올바른 데이터를 알려줘야 올바른 의사결정을 할 수 있다

💡 10분 안에 이런 걸 알려드려요!

  • 보고서에 데이터 분석 결과 작성 시 알아야 할 표현법 가이드
  • 데이터에서 인사이트를 도출하는 4가지 유형별( 크기·추세·편차·비율) 노하우
  • 놓치기 쉽지만, 놓치면 치명적인 데이터 표기 사항 체크리스트까지

저자 정경문

정보기술분야 국가직무능력표준 강사 & 15년 차 데이터 분석가 > 프로필 더 보기

'주 대리, 보고서 상무님 지시하신 대로 데이터 분석 임팩트 있게 정리해서 내일 봅시다.'

다음 주 월요일에 본부장님 업무보고가 잡혔습니다. 팀장님은 데이터 분석 기반으로 보고서를 쓰라고 하시면서, 정작 '어떻게'라는 말은 없습니다. 상무님 지시 사항인 '임팩트 있는 분석 보고서'가 도대체 뭘까요? 정말 막막하고 괴롭습니다. 데이터 분석 보고서, 어디서 어떻게 시작해야 할까요?

 

기업 경영은 의사 결정의 연속입니다. 연간 사업 계획과 전략 수립에서부터 현장의 이슈 해결에 이르기까지 저마다 상황은 달라도 의사결정에 이르는 방법은 동일합니다. 바로 '문제나 현상을 정확히 분석해서, 결론을 도출한다'입니다.

 

이때 가장 핵심이 되는 부분이 바로 '데이터'입니다. 기업에서는 올바른 의사결정을 위해 데이터를 활용합니다. 급변하는 경영 환경과 시장의 요구 사항, 기계와 사람의 움직임이 '데이터'라는 발자취로 남기 때문입니다.

 

데이터의 올바른 선택과 활용은 의사결정의 근거가 되어 우리 결정에 신뢰를 줍니다. 그리고 신뢰는 결단력과 실행으로 연결되어 기업의 성장과 혁신의 원동력이 됩니다.

 

직장인들은 주 대리처럼 의사결정에 필요한 데이터를 분석하고, 그 데이터를 보고서의 형태로 정리하는 업무가 잦습니다. 하지만 학교나 사회에서는 데이터를 제대로 활용하는 법을 가르쳐주지는 않습니다. '이 데이터를 표로 넣을까? 아니면 그래프로 넣을까?', '어떤 그래프가 나에게 필요한가?'와 같은 데이터 작성과 활용법을 고민하게 되는 이유입니다.

 

데이터 분석 그래프 작성에 필요한 가장 중요한 질문은 '내가 무엇을 말하고 싶은가?'입니다. 우리가 실제로 보고서에 데이터 분석 결과를 작성할 때마다 헤매는 가장 큰 이유는 전달하고자 하는 메시지가 불명확하기 때문입니다. 

 

데이터를 보고서에 표현하기에 앞서 왜 이 데이터 분석이 필요한지에 대한 목적을 한 문장으로 정리해 보시길 바랍니다. 만일 그 목적이 계속 바뀐다면, 마치 문제가 계속 달라지는 시험지에 정답을 쓰는 격입니다. 무엇을 말하고 싶은지를 확실히 하면 필요한 데이터가 보일 것이고, 이제 데이터를 어떻게 표현할 것인지의 문제만 남겠죠?

 

자, 이제 본격적으로 다음의 4가지 데이터 분석 표현 방법을 알아보겠습니다.

  • 크기: HOW MUCH(얼마나 많은지? 큰지?)를 말하고 싶을 때
  • 추세: WHEN(언제? 요즘 어때?)이라는 시간이 중요한 요소일 때
  • 편차: HOW FAR(얼마나 떨어졌어?) 차이와 관계를 보여주고 싶을 때
  • 비율: WHERE(어디에?) 집중해야 하는지를 보여주고 싶을 때
©정경문

크기를 표현하는 법: '얼마나 많은지'

크기는 데이터의 양이나 규모를 나타내는 요소로, 크기를 나타내는 가장 효과적인 방법은 비교입니다. 데이터의 크기를 비교할 때 활용하는 3가지 방법과 예시를 아래와 같이 보여드리겠습니다.

노하우 1. 다른 특성의 데이터와 묶어서 보여주기

다음 사례는 단순 크기를 비교하는 막대그래프입니다. 하지만 우리 회사가 판매량 6위의 회사라는 점은 임팩트가 없습니다. 그렇다면 어떻게 인상 깊게 만들 수 있을까요? 바로 다른 카테고리의 데이터와 묶어 보는 것입니다. 예를 들면, 아래 이미지의 오른쪽 사례처럼 묶어볼 수 있습니다.

 

단순히 '판매량'이라는 1차원의 데이터에서 '회사연혁'이라는 차원을 추가하여 묶어봄으로써, 급격히 성장하는 스타트업이라는 이미지를 줄 수 있습니다. 또는 '직원 수'라는 카테고리를 추가해서 묶어보면, 인당 매출액이 가장 큰 유니콘 기업으로 어필할 수도 있습니다.

©정경문

노하우 2. 데이터를 나눠보고, 메시지를 던지기

앞서 데이터를 묶어서 봤다면, 이제는 나눠서 볼 차례입니다. 제품별 매출액의 일반적인 막대 그래프를 둘로 나눠보겠습니다. 

©정경문