[목 차]

1장. 상황 정보의 중요성
__탐색용 vs. 설명용 분석
__대상, 주제, 방법
__대상
____청중
____여러분
__주제
____실행
____메커니즘
____어조
__방법
__대상, 주제, 방법: 예제로 설명
__상황에 대한 컨설팅: 질문
__3분 스토리 & 빅아이디어
____3분 스토리
____빅아이디어
__스토리보딩
__마치면서

2장. 효과적인 시각화 자료 선택
__간단한 텍스트
__테이블
____히트맵
__그래프
__점
____산점도
__선
____선 그래프
____경사 그래프
__막대
____수직 막대 차트
____누적 수직 막대 차트
____폭포수 차트
____수평 막대 차트
____누적 수평 막대 차트
__영역
__다른 유형의 그래프
__피해야 할 일
____파이 차트는 악의 한 축이다
____절대 3D를 사용하지 마라
____두 번째 y축: 일반적으로 좋은 생각이 아니다
__마치면서

3장. 잡동사니는 여러분의 적이다!
__이해를 위한 부담감
__잡동사니
__시각적 인식에 대한 게슈탈트의 원리
____근사도
____유사도
____엔클로저
____닫힘
____연속
____연결
____시각화 자료 순서의 부족
____정렬
____여백
__대조의 비전략적 사용
__잡동사니 제거: 단계별
____1. 차트 경계를 제거하자
____2. 그리드라인을 제거하자
____3. 데이터 마커를 제거하자
____4. 축 라벨 변경
____5. 데이터 직접 라벨링
____6. 일치하는 색상을 사용하자
__마치면서

4장. 청중의 주목을 이끌어라
__여러분의 두뇌를 보라
__메모리에 대한 간단한 학습 내용
____아이콘 메모리
____단기 메모리
____장기 메모리
__사전 주목을 끄는 속성은 어디를 보아야 할지 신호를 준다
__텍스트에서 사전 주목을 끄는 속성
__그래프에서 사전 주목을 이끄는 속성
__크기
__색상
____색상을 흔하게 사용하지 마라
____색상을 일관성 있게 사용하라
____색맹을 고려하고 설계하라
____색상이 전달하는 색조에 주의하라
____브랜드 색상: 사용할 것인가 아니면 사용하지 않을 것인가?
__페이지에서의 위치
__마치면서

5장. 설계자처럼 생각하기
__행동유동성
____중요한 것을 강조하자
____혼동스러움 제거
____정보의 시각체계 생성
__접근성
____너무 복잡하게 만들지 말라
____텍스트는 여러분의 친구다
__심미학
__받아들임
__마치면서

6장. 모델 시각화 자료 구분
__모델 시각화 자료 #1: 선 그래프
__모델 시각화 자료 #2: 예측으로 선 그래프 각주 달기
__모델 시각화 자료 #3: 100% 누적 막대
__#모델 시각화 자료 4: 양과 음의 누적 막대 사용하기
__모델 시각화 자료 #5: 수평 누적 막대
__마치면서

7장. 스토리텔링에서 학습 내용
__스토리의 마법
____연극에서의 스토리텔링
____스토리텔링과 영화
____스토리텔링과 단어
__스토리 구성
____시작
____중간
____끝
____구두 설명 구조
____설명 흐름: 스토리의 순서
____구두와 글자로 작성한 설명 내용
__반복의 힘
__여러분의 스토리가 명확한지 확인하도록 하는 전략
____수평 논리
____수직 로직
____역스토리 보딩
____새로운 관점
__마치면서

8장. 모든 것을 함께 가져오기
__학습 1: 상황을 이해하자
__학습 2: 적합한 디스플레이를 선택한다
__학습 3: 잡동사니 제거
__학습 4: 청중이 집중해야 할 부분을 강조한다
__학습 5: 설계자처럼 생각한다
__학습 6: 스토리를 전달한다
__마치면서


