• 본론: 데이터를 통해 분석한 인사이트를 제시한다. 데이터 분석을 통해 문제의 원인과 영향을 상세히 설명한다.
• 결론: 해결책이나 향후 조치에 대해 설명한다. 결론 부분에서는 데이터에서 도출한 해결책을 제안하고, 이를 통해 기대할 수 있는 결과를 설명한다.

각 스토리 포인트에 설명을 추가하고, 청중이 이해하기 쉽도록 시각화에 제목과 설명을 넣어 메시지를 강화할 수 있다. 또한, 청중이 스토리의 흐름을 따라갈 수 있도록 직관적인 내러티브를 구성해야 한다.

Tableau 데이터 스토리 개체 기능 활용

Tableau는 또한 데이터 스토리 개체 기능을 제공한다. 이 기능은 데이터셋을 기반으로 자동으로 요약된 인사이트를 생성해주기 때문에 데이터 분석 결과를 쉽게 전달할 수 있다. 이는 특히 청중이 데이터에 직접적으로 상호작용하고 주요 인사이트를 탐색할 수 있게 해준다. 데이터 스토리 개체 기능은 데이터 분석가가 데이터에서 얻은 주요 인사이트를 빠르게 공유하고 설명하는 데 유용하다.

인터랙티브 요소를 추가하는 것도 중요하다. 필터를 사용해 청중이 관심 있는 부분만 선택하게 하거나, 중요한 데이터를 하이라이트하여 시각적 집중도를 높이는 방식으로 상호작용을 증대시킬 수 있다. 청중이 데이터를 스스로 탐색하면서 주요 인사이트를 발견할 수 있도록 도와주면, 더 깊은 이해를 도모할 수 있다.

효과적인 시각화 기법

적절한 시각화를 선택하는 것은 데이터 스토리텔링의 핵심이다. 예를 들어, 시간에 따른 변화를 보여주고자 할 때는 라인 차트를 사용하는 것이 효과적이며, 각 지역의 비율을 비교할 때는 바 차트를 사용하는 것이 좋다. 또한 시각적 디자인 원칙을 적용해 불필요한 요소는 제거하고, 중요한 정보를 강조함으로써 청중이 핵심 메시지에 집중할 수 있도록 한다.

시각화의 경우 단순성과 일관성을 유지하는 것이 중요하다. 너무 많은 색상이나 복잡한 차트를 사용하면 청중이 혼란스러워질 수 있으므로, 명확하고 간결한 디자인을 유지해야 한다. 강조는 중요한 정보를 청중에게 전달하는 데 필수적이며, 이를 위해 색상, 크기, 굵기 등을 활용할 수 있다.

좋은 스토리를 만들기 위한 최상의 방법

https://public.tableau.com/app/profile/ben.jones/viz/WorldPopulationDay/1_ChangeOverTime

WorldPopulationDay

 

좋은 데이터 스토리는 데이터와 사실을 생생하게 전달해야 한다. 스토리를 작성하기 전에 스토리의 목표와 청중에게 전달할 내용을 명확히 정의하는 것이 중요하다. 스토리의 목표에 따라 청중에게 행동을 요구할지, 설명을 제공할지, 사례를 소개할지 결정해야 한다.

스토리 작성 시 다음과 같은 데이터 스토리 접근 방식을 고려할 수 있다:

1. 시간대별 변화: 시간의 흐름에 따른 데이터를 시각화하여 추세를 설명한다. 시간의 흐름을 따라 데이터가 어떻게 변화했는지 보여줌으로써 청중에게 명확한 인사이트를 제공한다.

2. 드릴다운: 특정 범주나 항목에 대한 세부 정보를 제공하여 이해를 돕는다. 더 깊이 있는 이해를 위해 데이터를 점점 세분화하여 분석한다.

