Data literacy - 나만의 데이터 리포트

5장 4절.

나만의 데이터 리포트, 어떻게 시작할까?

“나도 데이터 기반 리포트 한 번 써보고 싶어요.”
“그런데 뭘 어떻게 시작해야 할지 모르겠어요.”
“엑셀도 자신 없고, 그래프도 어렵고…”

이런 말을 정말 많이 듣는다. 하지만 사실 데이터 리포트는 전문가만의 영역이 아니다.
중요한 건 복잡한 기술이 아니라, '무엇을 보여줄지'에 대한 명확한 질문이다.

데이터 리포트는, 숫자를 나열하는 게 아니라 메시지를 설계하는 것이다

많은 사람들이 실수하는 게 있다. 바로 ‘데이터부터 모으기’다.

• “매출 데이터 다 긁어와야지”
• “설문 응답 전부 보기 좋게 정리해야지”
• “그래프 많이 넣어야 임팩트 있겠지?”

하지만 정작 중요한 건 이거다.
“그래서 이 리포트로 무엇을 말하고 싶은가?”

리포트는 수치를 보여주는 게 아니라 의미를 전달하는 글이다.
그 의미가 명확해야, 숫자도 살아난다.

Step 1. 리포트 주제를 ‘한 문장 질문’으로 써보자

가장 먼저 해야 할 일은 '무엇을 알고 싶은지'를 정리하는 것이다.

• “지난달 캠페인 성과는 어땠을까?”
• “신규 유입 고객은 어떤 행동을 보였을까?”
• “리텐션이 낮아진 이유는 뭘까?”

→ 이 질문이 정리되면, 그에 맞는 데이터만 골라서 보면 된다.

📍  모든 데이터를 다 보려 하지 말고, 질문에 답할 수 있는 데이터만 보자.

Step 2. 숫자보다 먼저, 스토리를 설계하자

데이터는 한눈에 읽히지 않는다. 그래서 리포트는 ‘이야기’처럼 보여야 한다.

예시 흐름:

• 문제 상황 설명
  → "지난달 대비 매출이 12% 줄었습니다."
• 핵심 지표 요약
  → "가장 큰 원인은 재구매율 감소였습니다."
• 근거 데이터 제시
  → "이탈한 고객 중 70%가 리뷰에서 배송 불만을 언급했습니다."
• 시사점 및 다음 액션
  → "배송 시스템 정비나 리마인드 마케팅이 필요합니다."

📍  데이터는 맥락이 있어야 의미가 생긴다. 그래프보다 문장, 숫자보다 스토리 흐름이 먼저다.

Step 3. 숫자는 적게, 강조는 명확하게

초보자들이 자주 하는 실수: 숫자를 많이 넣어야 있어 보인다는 생각.

그런데 실제로는 숫자는 최소화하고, 의미 있는 포인트만 강조하는 것이 더 설득력 있다.

[예]

•  “유입수 12,321명, 전환율 2.15%, 페이지뷰 153,218회” (❌)
•  “이번 캠페인, 전환율이 이전 대비 0.8% 하락했습니다. 특히 신규 유입 고객군에서 두드러졌습니다.” (⭕)

📍  숫자를 많이 넣는 건 ‘복사’다.
숫자에 의미를 부여하는 게 ‘해석’이다.

Step 4. 리포트에 꼭 들어가야 할 4가지 구성요소

1. 요약 (Executive Summary)

→ 3줄로 핵심만 전달

2. 핵심 지표 (Key Metrics)

→ 문제나 성과를 보여주는 2~3개의 숫자만

3. 해석 (Insight)

→ “왜 이런 결과가 나왔는지”에 대한 본인의 의견

4. 제안 (Action)

→ “이걸 보고 나서 우리가 뭘 할 수 있을까?”

 

📍  좋은 리포트는 보고서가 아니라 ‘제안서’처럼 보인다.

Step 5. 내 리포트를 점검하는 3가지 질문

1. 이걸 읽는 사람이 뭘 기억하게 될까?

→ 한 문장으로 요약할 수 있어야 한다.

2. 데이터 없이도 설명이 가능한가?

→ 표와 그래프 없이 말로도 충분히 이해돼야 한다.

3. 다 읽고 나면 어떤 행동을 하게 만들까?

→ 행동으로 이어지는 리포트가 가장 좋은 리포트다.

리포트는 예쁘게 만드는 게 아니라, 생각을 정리하는 방식이다.

엑셀을 잘하지 않아도 괜찮다. 그래프를 못 그려도 문제없다.

가장 중요한 건,

• “이 숫자는 무슨 의미일까?”
• “이 변화는 어떤 행동으로 이어져야 할까?”

질문하고, 생각하고, 제안하는 감각.
그게 바로 ‘나만의 데이터 리포트’의 시작이다.

 

[5장. “ 엑셀과 친하지 않아도 데이터 감각은 생긴다 ”]

• 5-1. 정제되지 않은 데이터가 말하는 진짜 이야기 ( Data literacy - 정제되지 않은 데이터 )
• 5-2. 쓸모 있는 시각화 vs 보기 좋은 장식 ( Data literacy - 쓸모 있는 시각화 )
• 5-3. 숫자보다 더 중요한 ‘비정형 데이터’ 다루기 ( Data literacy - 비정형 데이터 )
• 5-4. 나만의 데이터 리포트, 어떻게 시작할까? ( Data literacy - 나만의 데이터 리포트 )