9장. 사례 연구
__사례 연구 1: 어두운 배경으로 색상 고려
__사례 연구 2: 여러분이 제공하는 시각화 자료에서 애니메이션 사용
__사례 연구 3: 순서 로직
__사례 연구 4: 스파게티 그래프를 피하기 위한 전략
____한 번에 한 개 라인 강조
____공간 분리
____결합 접근
__사례 연구 5: 파이 차트에 대한 대안
__대안 #1: 숫자들을 직접 보여줘라
__대안 #2: 간단한 막대 그래프
__대안 #3: 100% 누적 수평 막대 그래프
__대안 #4: 경사 그래프
__마치면서

10장. 최종 생각들
__앞으로 무엇을 해야 하는가?
____팁 #1: 여러분의 툴을 잘 익혀두자
____팁 #2: 피드백을 반복해 찾아내도록 한다
____팁 #3: 데이터로 스토리텔링하는 데 시간을 할애하자
____팁 #4: 좋은 예제를 통해 영감을 찾기
____팁 #5: 재미를 찾고 여러분의 스타일을 찾아라
__여러분의 팀과 조직 내에서 데이터 스토리텔링 역량 만들기
____모든 사람의 역량 향상시키기
____한두 명의 내부 전문가를 육성하자
____아웃소싱
____연결된 접근 방법
__Recap: 우리가 배운 모든 것을 빨리 살펴보기
__마치면서

★ 이 책에 쏟아진 찬사 ★

*이 책은 상당히 좋은 책이며 비즈니스 분야에서 흔하지 않은 명작이다. 이 책의 저자인 콜 누스바우머 내플릭(Cole Nussbaumer Knaflic)은 데이터로 스토리를 말하는 데 독보적인 스킬을 갖고 있다. 그녀는 JP모건체이스(JPMorgan Chase)에서 근무하는 동안 복잡한 분석 내용을 최고 경영자와 규제 기관에 설명하기 위한 역량을 향상시키는 데 도움을 주었다. 또한 이 책은 누구나 스마트한 의사결정을 할 수 있게 도와주는 훌륭한 예제와 쉽게 읽을 수 있는 가이드를 한곳에 모았다.*
― 마크 힐즈(Mark R. Hillis) / JP모건체이스앤컴퍼니 저당 은행(Mortgage Banking)의 최고 위기관리 책임자
*우리는 사람들이 중요한 결과에 집중하기 어려울 만큼 대용량의 데이터를 갖고 있다. 콜 누스바우머 내플릭은 워크샵을 통해 우리에게 중요한 내용을 가르쳤다. 게다가 데이터와 함께 스토리텔링으로 전해지는 내용을 보는 것은 환상적이다. 나의 팀은 이미 주옥 같은 내용들을 참조해 사람들을 움직이게 하는 콜의 가르침을 업무에 적용하고 있다. 그리고 다른 사람들의 삶에도 변화를 만들었다. 이제 여러분들도 할 수 있다.*
― 에데놀 벨(Edeanor Bell) / 빌 &멜린다 게이츠 재단(Bill &Melinda Gates Foundation)의 비즈니스 분석 담당 이사
*자신이 가르치는 것과 자신의 모습이 일치한다는 것은 사랑스럽다. 콜 누스바우머 내플릭은 그녀의 첫 번째 책에서 이를 달성했다. 그녀는 시각화에서 명확함와 간결함을 유지해야 된다는 옹호자며, 그녀가 쓴 이 책은 명확하고 간결하며 실용적이다. 만약 여러분이 데이터 시각화를 다루는 데 초보라면 또는 좋은 차트를 만들기 위해 노력 중이라면 이 책은 핵심 원리를 배울 수 있는 최고의 선택이다.*
― 알베르토 카이토(Alberto Cairo) / 비주얼 저널리즘(Visual Journalism)의 의장, 마이애미 대학의 시각화과 교수,
『The Functional Art』(위키북스, 2013)의 저자
*데이터 슬라이드는 실제로 데이터에 대한 것만이 아니라, 데이터가 의미하는 것에 대한 것이다. 이 책의 저자는 이를 이해하고 있으며, 데이터로 의사소통하는 누구든 청중과 좀 더 효과적으로 소통할 수 있도록 돕기 위해 이해하기 쉽고 실제로 사용 가능한 가이드를 만들었다.*
― 낸시 두아르테(Nancy Duarte) / 두아르테(Duarte) 사의 CEO, 베스트셀러 저자