3. 축소와 확대: 특정 범주의 세부사항에서 더 큰 그림으로 확장하여 관계를 설명한다. 세부적인 내용을 축소하고, 그 다음 큰 그림을 확대하여 전체적인 맥락을 전달한다.

4. 대조: 둘 이상의 항목을 비교하여 차이점을 강조한다. 비교를 통해 데이터 간의 차이점과 유사성을 명확히 이해할 수 있도록 한다.

5. 교차: 중요한 변화나 교차점을 강조하여 청중의 주의를 끌도록 한다. 교차되는 지점을 강조함으로써 의미 있는 순간을 부각시킨다.

6. 요소 분류: 데이터를 유형이나 범주로 분류하여 설명한다. 데이터를 여러 범주로 나누어 분석함으로써 청중이 전체 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 돕는다.

7. 이상값 강조: 비정상적이거나 두드러진 데이터를 강조하여 청중의 관심을 유도한다. 이상값은 종종 중요한 의미를 내포하고 있으므로 이를 강조하여 청중에게 전달한다.

스토리포인트는 간결하게 구성해야 한다. 너무 많은 뷰와 대시보드를 포함하면 청중이 스토리를 따라가기 어려워질 수 있으므로, 각 스토리포인트는 명확한 목적을 가지고 있어야 한다. 또한, 스토리를 작성하기 전에 종이나 화이트보드에 스토리의 개요를 작성하여 전체 흐름에 문제가 없는지 확인하는 것도 좋은 방법이다. 시각적 스토리보드를 작성함으로써 스토리의 각 부분이 어떻게 연결되고 있는지 미리 파악할 수 있다.

사례 연구 및 데모

실제 사례로 Tableau를 활용해 마케팅 캠페인의 성공 여부를 설명하는 스토리를 소개할 수 있다. 이를 통해 데이터가 어떻게 비즈니스 의사결정에 기여했는지를 구체적으로 보여줄 수 있다. 예를 들어, 캠페인 전후의 매출 데이터를 비교하여 어떤 요인이 매출 증가에 기여했는지를 스토리로 설명할 수 있다. 데모 시연을 통해 직접 데이터셋을 사용해 스토리 포인트와 데이터 스토리 개체를 구성해보는 과정도 청중의 이해를 돕는 데 효과적이다. 이러한 데모를 통해 청중은 데이터 스토리텔링이 실질적으로 어떻게 이루어지는지 경험할 수 있다.

데이터 스토리텔링 팁

데이터 스토리텔링을 효과적으로 하기 위해서는 청중의 배경과 관심사에 맞춰 메시지를 조정하는 것이 중요하다. 또한 복잡한 정보를 단순하고 명확하게 전달하고, 핵심 메시지를 반복하여 강조하는 것이 필요하다. 발표 전에 동료나 지인에게 피드백을 받아 개선하는 것도 큰 도움이 된다. 피드백을 통해 스토리의 이해도를 높이고, 청중에게 더 나은 경험을 제공할 수 있다.

청중의 관심을 끌기 위해 흥미로운 질문을 던지는 것도 좋은 전략이다. 예를 들어, "우리의 매출이 지난 분기에 왜 이렇게 급격히 증가했을까요?"와 같은 질문을 통해 청중이 주제에 대해 생각하도록 유도하고, 스토리의 흐름에 자연스럽게 몰입하도록 도울 수 있다.

결론

데이터 스토리텔링은 단순히 데이터를 시각화하는 것을 넘어서, 청중에게 의미 있는 메시지를 전달하고 행동을 유도하는 데 있다. Tableau의 스토리 포인트와 데이터 스토리 개체 기능을 활용해 데이터를 효과적으로 전달하고 청중의 이해를 높여보자. Tableau를 통해 데이터가 단순한 숫자가 아니라, 청중이 이해하고 공감할 수 있는 이야기가 될 수 있다. 이를 통해 데이터의 가치를 극대화하고, 더욱 의미 있는 의사결정을 이끌어낼 수 있을 것이다.