<데이터로 전문가처럼 말하기> 리뷰(feat. 효율적인 의사결정을 위한 데이터 기반 커뮤니케이션 개론서)

최근 <데이터로 전문가처럼 말하기>가 나왔습니다.

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<데이터로 전문가처럼 말하기> 표지

최근 한빛미디어에서 <데이터로 전문가처럼 말하기> 신간이 나왔습니다. 한빛비즈 나는 리뷰어다 활동의 일환으로 출간 전에 미리 접할 수 있었는데요. 저는 이 책을 읽기 전에 먼저 다음의 질문을 던졌습니다.

최근에 수많은 데이터 시각화 책들이 출간되고 있는 상황에서 과연 이 책은 어떤 특징이 있을까?

 

한빛미디어만 하더라도 데이터 시각화와 관련 책인 <핸즈온 데이터 시각화>가 지난달에도 출간되었습니다.

실제로 인터넷서점에서 데이터 시각화를 키워드로 검색하면 10여권 이상의 도서가 검색이 됩니다. 파이썬이나 R 등의 프로그래밍 언어 기반 데이터 시각화까지 포함한다면 30여권 이상이라고 할 수 있습니다.

물론 데이터 시각화 관련 책들이 계속해서 출간된다는 것은 그만큼 데이터는 해석하기 어려우며 동시에 독자들의 요구가 커지고 있으며, 실무에서 상당히 주요한 스킬로써 사용된다는 뜻이기도 합니다.

데이터로 의사결정을 하기 위해서는 수많은 어려움을 극복해야만 한다

그럼에도 불구하고 다른 책이 아닌 <데이터로 전문가처럼 말하기>만이 가진 특징과 의미는 무엇인지 저는 관심있게 살펴보면서 읽었습니다. 이에 관해서는 뒷부분에서 조금 더 자세히 다루고자 합니다.

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<Preppin' Data>란 무엇인가요?

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책을 본격적으로 리뷰하기 전에 먼저 살펴보고 싶은 것은 저자 칼 올친(Carl Allchin)의 경력입니다. 칼 올친은 데이터 분석 및 시각화 툴인 태블로Tableau의 Zen Master입니다.

동시에 태블로 엠버서더를 역임하고, 지금은 런던의 Data School의 데이터 분석 교육 프로그램의 '기타' 수석 코치로 활동을 하고 있습니다. 칼 올친은 금융 회사에서 10년 넘게 실무 경력을 쌓은 후에 수백여개의 회사에서 데이터 솔루션 컨설팅을 실시했는데, 이러한 경험을 바탕으로 Preppin' Data의 공동 설립자이기도 합니다.

<데이터로 전문가처럼 말하기>의 저자인 칼 올친이 만든 사이트 Preppin' Data는 매주 수요일마다 데이터 분석 과제가 올라오고, 그 다음주 화요일에 정답이 올라오는 사이트인데요.

반복된 연습만이 완벽한 결과물을 만들 수 있는 가장 빠른 길이다. 데이터 실무 전문가이든 신입이든 끊임없는 연습을 해야 한다.

그러나 데이터 소스가 엄격하게 관리되는 경우, 연습이 어려울 수 있다. 데이터셋을 다듬고, 합치는 등의 기본적인 데이터 기술을 연습할 수 있는 Preppin' Data가 생겨난 이유가 이것이다. 대부분 태블로에서 다룰 수 있는 형태이지만, 다른 데이터 도구에서도 상당 부분 지원된다. Preppin' Data는 매주 수요일 과제를 내며, 차주 화요일 정답을 제공한다. -<데이터로 전문가처럼 말하기> 354쪽

칼 올친의 말처럼 데이터 분석 및 시각화는 끊임없이 반복된 연습이 필요합니다. 그런데 대부분의 데이터는 기업마다 매우 엄격하게 관리되고는 하죠. 그래서 연습하기가 쉽지 않습니다. 데이터를 분석하고 표현하는 것은 실무에서 매우 필요로 함에도 불구하고, 정작 연습하기가 어려운 것입니다.

