D.M.숑스토리

보고

사업의 다양한 영역이 보이는 성과를 모니터링하기 위해 정보성으로 요약해 데이터를 조직하는 과정입니다.

분석

의미있고 실행 가능한 통찰력을 추출하기 위해 데이터와 보고를 탐구하는 과정으로, 사업 성과를 더 잘 이해해 개선할 때 이용할 수 있는 것입니다.

분석과 보고의 차이는 때로 불분명한 경향이 있습니다. 둘 다 수집한 온라인 데이터를 근거로 하고 있기 때문입니다.

하지만, 목적, 업무, 결과물, 가치에 있어서 두 영역은 아주 다르기도 합니다.

목적

보고는 로데이터를 정보로 옮기는 일이지만 분석은 데이터와 정보를 통찰력으로 바꾸는 일입니다.

좋은 보고는 최종 사용자로부터 사업에 관한 질문을 제기해야 합니다.

분석의 목표는 데이터를 더 심층적으로 해석하며 실행 가능한 권고사항을 제공해 질문에 답하는 데있습니다. 분석 수행 과정을 통해 추가 질문을 제기할 수도 있지만, 목표는 질문이나 적어도 테스트할 잠재적인 답을 찾는 일입니다.

즉, 보고는 숫자로 어떤 일이 일어나는 지 보여주는 일일 것이고

분석은 왜 그런 일이 일어나며, 어떻게 대처할 수 있는 지 설명하는 데 집중하는 일일 것입니다.

업무

조직이 어떤 업무 시간 중 대부분 어떤 일에 집중하는 지 구별하는 것으로 통해 그 팀이 어떤 일을 하고 있는 지확인 할 수 있습니다.

한 팀이 업무 시간 중 대부분을 구축, 설정, 통합, 조직, 서식, 요약 등의 활동에 쓴다면 이는 보고를 위한 업무를 하는 것입니다.

반면에 질문, 검토, 해석, 비교, 확인에 업무의 대부분을 소요한다면 이는 분석에 초점을 맞춘 업무를 하는 것입니다.

분석과 보고 업무는 서로 얽혀있지만 마케터는 여전히 시간 중 대부분을 어디에 쓰는지 체크해야 합니다. 여전히 대부분 시간을 보고 과업에 쓰는 분석팀이 드물지 않기 때문입니다.

결과물

표면적으로 보고와 분석 결과물은 많은 차트, 그래프, 추세선, 표 등의 통계자료로 비슷해 보일 수 있습니다. 하지만 자세히 살펴보면 약간의 차이를 확인할 수 있습니다.

첫번째, 접근방식

보고는 일반적으로 보고서를 수동으로 사용자에게 내보낸 후 의미 있는 통찰력을 추출해 스스로 적절한 행동을 취하게 하는 푸시 방식을 따릅니다. 

분석은 애널리스트가 적극적으로 특정 데이터를 끌어내 구체적 사업상 질문에 답하고, 가능한 결과물로 권장할 만한 다음 단계를 제시하는 풀 방식을 따릅니다.

보고의 대표적인 유형으로는 표준보고서 , 대시보드, 알림 등이 있습니다.

분석의 대표적인 유형으로는 즉흥적 답변, 분석 프리젠테이션 등이 있습니다.

두번째, 맥락

보고는 데이터에 일어나는 일에 맥락을 전체적으로나 제한적으로 제시합니다.

최종 사용자가 이미 필요한 맥락과 배경 지식을 확보해 데이터를 정확히 이해하고 해석할 수 도 있지만, 그렇지 않은 경우도 많기때문에, 맥락은 좋은 분석에서 정말 중요한 요소를 차지하게 됩니다.

보고는 때로 데이터의 핵심 변화를 부각할 수 있지만, 왜 그 변화가 중요한지 설명하지 못할 것 입니다. 그러기 때문에 분석이 아닌 보고 자체로는 '그래서 뭐?', '그래서 어떻게 할건데?'라는 질문에 답하지 못할 것입니다.

가치

결국 가치를 유도할 때 보고와 분석의 관계를 유심히 생각해볼 필요가 있습니다. 

데이터 기반의 의사결정단계를 데이터>보고>분석>의사결정>실행>가치 순으로 나열되어 있는 일련의 도미노라 생각하면, 어느 하나의 요소라도 없다면 기대하던 가치를 실행하기는 어려울 것입니다.

데이터 : 신뢰할 만한 좋은 데이터가 없다면 보고나 분석이 얼마나 진보했는 지는 중요하지 않습니다. 