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 데이터를 이용해 누군가에게 어떤 의미를 전달해야 하는 사람을 위한 책이다. 이 책을 읽어야 할 사람은 다음과 같다.

■ 분석 작업 결과를 공유해야 하는 분석가
■ 해당 분야의 데이터를 시각화해야 하는 학생들
■ 데이터 주도 방식으로 의사소통해야 하는 관리자
■ 효과를 입증해야 하는 자선활동가
■ 이사회 회의에서 보고를 해야 하는 리더

나는 누구나 데이터로 효과적으로 대화할 수 있는 능력을 기를 수 있다고 믿는다. 많은 사람들이 두렵게 생각하지만 꼭 두려운 것만은 아니다.
여러분이 *데이터 시각화하기*를 부탁 받았다면 어떤 느낌을 갖게 되는가?
아마도 어디부터 시작할지 몰라 불편함을 느낄 것이다. 또는 작성한 내용이 가능한 질문에 답할 수 있을 만큼 상세해야 하기 때문에 현기증을 느낄지도 모른다. 또는 이미 견고한 지식을 갖춘 여러분이 사용하려는 그래프와 스토리를 한 단계 업그레이드하는 데 도움이 되는 것을 찾고 있을 것이다. 이 책은 이러한 모든 경우를 생각하고 만들었다.
데이터로 스토리를 전달하는 능력은 데이터가 급증하고 데이터에 근거한 의사결정 수요가 있는 현재 더 중요해지고 있다. 효과적인 데이터 시각화는 연구 내용 전달하기, 공익을 위한 성금 모으기, 이사회에 보고하기, 또는 청중들에게 핵심 내용 전달하기 등의 성공 여부를 결정한다.
내 경험상 대부분의 사람들이 유사한 도전을 경험했을 거라고 생각한다. 사람들은 데이터를 이용해 효과적으로 대화할 필요성을 알고 있지만, 이를 위한 전문 지식이 부족하다는 것도 알고 있다. 데이터 시각화 능력이 뛰어난 사람들은 이러한 어려움에 대해 잘 이해하지 못한다. 데이터 시각화는 분석 과정의 한 단계라는 점이 도전의 일부다. 분석 업무를 수행하는 사람들은 전형적으로 수학 지식이 있어 시각화보다는 다른 단계에 익숙하다. 예를 들어 데이터를 찾아내고 이를 모두 이끌어내고, 분석하며, 모델링을 만드는 작업을 잘한다. 하지만 분석가는 분석 결과를 잘 설계하여 전달하는 교육의 필요성은 느끼지 못하는 것 같다. 어쨌든 일반적으로 분석 결과의 전달은 청중이 보게 될 분석 프로세스의 일부다. 게다가 점점 데이터 기반이 되어가는 세상에서 기술적 경험이 없는 여러 사람들이 분석을 하고 데이터를 이용해 의미 전달을 해야 하는 상황이 많이 발생한다.
데이터를 이용해 효과적으로 대화하는 방법은 기존에 배우지 않았기 때문에 여러분이 느끼는 불안감은 당연한 현상이다. 데이터 시각화 능력이 뛰어난 전문가는 여러 차례의 시행착오를 통해 무엇이 효과가 있고 없는지를 경험해보았을 것이다. 하지만 이 과정은 오랜 시간이 소요되고 지루한 과정이다. 이 책을 통해 여러분이 단기간 내에 해당 역량을 키울 수 있기를 바란다.