<데이터로 전문가처럼 말하기>의 저자가 운영하는 Preppin' Data 웹사이트

그렇기에 데이터 분석을 연습할 수 있는 기회를 제공하는 사이트가 바로 Preppin' Data인 것입니다. 다음은 Preppin' Data에 칼 올친이 작성한 글의 일부입니다.

Preppin' Data 2022에 오신 것을 환영합니다. Jonathan과 제가 2019년에 Preppin'을 시작했을 때 이렇게 오랜 시간이 지난 후에도 여전히 도전 과제를 생각하게 될 줄은 몰랐습니다.

하지만 여전히 많은 사람들이 데이터 준비 기술을 연습하고 싶어하므로 Jenny , Tom , 그리고 저는 여러분이 데이터 준비 문제에 대비할 수 있도록 재미있는 도전 과제를 계속 만들 것입니다. 데이터 준비는 직장에서 점점 더 필요해지고 있는 기술입니다.

우리 모두는 업무 방식을 개선할 수 있는 질문에 답하는 데 도움이 되는 데이터 세트로 둘러싸여 있습니다. 데이터가 분석할 준비가 된 경우는 드뭅니다. 값이 지저분하거나 데이터가 단순히 분석을 쉽게 하는 방식으로 구조화되지 않았습니다. 어떤 데이터 구조가 분석에 좋은지 더 알고 싶다면 이 포스트를 읽어 보세요.

내가 일했던 대부분의 조직에서 데이터 준비 기술을 연습할 기회를 얻는 사람은 드물다는 것을 알게 되었습니다.

결국 직원들이 데이터 세트를 가지고 놀 도록 하고 싶은 회사는 어디입니까? Preppin' Data는 귀하가 자신의 역할에서 데이터 준비 기술을 사용할 준비가 되도록 기술을 연습할 수 있는 장소를 제공하기 위해 만들었습니다.

그러면 본격적으로 <데이터로 전문가처럼 말하기>에 대해서 조금 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

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<데이터로 전문가처럼 말하기>에 대해서 조금 더 자세히 설명하면 다음과 같습니다.

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<데이터로 전문가처럼 말하기>는 데이터 기반 커뮤니케이션에 대해서 목적부터 전반적인 개념, 그리고 구체적인 요소까지 상세하게 다루고 있습니다. 이 책은 특정한 데이터 시각화 도구나 태블로와 같은 소프트웨어를 다루는 기술을 설명하고 있지는 않습니다.

실제로 <데이터로 전문가처럼 말하기>의 저자 칼 올친은 데이터 시각화 자체를 연습하고 싶다면 한빛미디어에서 최근에 출간한 <핸즈온 데이터 시각화>를 보라고 추천하고 있습니다.

<데이터로 전문가처럼 말하기>는 데이터 시각화 기술에 초점을 맞추는 것이 아니라, 우리가 데이터 커뮤니케이션은 무엇이며, 왜 해야 하는지 그리고 데이터로 커뮤니케이션을 할 때 어떻게 해야 하고 어떤 부분에 주의해야 하는지를 다루고 있습니다.

데이터 시각화 자체에 초점을 맞추는 것이 아니라, 오히려 그보다 더 넓은 범위의 커뮤니케이션을 다루고 있는 것이죠.

그래서 저자는 다음과 같이 강조합니다.

데이터 기반 커뮤니케이션의 목적은 청중의 주의를 끌고 메시지를 정확히 전달하는 것이지, 데이터 시각화 기법을 뽑내는 것이 아니다.

<데이터로 전문가처럼 말하기>는 데이터를 활용해서 메시지를 명확하게 표시하기 위하여 불필요한 요소는 제거하면서 균형 잡힌 데이터를 시각화하고 전달할 수 있는 기초적인 내용을 전달하는 것입니다.

