매번 보고가 있는 날이면, 보고서를 작성하기 위해 많은 시간을 들이고 있지는 않으신가요? 데이터를 분석해서 인사이트를 뽑아내는 시간보다 보고서용 자체를 만드는 데 더 많은 시간을 쓰는 경우도 흔합니다.
보고서를 쓰기 위해 필요한 엑셀 파일들을 열고, 여러 시트의 데이터를 취합하고, 데이터를 클렌징하고, 피벗 테이블을 생성하고, 차트 범위를 수정하고, 서식을 맞추는 반복 작업은 사람을 지치게 합니다.
반복적인 보고서를 생성하는데 시간을 줄이는 방법은 데이터 시각화(Business Intelligence, BI) 도구를 활용하는 것입니다. 이번 포스팅에서는 왜 엑셀만으로는 한계에 부딪히는지 짚어보고, 그 대안으로 구글 데이터 스튜디오(Google Data Studio)를 소개합니다.
1. 매주 반복되는 엑셀 리포팅, 무엇이 문제일까?
엑셀은 훌륭한 업무 도구입니다. 하지만 지속적으로 발행하고 공유해야 하는 대시보드/리포트를 만들기에는 몇 가지 명확한 한계가 있습니다.
데이터가 많아질수록 '가공'에 드는 시간이 커진다.
보고서를 만들기 위해서는 단순히 데이터를 복사/붙여넣기하는 것만으로 끝나지 않습니다. 가공 과정을 거쳐야 하죠.
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여러 시스템에서 데이터를 가져와 하나의 엑셀에 모으기
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필요한 데이터만 선별하기
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VLOOKUP이나 INDEX/MATCH로 다른 데이터와 연결하기
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다양한 함수를 사용해서 데이터를 분석가능한 형태로 가공하기
데이터가 적을 때는 엑셀만으로도 충분하지만, 데이터 구조가 복잡하거나 많아질수록 데이터 가공에는 시간이 점점 더 많이 들어가게 됩니다. 그리고 행이 수 만행으로 늘어나게 되면 엑셀 수식을 계산하는데 많은 시간이 들고, 엑셀이 뻗어버리는 경우도 생기게 됩니다.
대용량 데이터 분석에서 느껴지는 엑셀의 한계
엑셀은 소규모 데이터 분석에는 매우 뛰어난 도구입니다. 하지만 대규모 데이터를 다루기 시작하면 파일이 무거워지고 심지어는 작업 자체가 어려워지는 경우도 있습니다.
실제로 한 기업의 영업팀에서는 연도별 엑셀 파일에 데이터를 관리하면서, 하나의 분석 엑셀 파일로 필요한 항목만 붙여넣어서 보고서를 생성하고 있었습니다. 하지만 연도가 늘어나면서 엑셀 파일이 감당하지 못하는 경우가 생겼습니다.
그래서 많은 기업에서는 일정 규모 이상의 데이터를 엑셀이 아닌 데이터베이스에 저장하고 분석하죠. 데이터베이스에 넣으면 SQL 문을 자유롭게 사용할 수 있기 때문에 엑셀의 한계를 벗어난 다양한 분석을 할 수 있습니다. 데이터 스튜디오는 다양한 데이터베이스와 연결할 수 있기 때문에 대용량 데이터도 훨씬 안정적으로 분석할 수 있습니다.
번거로운 공유 과정과 버전 관리
엑셀 보고서는 대부분 파일 자체를 전달하는 방식입니다. 공유하고 사용하려면 아래와 같은 순서를 거쳐야 하죠.
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메신저나 메일로 파일 전송
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수정 발생시 수정본을 다시 전송
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최신 버전 확인하고 작업
또한 보고용 파일에 원본 데이터가 함께 포함되는 경우도 많아 데이터 관리나 보안 측면에서도 신경 써야 할 부분이 생깁니다. 반면 데이터 스튜디오는 로우 데이터 공유 없이도 하나의 대시보드 링크만 공유하면 언제나 최신 데이터를 차트로 확인할 수 있으며, 파일을 주고받을 필요 없이 동일한 화면을 함께 볼 수 있습니다.
엑셀은 여전히 훌륭한 업무 도구입니다. 소규모 데이터 분석이나 개별 업무에서는 높은 활용성을 갖고 있습니다. 하지만 데이터 규모가 커지고, 여러 데이터를 연관 지어 분석해야 하거나, 팀원들과 실시간으로 공유해야 하는 환경이라면 BI 도구가 더 적합합니다.