★ 이 책의 구성 ★

이 책은 각 장에서 1개의 핵심 내용과 관련 개념에 집중해 전체적으로 큰 그림을 그려볼 수 있게 구성했다. 이해하는 데 필요하다면 약간의 이론을 설명하지만 이론의 실제 적용에 중점을 둘 것이며 종종 구체적이고 현실적인 예제를 통해 설명한다. 각 장을 마칠 때, 설명한 학습 내용을 실제로 적용할 준비가 되어 있을 것이다.
이 책의 학습 내용은 *데이터로 스토리를 전달하기*에 대해 내가 생각하는 방식과 동일한 순서대로 진행할 수 있게 구성했다. 이 점과 더불어 여러 후속 장이 이전 내용을 참조해 만들어졌기 때문에 순서대로 읽어보기를 권한다. 책을 읽은 후에는 관심 있는 부분이나 현재 접하고 있는 데이터 시각화와 관련된 예제를 다시 한 번 살펴보면 좋을 것이다.
이 책의 각 장을 좀 더 구체적으로 요약하면 다음과 같다.

1장. 상황 정보의 중요성
데이터 시각화의 여정을 시작하기 전에 여러분이 간단히 답할 수 있는 몇 가지 질문이 있다. 여러분의 발표를 듣게 될 대상은 누구인가? 청중이 알고 싶어하거나 행동하기 원하는 내용은 무엇인가? 1장은 청중, 의사소통 메커니즘, 바람직한 어조를 포함해 상황 정보를 이해하는 것의 중요성을 설명한다. 상황 정보를 완벽하게 이해시키기 위해 여러 가지 개념을 소개하고 예를 통해 설명한다. 상황 정보를 제대로 꼼꼼하게 이해해두면 시각화 내용을 제대로 만들기 위해 필요한 반복 횟수를 줄일 수 있다.

2장. 효과적인 시각화 자료 선택
전달하고자 하는 데이터를 보여주기 위한 최선의 방법은 무엇인가? 나는 내가 작업했던 내용에서 가장 잘 사용한 시각화 구성을 분석한다. 2장에서는 비즈니스 환경에서 데이터를 전달하는 데 사용되는 가장 일반적인 유형의 시각화 구성을 소개하고, 각각의 경우에 대한 적합한 사용 사례를 알아보며, 실제 예제를 통해 각 내용을 설명한다. 다루게 될 구체적인 시각화 유형에는 간단한 텍스트, 테이블, 히트맵, 선 그래프, 경사 그래프, 수직 막대 차트, 수직 누적 막대 차트, 사각형 영역 그래프가 있다. 또한 사용을 자제해야 하는 시각화 유형으로 원과 도넛 모양의 차트를 설명하고 3D를 사용하지 않아야 하는 이유를 설명한다.

3장. 잡동사니는 여러분의 적이다!
해당 페이지에 여러분이 추가하게 될 모든 개별 요소들은 일부 청중이 이해하는 데 부담이 된다. 즉 발표자료에 추가한 모든 항목은 해당 의미를 알아내기 위해 청중이 눈여겨보도록 하고, 두뇌를 사용하도록 하며, 마침내 필요 없다고 생각해 기억에서 지우는 데 자원을 소모하게 한다. 3장에서는 이처럼 잡동사니를 찾아내고 제거하는 방법을 주로 다룬다. 이러한 내용을 설명하기 위해 시각화 자료 인식에 대한 게슈탈트의 원칙과 테이블과 그래프와 같은 정보의 시각화 표현에 적용하는 방법을 소개하고 설명한다. 또한 정렬, 전략적인 공백의 사용, 세심한 설계에서 중요한 구성 요소인 대조에 대해서도 알아본다. 학습 내용을 설명하기 위해 몇 가지 예제를 사용한다.