데이터 시각화를 위해 먼저 제작해야하는 스케치

데이터를 다루는 역량이 필수적으로 요구되어지는 지금, 너무나 많은 데이터 분석툴이 등장하면서 정말 중요한 본질은 무시되어져 가는 것은 아닌가 생각합니다.

현란한 대시보드나 인포그래픽, 차트를 구현하는데만 몰두하고 있는 것은 아닌가 우리는 <데이터로 전문가처럼 말하기>를 통해서 다시금 돌아보게 만듭니다.
그래서 이 책은 다음과 같이 말합니다.

이해관계자의 요구 사항을 완벽히 이해하는 것의 첫걸음은 올바른 질문을 하는 것이다.

모든 결국 데이터 기반 커뮤니케이션은 요구되는 문제상황을 해결하기 위해서 올바른 의사결정을 위함이고, 이를 위해서는 제대로 된 질문을 해야 한다고 <데이터로 전문가처럼 말하기>의 저자는 위와 같이 말하고 있습니다.

 

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동시에 저자 칼 올친은 다음과 같이 말합니다.

언어를 구사함에 있어, 더 많은 단어를 안다는 것은 당신의 주장을 더 다양한 방식으로 표현할 수 있다는 것을 의미한다.

말을 할 때 단어를 많이 알아야 의미를 더욱 구체적이고 명확하게 전달할 수 있고, 결국 성공적인 커뮤니케이션을 할 수 있는데요. 이처럼 데이터 기반 커뮤니케이션에 있어도 마찬가지라고 할 수 있습니다.

데이터 시각화에 있어, 다양한 차트 유형의 습득은 당신의 어휘 능력 향상과도 같다.

저자의 말처럼 그저 예쁘게 차트를 꾸미는 것이 중요한 것이 아니라 차트의 구조와 특성을 정확하게 이해하고 어느 상황에서 어떤 목적으로 사용해야하는지를 정확하게 알면 보다 성공적으로 커뮤니케이션을 할 수 있습니다.

단순한 스파크라인을 추가함으로써 더욱 명확한 메시지를 전달할 수 있다.

 

단지 차트에 데이터를 넣는 것만으로 좋은 데이터 시각화를 만들 수 없다. 각 차트의 특성을 이해하고 어디에 사용해야 하는지 알게 되면 훨씬 더 효과적인 데이터 분석가 그리고 전달자가 될 수 있으며, 이해관계자들로부터 신뢰를 얻는데 도움이 된다.

이렇게 성공적인 데이터 기반 커뮤니케이션을 할 수 있도록 돕는 책이 바로 <데이터로 전문가처럼 말하기>입니다.

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이 책을 추천하는 사람은 다음과 같습니다.

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태블로 엠버서더를 역임했던 저자의 이력에 불구하고 <데이터로 전문가처럼 말하기>에서는 태블로를 구체적으로 다루는 방법 등에 전혀 언급하지 않습니다. 태블로 등 데이터 시각화 소프트웨어를 다루는 방벙에 대해서 설명하지 않고, 데이터가 무엇이며, 데이터를 다루는 목적과 방법 등 거시적인 내용만을 이 책은 다루고 있습니다.

만약 <데이터로 전문가처럼 말하기>를 통해서 데이터 시각화의 구체적인 스킬이나 당장 실무에서 활용할 수 있는 기술을 배우고자 했다면, 기대했던 것과는 다른 내용을 접하실 것입니다.

이 책의 저자는 다음과 같이 말합니다.

이 책은 특정한 툴 자체에 대한 미시적 교육보다는 거시적인 시각에서 기초적인 데이터 작업 능력 배양을 도우며, 언제, 어떻게 그리고 어디에 데이터를 사용할 수 있는지에 대한 가이드를 제공한다. -<데이터로 전문가처럼 말하기> 9쪽

데이터를 분석하고 커뮤니케이션하고, 그 중의 하나로서 데이터 시각화를 하는 일련의 과정을 전체적으로 조망하는 책이 바로 <데이터로 전문가처럼 말하기>입니다. 데이터커뮤니케이션 개론을 위한 책이라고 볼 수 있습니다.

