그런게 있을리가요..
데이터 분석에서 인사이트를 도출하는 방법론이 있나요?
아니면 인사이트를 도출하는 분석 흐름이 있나요?
--> 아니요, 그런 건 없습니다.
데이터 분석에서 비즈니스 의사결정을 잘 하기 위한,
데이터 분석 결과가 즉각적인 도움을 주기 위한 뭐 그런 분석 기법이나 방법이 있나요?
--> 아니요, 그런 건 없습니다.
흔히 어떤 흐름대로 데이터를 보거나 어떤 분석 기법을 사용하면
짜잔~ 하고 인사이트나 의사결정에 즉각 도움을 줄
어떤 대단한 결과물이 나올거라는 생각을 하죠.
하지만 그런 대단한 결과물을 얻기 위한
대단한 분석 방법이라는 건 존재하지 않습니다.
그런데 다른 길은 있습니다.
흔히 데이터를 A/B Test처럼 보려는 경우가 있습니다.
A인지 B인지 어떤 결과를 주는 것을 기대하죠.
그런데 데이터는 현상을 보여주는 도구일 뿐입니다.
분석 결과를 기반으로 결론을 내리는 건 사람이 해야 합니다.
저는 흔히 10장의 보고서를 쓰려면 100개의 데이터를 봐야 한다고 설명합니다.
물론 조금 살을 보태서 하는 얘기지요.
그런데 10장의 보고서를 쓸 때 10개 내외의 데이터를 보겠다는 건 오판입니다.
늘 보던 데이터라도 그래서 뻔한 데이터라도 꼼꼼하고 치열하게 매일 정독해야만
그나마 이야깃거리가 되는 작은 차이가 보이는 겁니다.
왕도는 없습니다.
하나의 데이터를 보고 PPT에 얹고 또 하나의 데이터를 보고 PPT에 얹고 그렇게 한 장 한 장의 PPT가 채워지면 하나의 보고서가 될 것이라고 오해합니다.
게다가 차트만 덩그러니 얹어 놓고 상단의 타이틀이나 설명글은 뒷전이죠.
그렇게 만들어진 차트는 서로 이어지지 않습니다. 나중에 글만 쭉 이어서 작성하면 되겠지 생각하겠지만 어디 그게 쉽던가요~
내가 이어지지 않게 쓰는데 보는 사람에게 이어질리는 만무합니다.
데이터를 보면서 괜찮은 결과들이 나온다고 바로 PPT에 얹지 마세요. 여러 데이터를 보면서 내 안에 스토리가 생겨야 합니다. 그 스토리가 생기고 나서 PPT에 그 흐름으로 얹어야 비로소 읽기 쉬운 보고서가 탄생합니다.
이외에도 많은 잘못된 접근 방식이 있는데요.
많은 분들이 데이터를 해석하지 못하겠다,
데이터를 분석해 놓고도 잘 전달하지 못하겠다,
혹은 어떤 데이터를 봐야할지도 모르겠다는 얘기를 정말 많이 하는데
이건 엄밀히 말하면 데이터 분석의 문제가 아니라
데이터 설계와 커뮤니케이션 방식의 문제일 가능성이 아주 높습니다.
물론 AI가 다 해주는 시기에 살고 있는데
내가 질문까지 던지고 알아서 정리까지 해야하냐고
그건 시대에 맞지 않는다고 말하는 분도 계시겠지만
제가 챗GPT, Gemini, Cluade, 젠스파크 등으로 보고서도 만들어보고,
또 남들이 AI를 활용해 만든 보고서도 여러 편 봤는데..
데이터 분석 보고서는 아직까지 직접 만들어야 합니다.
혹 AI로 초안을 만들었다고 해도 일일이 수정하는 건 여전히 사람의 몫입니다.