오늘은 2023년 7월 27일에 발표한 가트너에서 발표한 Analytics and Business Intelligence Hype cycle 중에서 2~5년 기간 내 가장 기대감이 높은 항목 중에 하나인 Data Storytelling에 대해 알아 보겠습니다.
Data Storytelling이란?
데이터 스토리텔링은 대화형 데이터 시각화와 서술 기법을 결합하여 인사이트를 매력적이고 쉽게 이해할 수 있는 형태로 전달합니다. 데이터 스토리 분석은 토론을 촉진하고 협력적인 의사결정을 목표로 합니다. 데이터 스토리는 여러 형태(데이터 연결 슬라이드쇼/스토리보드, 주석이 달린 대시보드, 그래픽 디자인 스타일의 인포그래픽)를 취할 수 있습니다. 모니터링을 위해 사용되는 대시보드와 달리, 데이터 스토리텔링 기법은 의사결정자들에게 정보를 제공하고 교육하는 데 사용됩니다.
Data Storytelling의 중요성
너무 많은 의사결정자들이 그들에게 전달된 데이터 인사이트를 무시하고, 데이터 사실을 기반으로 한 의사결정보다는 본능적인 판단을 따르곤 합니다. 이는 문화적인 문제일 수 있지만, 더 단순한 요인도 작용하는데, 즉, 데이터 인사이트가 어떻게 전달되는지입니다. 대부분 인사이트가 관심을 끌기는 하지만, 의사결정을 촉진하기에 필요한 맥락이 부족할 수 있습니다. 데이터 스토리텔링은 맥락을 추가하고 데이터를 더 접근하기 쉽게 함으로써 관리자의 관성과 데이터에 대한 무관심을 깰 수 있습니다.
Business Impact
스토리 형식은 모든 사람에게 친숙하므로 스토리로 전달되는 데이터의 영향력은 대시보드 및 보고서보다 훨씬 높을 수 있습니다. ROI 관점에서 데이터 스토리텔링은 분석 도구를 단순한 데이터 시각화 도구에서 데이터 통찰력의 효과적인 커뮤니케이션을 위한 핵심 매체로 재배치하여 채택을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구에 따르면 ABI(Automated Business Intelligence) 플랫폼 채택이 가장 큰 영향력을 발휘해야 하는 수준보다 여전히 적기 때문에 이는 중요합니다.
Drivers
KPI 중심의 대시보드는 데이터를 전달하는 유일하거나 가장 효과적인 방법은 아닙니다. 데이터 스토리텔링 접근 방식은 분석 및 데이터 과학 팀이 제공된 통찰력과 데이터를 기반으로 내려야 하는 비즈니스 결정과 대상에 집중하도록 하여 작업 방식을 변화시킬 수 있습니다. 기술적 지식이 없는 의사 결정권자로 구성된 청중은 가장 설득력 있고 실행 가능한 데이터를 설명 형식으로 제시해야 하는 경우가 많습니다.
대부분의 ABI 플랫폼에는 이제 데이터 스토리를 생성하고 공유하는 기본 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 스토리는 여러 형태를 취할 수 있습니다. 가장 빈번하게는 데이터 연결 슬라이드쇼나 스토리보드, 주석이 달린 대시보드, 그래픽 디자인 스타일 인포그래픽이지만 채팅에서 간단한 알림일 수도 있습니다.
상당수의 공급업체가 이미 플랫폼 내에 ChatGPT를 구현하여 뉴스 스타일의 헤드라인과 설명이 자동으로 생성되고 개인별로 맞춤화될 수 있게 되었습니다.
셀프 서비스 분석이 성숙해짐에 따라 사용자는 의사 결정자와 더 효과적으로 소통하기 위해 데이터 스토리텔링 도구와 기술을 사용하기 시작했습니다.
Obstacles
데이터 스토리텔링의 사용은 조직에서 데이터가 사회화되고 사용되는 방식에 대한 일련의 진화하는 기술, 관행 및 행동을 활용합니다. 많은 조직에는 이러한 기술이 갖춰져 있지 않습니다.
데이터 스토리텔링은 데이터 활용 능력을 중심으로 하는 광범위한 움직임의 일부이며, 소비 가능하고 매력적이며 관련성 있는 방식으로 데이터와 분석을 설명하고 표현합니다. 열악한 데이터 활용 능력은 효과적인 데이터 스토리텔링을 만성적으로 방해하는 요소입니다.
데이터 스토리텔링 세계에서는 콘텐츠 거버넌스의 품질에 타협이 있어서는 안 됩니다. 데이터 스토리텔링은 편향이나 과적합을 허용하여 인간이 만든 형태나 기계가 생성한 경로 모두에서 잘못된 내러티브를 생성할 수 있습니다.
기계가 생성한 데이터 스토리는 의도한 수신자가 관련성이 없거나, 이해할 수 없거나, 설명할 수 없는 경우 관심을 끌 수 없습니다. 이를 방지하려면 데이터 스토리에 대한 메타데이터와 컨텍스트를 자동화하고 활용해야 할 수 있습니다.
User Recommendations
ABI(자동화된 비즈니스 인텔리전스) 플랫폼의 데이터 스토리텔링 기능을 평가하고 실험해보세요. 기존 기술 포트폴리오가 어떻게 스토리보드 스타일의 프레젠테이션에 분석 콘텐츠를 포함하여 지원하는지 살펴보세요.
기계 생성 데이터 스토리의 힘을 활용하여 강화를 위해 가능한 한 많은 메타데이터와 컨텍스트 정보를 수집하되 지속적으로 지속 가능한 품질을 위해 인간 동료 검토 및 콘텐츠 거버넌스 규칙이 마련되어 있는지 확인하세요.
분석 팀의 구성원은 대화형 시각적 탐색 및 분석 대시보드 사용의 확장으로 데이터 스토리텔링을 조사합니다. 이는 내러티브와 맥락을 추가하여 더욱 풍부한 정보 전달을 제공할 것입니다.
효과적인 데이터 스토리텔링을 지원하는 데 필요한 데이터 시각화 디자인, 내레이션 및 프레젠테이션 기술을 혼합하여 개발하고 주입하는 프로그램을 준비합니다. 데이터 스토리텔러의 가상 팀 역할을 할 비즈니스 분석가 및 시민 데이터 과학자 팀을 식별합니다.
Sample Vendors
- Domo
- Oracle
- Pyramid Analytics
- Qlik
- Salesforce (Tableau)
- ThoughtSpot
- TIBCO Software
- Toucan
- Yellowfin