이 책은 데이터에서 소외된 80%를 위한 책이다

앞에서도 말했지만 수많은 데이터 분석 및 시각화 책이 쏟아지는 이 시점에서 <데이터로 전문가처럼 말하기>가 갖는 의의가 바로 이 것이라고 할 수 있습니다.

얼핏보면 낯설어서 이해하기 어려운 폭포 파트

데이터를 분석하고 커뮤니케이션하는 역량은 모든 산업에서 매우 중요하고 핵심적인 영역이 되었습니다. 어떠한 부서나 직무에서도 데이터 기반 커뮤니케이션이 필수적으로 요구되고 있는 것입니다.


그전에는 데이터를 분석하고, 시각화하기 위해서는 복잡하고 어려운 프로그래밍을 활용해야만 했습니다. 진입장벽이 매우 높았죠. 하지만 지금은 데이터 분석 프로그램은 보다 간결하고 쉬운 UI를 제공함으로써 진입장벽이 낮아졌습니다.


진입장벽이 낮아졌음에도 불구하고, 예전이나 지금이나 데이터 분석 툴을 다루는 방법에만 너무 초점을 맞추고 있거나, 혹은 보다 화려하고 예쁜 데이터 시각화에만 몰두하는 경향이 있습니다.

그러나 <데이터로 전문가처럼 말하기>는 보다 본질적인 부분에 초점을 맞추어 데이터 기반 커뮤니케이션의 기본에 대해서 다루고 있는 것입니다.

 

아무리 기술이 빠르게 발전해도, 결코 변하지 않을 데이터 커뮤니케이션의 본질을 다루는 책

앞으로도 보다 다루기 편한 데이터 분석 툴이 수없이 많이 등장할 것입니다. 그러나 아무리 프로그램이 많이 등장하고, 기술이 발전하여도 커뮤니케이션에서 변하지 않는 본질이 있습니다.

데이터 시각화를 스케치를 제작해야 하는 이유

변하지 않고, 어떠한 상황에서도 적용 가능한 데이터 커뮤니케이션의 가장 중요한 본질을 다루는 책이 바로 <데이터로 전문가처럼 말하기>라고 할 수 있습니다.

 

데이터 기반 커뮤니케이션의 기초 체력을 키워, 어떠한 상황이든 대응력과 문제해결력을 키우고 싶은 독자

따라서 이 책은 기초적인 데이터 작업 능력을 키우고 싶은 독자뿐만이 아니라, 데이터 기반 커뮤니케이션의 본질을 본질을 깨닫고 다양한 어려움을 마주하는 실무에서 효과적인 커뮤니케이션 역량을 키우고 싶은 독자에게 추천하고 싶습니다.

정리하면 다음과 같습니다.

• 데이터 기반 커뮤니케이션의 전반적인 개론을 학습하고 싶은 독자
• 특정 데이터 시각화 툴을 다루는 방법이 아닌 데이터 시각화의 구체적인 요소의 기능과 특징을 학습하고 싶은 독자
• 실무에서 데이터 기반 커뮤니케이션을 효과적으로 하기 위한 전략을 학습하고 싶은 독자

그런데 이 책을 이해하는데 있어서 특별하거나 전문적인 지식이 요구되지는 않습니다. 그저 학습하는 내용에 대하여 질문을 던지고, 고민하고, 비판적으로 성찰하는 태도만 요구됩니다. 이 책의 저자는 다음과 같이 말합니다.