결국 중요한 것은 업무의 규모와 목적에 맞는 도구를 선택하는 것입니다. 엑셀은 엑셀의 강점이 있고, BI는 빅데이터 분석, 복잡한 데이터 연관성 처리, 실시간 공유와 협업이라는 영역에서 더욱 큰 가치를 제공합니다.
2. 누구나 쉽게 시작할 수 있는 BI 도구, 데이터 스튜디오
데이터 시각화(Data Visualization)란 쉽게 말해, 복잡한 숫자의 집합을 한눈에 이해할 수 있는 '시각적 언어'로 번역하는 과정입니다.
우리가 매일 마주하는 엑셀 시트는 수천, 수만 개의 숫자와 텍스트로 채워져 있습니다. 많은 사람의 뇌는 빽빽한 숫자보다 색상, 모양, 위치, 그래프 같은 시각적 요소를 훨씬 빠르고 정확하게 인식합니다. 즉, 같은 데이터라도 '표'로 보여주느냐 '시각화'로 보여주느냐에 따라 보고서를 보는 사람의 이해 속도와 의사결정 속도가 달라집니다.
시장에는 이미 Power BI, Tableau, 데이터 스튜디오(Data Studio) 같은 도구들이 널리 쓰이고 있습니다. 셋 다 훌륭한 도구지만, 도입 비용과 사용 방식에는 차이가 있습니다.
구분 | Power BI (파워 BI) | Tableau (태블로) | Data Studio (데이터 스튜디오) |
운영사 | Microsoft | Salesforce | Google |
비용 | 월 14달러 이상(계정당) | 월 15달러 이상(계정당) | 무료 (프로 버전은 유료) |
설치 | 설치 필요 | 설치 필요 | 설치 불필요(웹 기반) |
정리하면, Power BI와 Tableau(태블로)는 무료 체험판은 있지만, 팀원들과 함께 실제로 쓰려면 결국 인당 요금을 내야 하는 구조입니다. 따라서 팀 전체에 도입하려면 비용이 커질 수 있습니다.
반면 데이터 스튜디오는 대시보드 제작, 필터, 공유, 협업을 모두 무료 범위 안에서 사용할 수 있습니다. 이 포스팅에서 다른 도구가 아닌 데이터 스튜디오를 기준으로 소개하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 비싼 라이선스나 별도 설치 없이, 구글 계정 하나만 있으면 누구나 오늘 바로 시작할 수 있는 도구이기 때문입니다.
3. 엑셀의 한계를 뛰어넘는 데이터 스튜디오를 도입해보세요!
데이터 스튜디오는 엑셀의 한계를 보완하고 효율적인 리포팅 업무를 도와줄 수 있습니다.
[자동화] 반복적인 가공 작업 최소화
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데이터 스튜디오는 빅쿼리(BigQuery)와 같은 데이터베이스와 연동하여 필요한 데이터를 미리 가공할 수 있습니다. SQL을 사용해서 데이터 정제와 결합 과정을 체계적으로 관리할 수 있습니다.
[안정성] 대용량 데이터도 OK!
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데이터 스튜디오는 다양한 데이터베이스와의 연동을 지원합니다. 특히 구글 빅쿼리(BigQuery)라는 데이터웨어하우스를 연결하면 대용량 데이터도 데이터 스튜디오로 빠르게 불러올 수 있습니다.
[협업/인터랙티브] 수정할 때마다 새로 송부는 그만! 링크 하나면 해결
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필터 기능으로, 보고서를 받는 사람이 직접 날짜 범위를 바꾸거나 원하는 제품/채널만 골라서 데이터를 탐색할 수 있습니다.
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웹 링크 공유 한 번이면, 매번 파일을 새로 첨부해서 메일을 보낼 필요 없이 경영진과 팀원 모두 항상 최신 데이터를 확인할 수 있습니다.
마치며
데이터 스튜디오는 진입 장벽이 낮은 도구이기 때문에, 구글 계정만 있다면 지금이라도 첫 대시보드를 생성할 수도 있습니다. 물론, 화면을 처음 마주하면 낯선 용어들과 메뉴들 때문에 막막할 수 있습니다. 그래서 이 포스팅을 계속 연재하며 데이터 스튜디오의 사용 방법을 기초부터 차근차근 짚어보고자 합니다.
반복되는 수작업에서 벗어나 데이터가 주는 진짜 인사이트에 집중하고 싶다면, 이제 데이터 스튜디오를 시작해 볼 때입니다.