4장. 청중의 주목을 이끌어라
4장에서는 계속해서 사람들이 보는 방법과 시각화를 할 때 이를 최대한 잘 활용하기 위한 방법에 대해 설명한다. 이 작업으로 크기, 색상, 페이지에서의 위치 등 사전에 주의를 끄는 속성의 중요성과 프레임을 설정하는 시각과 기억에 대해 간략히 알아본다. 사전에 주의를 끄는 속성을 전략적으로 어떻게 이용해 여러분이 원하는 내용으로 청중의 관심을 이끌 수 있는지와 가시적 요소들의 계통을 만들어 청중으로 하여금 여러분이 전달하기를 원하는 정보를 원하는 방식으로 처리하도록 할 수 있는지도 알아본다. 전략적 도구로써 색상을 어떻게 효과적으로 사용하는지 상세히 설명한다. 관련 개념은 여러 예제를 통해 살펴본다.

5장. 설계자처럼 생각하기
폼은 기능을 따른다. 제품 설계에 대한 격언은 데이터로 소통하는 데도 동일하게 사용할 수 있다. 데이터 시각화에 있어 *기능*은 우리가 전달하고자 하는 *의미*며, *폼*은 이를 *시각화*한 결과다. 5장에서는 기존의 설계 개념을 데이터로 소통하는 데 적용하는 방법에 대해 살펴본다. 행동유도성, 접근가능성, 심미학에 대해 알아보고 앞에서 소개한 많은 개념을 생각해본다. 하지만 약간 다른 관점에서 살펴본다. 또한 여러분이 설계한 비주얼에 대해 청중의 동감을 이끌어내기 위한 전략에 대해서도 알아본다.

6장. 모델 시각화 자료 해부
효과적인 시각화 표현을 조사해보면서 많은 것을 학습할 수 있다. 6장에서는 다섯 가지 모범적인 시각화 자료를 살펴보고 이를 생성하게 된 구체적인 사고 프로세스와 설계 선택사항을 살펴본다. 이 시점까지 다루었던 내용을 사용한다. 시각화 자료 내에서 데이터 순서와 그래프 유형을 어떻게 사용하는 것이 효과적인지 알아본다. 색상의 사용, 선의 굵기, 상대적 크기를 통해 무엇을 어떻게 강조하고 강조하지 않을지에 대한 선택도 고려해본다. 시각화 자료 내 구성 요소의 정렬과 위치를 논의하고 타이틀, 라벨, 주석에서의 효과적인 단어 사용법을 알아본다.

7장. 스토리텔링 학습
스토리는 데이터만으로 할 수 없는 방법으로 해당 내용을 청중에게 상기시키고 계속 집중하도록 한다. 7장에서는 데이터로 소통하기 위해 사용할 수 있는 스토리텔링의 개념을 소개한다. 마스터 스토리텔러에게서 무엇을 배울 수 있는지 알아본다. 스토리는 명확히 시작, 중간, 끝으로 구성되어야 한다. 비즈니스 프리젠테이션을 만들 때 이러한 프레임워크를 적용하는 방법과 사용하기 위한 방법을 알아본다. 청중에게 스토리를 명확하게 전달하기 위한 반복의 힘, 설명의 흐름, 구어적이고 문어적인 설명의 고려, 다양한 스킬을 포함한 효과적인 스토리텔링 전략을 다룬다.

8장. 종합 학습
이전 장에서는 개별 학습 내용을 데모로 보여주기 위해 부분적으로 응용 사례를 설명했다. 8장에서는 하나의 실제 사례를 이용해 처음부터 끝까지 데이터를 처리해 스토리텔링을 실행해본다. 해당 상황을 이해하고 적합한 시각화 표현 방법을 선택하며, 잡동사니를 확인하고 제거하며 청중이 명심해야 할 부분에서 주목을 이끌어내며 설계자처럼 생각하고 스토리를 전달해본다. 더불어 이러한 학습 내용, 완성된 시각화 자료와 설명은 간단히 데이터를 보여주는 것에서 데이터로 스토리를 전달하는 것으로 나아갈 수 있는 방법을 알려준다.