 

비판적 사고와 고민, 질문은 실무에서 마주하는 문제를 해결하는 데 좋은 밑거름이 된다

 

이러한 독자들을 위해서 <데이터로 전문가처럼 말하기>는 다양한 개념들을 다루고 있는데요. 특히 데이터 시각화에 있어서 대시보드와 같이 자주 사용되지만, 정확하게 무슨 개념인지 잘 모르는 것들을 놓치지 않고 꼼꼼하게 설명하고 있습니다.

이러한 대시보드를 만들기 위해 가장 먼저 해야 할 것은 요구사항을 파악하기 위한 핵심질문이다.

 

대시보드란 어떤 상태를 추적, 관찰하거나 이해를 돕기 위해 사용되는 시각적 표시로, 우리가 주변에서 가장 흔하게 대시보드를 접하는 곳은 자동차이다. -<데이터로 전문가처럼 말하기> 275쪽

이처럼 데이터 커뮤니케이션에서 필수적이면서도 기본적인 개념과 사례, 특징을 꼼꼼하게 다루고 있습니다.

특히 "파트3. 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용"에서는 가상의 기업을 사례로 하여 상당히 구체적으로 실무에서 데이터를 다루는 관점과 방식, 그리고 전략에 대해서 다루고 있는데요.

특징이 상반된 가상의 두 회사, Prep Air와 Chin & Breard Subs Co.의 사례를 통해서 마치 실무를 직접 경험하는 듯한 느낌을 받았습니다.

그리고 이러한 내용을 기반으로 파트3의 9장 특정 부서에 맞춰 일하기 챕터에서는 스토리텔링 형식으로 Prep Air에서 근무하는 클레어의 사례를 통해 다양한 부서에서 데이터를 어떻게 다루는지를 흥미롭게 설명하고 있습니다.

이렇게 보면 <데이터로 전문가처럼 말하기>에서 파트1과 파트2는 데이터와 관련된 전반적인 개념을 다루고 있다면 파트3는 데이터 기반 커뮤니케이션에 관한 사례연구라고 할 수 있습니다. 끝으로 챕터10에서 이 책을 모두 읽은 독자가 자신의 데이터 분석 역량을 어떻게 성장시켜나갈지에 대한 구체적인 가인드라인을 제공하면서 이 책은 마무리됩니다.

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사전주의 속성(전주의적 속성preattentive attributes) 이란?

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<데이터로 전문가처럼 말하기>에서 주요하게 사용되는 개념이 바로 사전주의 속성(pre-attentive attributes)입니다. 이 속성은 무엇을 뜻하는지 간단하게 살펴보겠습니다.

사전주의 속성(preattentive atrribute)

 

사전주의 속성이란 당신이 보고 있는 것을 이해하기 위해 생각하거나 의식적으로 노력할 필요없이 시각적 이미지의 특징 및 패턴을 알아볼 수 있는 능력을 의미한다.

데이터 시각화는 메시지 전달을 위해 사전주의 속성을 사용한다. 막대, 선 또는 포인트와 같은 시각적 형태로 데이터를 표현하여 사전주의 속성을 사용하고, 청중의 주의를 끌 수 있으며, 메시지를 제대로 수신하도록 돕는다.

기존의 다른 데이터 시각화 책에서는 "전주의적 속성"이라고도 번역한 개념이 바로 사전주의 속성인데요. 쉽게 말해서 주의나 노력을 기울이지 않아도 의미를 파악할 수 있는 것을 의미합니다.

이미 장기기억 속에 배경지식 - 스키마(쉐마)로 형성이 되어 있기에 특별한 노력없이 기호의 의미를 파악하게 되는 것인데요. 자연스럽게 의미가 전달되는 것입니다. 그렇기에 데이터 시각화를 통해 의미를 전달하고자 하는 사람은 사전주의 속성(전주의적 속성)을 적극적으로 활용하면 보다 효과적이면서도 통찰력있는 커뮤니케이션 할 수 있습니다.

