사물인터넷이 경험적이고 서사적 이야기처럼 감성적으로 사람에게 다가서기 위해서는 데이터에 대한 이해가 필요하다. 센서를 통해 수집된 정보 데이터를 통해 경험적 이야기를 만들지 못한다면 단순히 사람이 오면 불이 켜지고 꺼지는 장치 이상을 만들 수 없다.

대신에 감지된 정보와 정보가 사람들에게 어떠한 이야기적 요소가 될 수 있는지 문맥적으로 데이터를 연결 이해한다면 감성을 자극하는 스트로크(감성을 일깨우는 자극)가 되고 스트로크를 시작으로 트랜잭션(오고 가는 교류)은 경험적이고 서사적 이야기로 작동 될 것이다.

효과적으로 데이터 정보를 전달하기 위한 데이터 큐레이션은 데이터를 중심으로 사실적이고 구체적인 내용을 전달한다는 점에서. 매우 중요하긴 하지만 잘못하면 데이터의 나열로 이야기를 만들어 내지 못하거나 지루한 이야기를 장황하게 늘어 놓게 된다.

그래서 데이터에서 경험적 스토리가 만들어 지도록 전달하는 것이 데이터 스토리텔링이다. 데이터가 독자 여러분의 이야기로 전달하기 위해 데이터 정보가 이야기가 된다면 귀를 기울이게 만들 수 있다.

데이터를 통해 얻으려는 것은 실제의 실행을 이끌어내는 통찰력을 데이터로부터 추출하는 것이다. 비즈니스에서의 문제 해결에 기여하는 스토리를 이끌어내기 위해 데이터를 스토리의 형태로 제공할 수 있어야 한다. 

최고의 스토리는 데이터를 포함하고 있다. 스토리와 데이터가 각기 따로 있다고 생각하는 것은 잘못된 것이다. 이제는 과학자들이 그들의 데이터를 삶에 가져오고 그것을 통해 이야기할 수 있도록 해야 한다. 스토리텔링 컨설턴트 Shawn Callahan의 말이다.

다시말해서 커뮤니케이션을 할 수 없는 데이터는 무용하다. 데이터 큐레이터의 역할은 바로 스토리텔링이다. 데이터와 분석은 사람들이 분석을 제대로 이해할 수 있도록 하는 것까지 진행되어야 한다는 의미다.

데이터 큐레이터가 데이터를 스토리텔링 하기 위한 과정은 핵심문제를 정의할 수 있을 정도로 데이터를 생성한 사안과 사안에 영향을 미칠 수 있는 요소에 대한 깊은 이해가 있어야 한다. 

수집된 데이터에 기초해서, 다양한 관점에서 실증적으로 탐구해야 한다. 제3자적 관점, 의사결정자의 관점, 공급자의 관점 등 초기가설을 세우기 전에 어떤 장애물이 있을지 짐작해봐야 한다.

데이터 스토리텔링의 핵심은 조직에 영향을 미칠 핵심요소로서 데이터를 통해 이야기할 수 있어야 한다. 데이터로부터 통찰력을 잘 끄집어내기 위해 다양한 시각화가 필요하다. 우리는 70%이상을 시각정보에 의존하기 때문이다. 시각화는 곧 이야기로 이어질 수 있다. 해결되지 않은 물음에 대한 통찰을 찾아내기 위해 데이터에 대한 질문 역시 남겨두어야 한다.

데이터 과학이 문제의 해결에 기여하기 위해서는 커뮤니케이션 과정이 필요한데 데이터의 큐레이션을 통해 이야기의 형태로 전달이 되어야 한다. 물론 여기에는 시각화가 매우 중요하다.

데이터는 키워드이고 각 키워드로 쪼개진 진실들은 퍼즐처럼 결합해야 한다. 인사이트 통찰은 바로 그곳에 있다.

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• 다음 호에서는 음과 생체리듬 대하여 간단히 짚어보고 IoT에서 소리를 활용을 살펴 볼 것입니다. 
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