9장. 사례 연구
9장은 수많은 사례 연구를 통해 데이터로 소통하는 데 직면하게 될 일반적인 과제를 해결하기 위한 구체적인 전략을 살펴본다. 다루게 될 주제는 어두운 배경과 함께 컬러 색상 고려하기, 프리젠테이션에서 움직이는 애니메이션 사용하기, 순서대로 로직 설정하기, 스파게티 그래프를 회피하기 위한 전략과 파이 차트에 대한 대안이다.

10장. 결론
데이터 시각화(일반적으로 데이터로 소통하기)는 과학과 예술이 교차하는 영역에 존재한다. 따라해볼 만한 우수 운영 사례와 가이드라인에는 명확하게 몇 가지 과학적인 내용이 존재한다. 또한 예술적인 요소도 있다. 여러분의 학습진도를 빠르게 진행하기 위해 우리가 다루었던 내용을 적용해보라. 그리고 해당 정보를 청중이 좀 더 이해하기 쉽게 만드는 여러분의 예술적 역량을 이용하라. 10장에서는 앞으로 어디로 나아가야 할지에 대한 팁과 여러분의 팀과 조직 내 데이터 경쟁력으로 스토리텔링 스킬을 높이기 위한 전략을 알아본다. 또한 주요 내용을 복습하면서 마무리한다.

즉 우리가 다루었던 학습 내용을 통해 여러분은 데이터로 스토리를 전달할 수 있을 것이다.

콜 누스바우머 내플릭(Cole Nussbaumer Knaflic)
데이터로 스토리를 말한다. 정량적 정보를 효과적으로 표현하는 전문가며, 유명한 블로그(storytellingwithdata.com)의 운영자다. 그녀의 훌륭한 워크샵과 프리젠테이션은 데이터 마인드를 갖고 있는 전 세계의 개인, 회사, 인구통계학 분석 기관들이 매우 추천하고 있다.
이러한 독특한 재능은 금융과 개인재산 분야에서, 최근에는 구글의 인사분석팀에서 관리자로서 분석 역할을 수행하면서 수십 년간 갈고 닦은 결과다. 구글에서 데이터 주도 접근법을 이용해 혁신적 인사 프로그램과 관리 업무를 실행했고, 구글이 가장 뛰어난 인재를 보유해 각 조직이 해당 사업분야에 최고의 대응을 할 수 있도록 맞춤형 인사 업무를 수행했다. 미국과 유럽 전역의 구글 사무실을 여행하면서 데이터 시각화 분야에서 자신이 개발했던 과정을 강의하기도 했다. 또한 미국 메릴랜드 미술대학교 MICA, Maryland Institute College of Art의 비상근 교수로도 활동하고 있다. 이곳에서 정보시각화 개념을 가르친다.
워싱턴 대학에서 응용수학 학사 학위와 경영학 석사 학위를 받았다. 파이 그래프와 같은 비효율적인 그래프가 세상에 나타나지 않았다면 파이를 굽고 여행을 하면서 남편, 그리고 두 명의 어린 아들과 모험을 하고 있었을 것이다.
옮긴이 정사범
대학교와 대학원에서 산업공학을 전공했고 의사결정과 최적화 방법론에 관심이 많다. 2000년이 시작될 즈음 입사해 제조업에서 발생하는 다양한 데이터를 R과 파이썬으로 분석해본 경험이 있다. 지금도 제조현장에서 발생하는 여러 이슈 사항을 데이터에 근거해 수리적으로 해결하기 위해 고민하고 있다. 또한 다양한 책과 현장 경험을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 보고 방법에 대한 지식을 얻는 것에 감사하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book (Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014), 『데이터 마이닝 개념과 기법』(2015)을 번역했다.