데이터 시각화에 색상, 크기, 형태와 같은 사전주의 속성을 효과적으로 사용하면, 메시지를 명확히 전달할 수 있을 뿐만 아니라, 전반적인 시각화 심미성을 크게 향상시킬 수 있다.

사전주의 속성(전주의적 속성)Preattentive attribute은 어찌 보면 데이터를 시각화하여 표현하는 근본적인 이유인 것입니다. 단순히 표를 사용해서 데이터를 전달할 수 있음에도 불구하고, 데이터를 시각화하여 전달하는 것은 바로 독자가 정보를 해석하는데 사용하는 인지 부하인 시간 및 노력을 적절하게 만들기 위함인데요.

표를 이용한 정보는 독자와 청중에게 훨씬 더 많은 과도한 인지 부하를 요구하게 됩니다.

데이터 주제를 사용하여 주요 메시지를 강조 표시하고 청중의 주의를 집중시킬 수 있다.

 

그 뿐만이 아니라 과도한 인지부하로 인해 집중력이 떨어지고, 주의나 흥미를 잃게 만들죠. 그러나 우리는 사전주의 속성(전주의적 속성)을 활용하여 데이터 시각화를 함으로써 메시지도 효과적으로 명확하게 전달할 수 있을뿐만이 아니라 보다 아름답고 가독성 좋게 만들 수 있습니다.

더하여 잃어버렸던 독자와 청중의 관심도 끌어오게 되는 것이죠.

특히 가장 강력한 사전주의 속성(전주의적 속성)인 길이와 높이를 활용하는 막대 차트는 간편하면서도 쉽게, 그리고 효과적으로 메시지를 전달할 수 있게 만듭니다.

또한 동일한 데이터에 색상과 크기, 두 가지 형태의 사전주의 속성(전주의적 속성)을 사용하면 이중 부호화(Double encoding)를 하게 되는데요.

이중부호화는 데이터를 강조하거나 더 흥미롭고 돋보이게 만들 수 있겠지만, 전달하고자 하는 메시지를 지나치게 과장하여 표현하기도 합니다.

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특히 이중부호화는 색상 및 크기 등 두 가지 속성을 이용하면서 차트에 동일한 지표 또는 범주를 나타내다보면 효과적이지 않은 경우가 종종 발생하는데요.

이중부호화를 사용하면 독자와 청중에게 추가적인 인지 부하를 요구하는 것과 같습니다. 오해를 불러일으킬 수도 있구요.

따라서 데이터를 시각화할 때는 가급적이면 하나의 사전주의 속성을 사용해야 할 것입니다. 물론 여기서 오해할 수 있는 것이 하나의 사전주의 속성을 사용하라고 해서 하나의 색만을 사용해야 한다고 생각할 수 있는데요. 단일한 속성을 사용하라는 것은 색이면 색, 크기면 크기만을 드러내라는 뜻인데요.

당연히 색의 대조를 위해서 붉은색과 푸른색을 함께 사용할 수 있습니다. 그런데 다양한 색을 쓰면서 다양한 크기의 도형도 쓰게 되면 인지과부하를 일으킬 수 있으니 이중부호화되지 않도록 데이터를 시각화하라는 뜻입니다.

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<데이터로 전문가처럼 말하기> : 우리가 데이터 기반 커뮤니케이션 개론서를 읽어야 하는 이유는?

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<데이터로 전문가처럼 말하기>는 데이터 커뮤니케이션 개론서 같은 성격을 가지고 있는 책이기에 기본 개념과 원론적인 내용을 소개하고 있습니다. 이러한 개론서를 우리가 읽어야 하는 이유는 무엇일까요?

<데이터로 전문가처럼 말하기> 뒷표지 - 흔들리지 않으려면 뿌리가 깊어야 한다

범람하는 데이터 속 물길 잡기

이 표현이 <데이터로 전문가처럼 말하기>를 설명하는 찰떡이라는 생각했습니다. 동시에 데이터 기반 커뮤니케이션 개론서를 읽어야 하는 이유라고도 생각합니다.

