Q. ‘데이터 시각화 전문가’ 최정민을 소개해주세요!

기업 데이터 등을 바탕으로 시각화 프로젝트를 진행하는 프랙티셔너(Practitioner)이자 데이터 시각화를 주제로 많은 분들과 소통하는 멘토로서 활동하고 있어요. 대학 및 교육 플랫폼에서 **‘태블로(Tableau)’**🔍를 활용해 데이터를 시각화하는 법을 강의하거나, 초보자들도 쉽게 따라할 수 있는 데이터 시각화 노하우 등을 담은 책을 집필하는 식이죠.

“태블로(Tableau)라는 **BI**🔍툴을 잘 쓰려면 어떻게 해야할까”를 고민한 결과, 데이터 시각화 전문가로서의 커리어를 시작하게 됐습니다. 데이터를 그래프나 차트로 표현하는데 특화된 태블로를 쓰면서 데이터 시각화 자체에 관심이 커졌어요. 지난 10년간 데이터 시각화를 활용한 스토리텔링 등을 중심으로 커리어를 확장해왔습니다. 데이터를 근거로 비즈니스 아이디어에 설득력을 더하는 일을 해온 셈이죠.

Q. ‘데이터 시각화’ 역량을 왜 쌓아야 할까요?

데이터를 매개로 소통하려면, 그래프 등 시각화된 결과물을 중심으로 분석 결과를 설명해야 하기 때문이죠. 보고서나 논문 작성은 물론 회사에서 업무를 보고할 때, 표나 차트를 활용하는 경우가 많아요. 그래프, 표, 차트 등 데이터를 시각화한 결과물로 ‘왜 이런 결과가 나왔는지’ 그리고 ‘어떤 점에 주목해야 하는지’ 등 비즈니스 아이디어를 함축적으로 보여줄 수 있다는 이유에서입니다. 데이터 시각화가 커뮤니케이션의 핵심 고리인 셈이죠.

Q. 비즈니스 아이디어 등을 효과적으로 전달하려면, 데이터를 어떻게 시각화해야 할까요?

데이터를 심층적으로 이해하려고 노력해야, 그래프 등을 통해 비즈니스 아이디어를 함축적으로 표현할 수 있다고 생각해요. 데이터를 심층적으로 이해하려면, 데이터를 비판적으로 해석할 필요가 있어요. ‘데이터를 활용해 어떤 문제를 해결해야 하는지’라는 질문을 중심으로 대시보드를 기획하고, 이와 관련해 그래프와 차트 등을 그리는 식이죠. 그렇게 정리한 비즈니스 아이디어를 중심으로 **워크플로우**🔍를 구성하면, 데이터에 근거한 문제 해결책 등을 스토리 형식으로 설명하실 수 있을 거예요.

Q. ‘데후배’는 어떤 데이터를 활용해 데이터 시각화를 연습해볼 수 있을까요?

설문조사나 선거 등 공공데이터를 활용해보시는 것을 추천드려요. 데이터에 대한 접근성, 프로젝트 자유도 모두가 높다는 이유에서입니다. 특히 설문조사 데이터는 개인별 응답 내용까지 확인할 수 있을 정도로 구체적이에요. 설문조사 데이터는 MDIS(마이크로데이터 통합서비스), 선거 데이터는 선거관리위원회 웹페이지 등에서 쉽게 다운받으실 수 있어요.

Q. 어떤 관점으로 시각화된 데이터를 해석하면 좋을까요?

그래프 등에서 패턴이 어떻게 나타나는지 파악하고, 패턴을 벗어나는 구간이 발생하면 그 원인을 분석하려는 노력이 중요해요. 패턴을 벗어나는 구간은 문제 상황인 경우가 많기 때문이죠. 코호트 분석에서 리텐션율이 급격히 떨어지는 구간 등이 대표적 예입니다. 이렇게 데이터를 비판적으로 수용하지 않으면, 문제 개선책 등 비즈니스 인사이트를 발견하기 어려워요. 데이터를 시각화하는 것에 그치는 것이 아니라 시각화된 데이터를 비판적으로 읽는 능력까지 길러야하는 이유죠.

Q. 취업 과정에서 데이터 시각화 역량을 어떻게 강조하면 좋을까요?