데이터를 분석하여 그 속에 담긴 의미, 즉 인사이트를 찾기 위해 우리는 시계열적 데이터를 많이 활용한다.
시계열 데이터란 시간의 흐름에 따라 변화하는 값을 의미한다.
월별 매출을 나열하여 보는 것이라 생각하면 이해하기 쉬울 것이다. 하지만 데이터의 양이 많거나 복잡해지면 숫자로 된 표를 들여다본다 한들 인사이트를 얻어내는 것은 불가능해진다.
따라서 우리는 시각화 과정을 통해 데이터를 인식하기 편하도록 만든다.
시계열 데이터를 표현할 때 대표적으로 많이 사용하는 시각화 요소는 선 차트(Line Chart)나 막대 차트(Bar Chart)일 것이다.
이를 이용하면 매출이 오르고 있는지 떨어지고 있는지를 찾아내거나 상담율 변화에 따른 성과 파악도 가능하다.
그렇다면 시계열 그래프의 무엇을 보고 매출의 흐름을 파악할 수 있을까?
지난달에 비해 이번 달 그래프가 솟아 있으면 우리 병원의 매출이 오르고 있다고 말 할 수 있을까? “오르고 있다”라는 말은 한 번 올랐다고 해서 쓸 수 있는 말은 아니다.
즉, 추세는 값이 패턴을 보이며 연속되어야 하는데 안타깝게도 그래프의 높낮이만 보고 명확하게 오르고 있다고 말 하기는 어렵다. 이럴 때 우리는 추세선(Trend Line)을 이용하여 “오르고 있다”또는 “떨어지고 있다” 고 말 할 수 있다.
<표 1>은 엑셀을 통해 6개월치 [신환 상담 건수]를 시각화 한 것이다. 점선으로 표시된 것이 바로 추세선인데 오르는 양상을 띄고 있다는 것을 알 수 있다.
이 정보대로라면 우리는 병원의 “상담 성과가 올라가고 있다”고 말할 수 있을 것이다. 그런데 이 데이터를 제대로 보지 않으면 우리는 역으로 데이터에 속을 수도 있다.
<표 2>를 한 번 더 보자. 같은 데이터를 최근 1년치로 본 것이다. 이번에는 “내려가는” 추세로 변화하였다.
이런 경우는 경영에 필요한 정보를 장기간으로 온전히 획득하지 못하였을 경우 흔히 일어날 수 있는 상황이다. 만약 ‘단 기간’으로만 추세 데이터를 볼 경우 기간이라는 변수 때문에 리스크를 알아차리지 못하게 되고 이로 인해 잘못된 의사결정을 하게 될 수 있게 되는 것이다.
경영 데이터로 좋은 인사이트를 얻으려면 구체적이고 오랜 기간의 데이터를 축적해 추세를 입체적으로 바라보는 관점이 중요하다.