우리의 일상은 수많은 의미를 담고 있는 데이터로 가득 차 있다.

우리는 말그대로 빅데이터, 과도한 데이터 홍수 속에서 살아가고 있습니다. 수많은 데이터, 그리고 그 데이터를 표현하는 다양한 데이터 분석 프로그램(툴)이 존재합니다. 게다가 데이터 시각화와 관련된 레퍼런스도 정말 수도 없이 많습니다.


말그대로 데이터며, 프로그램이며, 참고자료는 너무나 많습니다. 그런데 막상 실제 데이터나 데이터 시각화 자료를 바라보는 관점, 실무에서 데이터를 기반으로 어떤 방식으로 커뮤니케이션해야 하는지에 대한 근본적인 관점에 대해서는 잘 모릅니다.


쉽게 말해서 현란한 데이터 시각화 자료를 보면서, 이것을 왜 이렇게 표현했는지, 무엇이 잘 되고 잘못된 것인지 판별하는 눈이 우리에게는 그동안 부족했던 것은 아닐까 생각합니다.


이번 <데이터로 전문가처럼 말하기>를 통해서 다시 한번 데이터와 커뮤니케이션의 본질에 대해서 돌아보고, 보다 효과적인 의사결정을 위해서 무엇을 어떻게 활용하여 데이터를 시각화하여 표현하고 실무에서 적용할지에 대해서 생각해보았으면 합니다.


수없이 많은 과부화된 정보 가운데에서도 <데이터로 전문가처럼 말하기>를 통해서 데이터를 어떻게 분석하고 표현할지, 그리고 어떤 방식으로 공유할 것인지 기본적인 방법을 배운다면, 앞으로 어떠한 상황에서든 적절하게 대응할 수 있을 것이라고 생각합니다.

결국 실무에서 문제해결력은 그 사람의 기본기에 달려 있기 때문입니다. 기본이 탄탄한 사람이라면, 어떠한 문제 상황에서도 흔들리지 않고 문제를 해결할 것이라는 믿음을 우리는 갖고 있습니다.


어떠한 상황에서도 뿌리깊은 나무처럼 흔들리지 않도록, 데이터 기반 커뮤니케이션의 기본을 깊이있게 쌓을 수 있는 책이 바로 <데이터로 전문가처럼 말하기>라고 할 수 있습니다.

표는 데이터 값을 청중이 볼 수 있게 함으로써, 견고한 신뢰를 구축하는데 도움이 된다.

현란한 시각적 이미지보다 정밀한 데이터 값이 제공되어 있는 담백한 표가 신뢰를 구축하는데 도움이 되는 것처럼, <데이터로 전문가처럼 말하기>는 복잡한 시각화 스킬을 다루고 있지는 않지만, 어떠한 문제든 해결할 수 있는 가장 필수적인 역량을 배울 수 있습니다.


이는 <데이터로 전문가처럼 말하기>를 통해 데이터로 구현할 수 있는 부분과 데이터를 분석하여 무언가를 얻을 수 있는 부분을 모두 이해하면, 문제를 맞닥뜨렸을 때 올바른 질문을 던질 수 있게 되며 동시에 적절한 해답도 빠르게 얻을 수 있음을 의미하는 것이죠.


또한 명확한 데이터 시각화를 통해 맞닥뜨린 문제에 관하여 명확한 답을 제시하며, 동시에 청중으로 하여금 데이터 속에 감추어진 경향성과 통찰력을 파악하도록 도울 것입니다.

그러면 <데이터로 전문가처럼 말하기>라는 제목처럼 어느새 데이터 기반 커뮤니케이션 전문가로서 데이터로 의사소통하며 문제를 해결하고, 의사결정을 하는 자신을 발견하게 될 것이라 생각합니다.


이상으로 <데이터로 전문가처럼 말하기> 리뷰를 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.