보고 : 효과적인 보고는 비지니스 사용자의 폭넓은 청중에게 온라인 사업의 성과를 들여다보는 중요한 렌즈를 제공합니다. 분석을 위해서는 데이터와 보고가 필요하기에 보고 없는 분석도 힘들 것이며, 분석 없는 보고는 그 자체로 거의 실행을 시작하지 않을 것입니다. 

분석 : 좋은 분석이 있으면 무조건 의사결정을 좋게 할 수 있다거나, 권고사항에 따라 적절히 행동할 수 있다거나, 실행할 수 있다라는 보장되지는 않습니다. 하지만 성공적인 실행에 더 근접하기 위해 꼭 필요한 단계이며 성곡적인 분석을 통해 실현할 수 있는 잠재적 가치는 상승하게 됩니다. 

내용도 중요하지만 그만큼 어떻게 포장하는 지도 정말 중요한데요, 오늘은 메세지를 포장하는 방법인 인포그래픽에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

좋은 인포그래픽이란 ' 길을 걷는 사람을 멈추게 하고, 한번 들여다보게 한 후 감탄케하며 마음속으로 사고 싶도록 상품을 만든다'는 생각을 가지고 기획하고 제작해야 합니다.

인포그래픽을 제작하는 과정에서 가장 핵심이 되는 부분은 바로 정보를 분석해 표현하고자 하는 '메시지'를 '대소경중'으로 배열하는 일

즉, 간결함과 함께 쉽게 분명한 주제를 전달하는 것 입니다.

1. 주제는 당연히 화두가 되고 있는 것을 선택해서 분석하고 보여줘야 합니다.

2. 이미지로 봐야 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

3. 사실에 근거한 숫자 중심의 정보를 제공해야 합니다.

메세지를 간결하게 전달하는 방법으로는 차트 사용법이 있습니다.

차트 사용법

데이터를 활용한 차트 그리기는 인포그래픽의 상당 부분을 차지하는 영역입니다.

데이터를 잘 전달할 수 있는 차트를 선택하는 것이 중요합니다!

트렌드와 증가량 등을 나타낼 때는 라인 차트 (line Chart) ex. 꺾은 선형 그래프.

라인 처트는 각가의 데이터양 뿐만 아니라 증감을 한눈에 볼 수 있는 장점이 있습니다.

주의사항

라인의 두께(Stroke)를 너무 두껍거나 가늘지 않게 해야 합니다.

시간의 흐름을 너무 좁거나 길게 설정하지 않습니다.

한 차트에 너무 많은 라인을 사용하지 않습니다.

양을 비교할 때는 바 차트 (Bar Chart) ex. 세로 막대형 그래프.

바 차트는 가장 많이 활용되는 차트 중 하나로 특히 두가지 혹은 그 이상의 양을 비교할 때 효과적입니다.

주의사항

양을 표현하는 y축의 기준은 항상 0이 되게 합니다.

바의 두께와 간격과 고려합니다.

비교 항목이 두 개일 때는 크게 문제가 되지 않지만 비교 항목이 많아지면 다수너무 두껍지 ㅇ낳게 바의 개수에 따라 적절한 두께를 선택하는 것이 중요합니다.

일반적으로 바의 두께보다는 바간의 간격이 넓은 것이 좋습니다.

차지하는 비율을 설명할 때는 파이 차트(Pie Chart) ex. 원형 그래프.

전체를 분할해서 각각의 요소가 차지하는 비율을 보여주기에 파이 차트가 주로 쓰이고 %단위로 표기할 때 많이 활용됩니다.

장점은 한누에 순위의 비교가 가능하다는 점입니다.

주의사항

모든 비율의 합은 100% 여야합니다.

조각을 너무 많이 쪼개지 않습니다.

5개 이상부터는 기타로 묶는 것이 좋으며, 7개 이상의 조각이 나온다면 바 차트로 변경을 고려하는 것이 좋습니다.

가장 큰 비율의 조각은 시계의 12시를 시작점으로 하여 시계 방향으로 그립니다.

크기 비교와 데이터 시각화(Data Visualization)는 버블 차트(Bubble Chart) ex. 거품형 그래프

크기를 한눈에 비교해서 보여주기 좋은 것이 버블차트입니다.

각 캠페인별 예산을 버블의 크기를 활용한 인포그래픽이 대표적인 예입니다.

주의사항

원의 크기에 주의해야 합니다.

정확한 양의 비교를 위해서는 다른 차트를 활용합니다.

그 외 주의사항

긍정은 오른쪽 부정은 왼쪽, 긍정은 위쪽 부정은 아래쪽으로 표현합니다.

너무 많은 데이터를 담으면 가시성이 떨어지니 숙한 개수로 그룹핑하는 것이 좋습니다. ( 4 ~3개 를 묶는 것 보다 익숙한 단위인 5개나 10개 묶음이 좋습니다. )