반복 작업을 줄이고 분석 시간을 높이는 성과 분석 보고서#1

 개인적인 성격상 매번 동일한 반복 작업을 하는 것을 선호하지 않기 때문에, 어떻게 하면 개선할 수 있을지 많은 고민을 합니다.

 

 매월 반복적으로 성과를 보고하는 성과분석의 경우, 시스템이 갖춰지지 않은 기업에서 실적을 취합하고, 정합성을 맞추는데 많은 시간을 소비해버립니다. 

이 불필요한 업무를 줄이기 위해, 구글 스킬들을 많이 사용하여 개선하였고 이를 정리해보려고 합니다.

 

 개선에 사용했던 기능들을 정리하면, 대략적으로 이런 순서로 진행했던 것 같습니다.

①IMPORTRANGE → ②GAS → ③Pivot table → ④Slicer → ⑤google query → ⑥Google data studio 

 ③Pivot table 까지는 많은 분들이 사용하시는 기능이기 때문에, 그 이후인, ④Slicer부터 제가 경험했던 실행착오와 사용 방법을 정리하려고 합니다.

 

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1. Google G-Suite 업무문화

 

 현재 직장에서 내부 문서는 Google G-Suite를 기본으로 작성하고 있습니다.

공유하는 문서, 보고하는 문서, 심지어 발표 문서까지도 모두 구글 문서를 사용하고 있습니다. 

 

 전략기획팀에서 매월 진행되는 성과분석 보고도 구글 문서를 사용합니다. 다행히도 경영진이 효율성을 중요시하기 때문에 스프레드시트로 보고를 드릴 수 있습니다. 입사 초기에는 파워포인트로 그래프를 그리고 배치하고 디자인하는데 더 많은 시간을 투자했다면, 스프레드시트로 보고하면서부터는 분석과 내용 전달에 더 집중할 수 있게 되었습니다.

 

2. 활용하기 편리한 IMPORTRANGE 함수

 

 초기 스프레드시트로 성과분석 보고 문서를 만들때는 IMPORTRANGE 함수를 많이 사용했습니다. IMPORTRANGE 함수는 다른 스프레드시트의 범위를 지정하여 텍스트를 가져올 수 있는 함수입니다. 한 개의 문서에 매월 기준 성과 데이터를 정리해두고, 다른 보고 문서에서 IMPORTRANGE 함수를 사용하여 텍스트를 불러와 사용했습니다.

 

 IMPORTRANGE 함수는 범위를 불러오기 때문에, 불러와서 표시하려는 형식이 원본 파일의 형식과 다른 경우, 여러 번 IMPORTRANGE 함수를 사용해야 합니다. 

 

이럴 경우 문제는 크게 4가지가 있습니다.

 

 첫째, 기본적으로 메모리를 많이 사용하는 크롬에 함수가 많이 붙은 스프레드시트가 결합되면, 처음 로딩하는데 꾀나 오랜 시간이 걸립니다. 

 

 둘째, IMPORTRANGE 함수의 버그인 것으로 보이지만, 가끔 원본 시트의 데이터가 수정되었음에도 불구하고, 함수를 통해 불러온 데이터가 갱신되지 않는 경우가 있습니다. 또는 값을 못 가지고 와서 에러를 표출하는 경우도 많습니다.

 

 셋째, 원본 데이터의 형태가 변경되면, IMPORTRANGE 함수를 모두 수정해야 합니다. 예를 들면 원본 데이터에 행이나 열을 한 줄 추가하면,  IMPORTRANGE 함수의 수식을 같이 변경해주어야 합니다.

 

 넷째, 성과분석 보고서는 보고가 끝나도 데이터가 변동이 없어야 하는데, IMPORTRANGE 함수를 사용한 경우, 원본이 변경되거나 삭제된 경우, 연동되어 있는 문서의 데이터도 모두 날라가 버립니다. 실제로, 수년 전 문서는 데이터가 남아 있지 않은 경우가 있습니다. 원본 데이터를 가지고 있던 직원 퇴사하면서 삭제되었기 때문입니다.

 

3. GAS로 데이터 영속성 보장하기

 

 이렇게 IMPORTRAGNE는 매우 편리한 함수이지만, 관리가 매우 어렵고 지속성이 보장하지 못하는 큰 단점이 있었습니다. 또한 데이터가 틀어질 경우, 일일이 함수를 찾아가며 범위를 맞춰보던 상황이 많이 있었습니다.

 

 이를 개선하기 위해서, 월별로 정리된 통계 데이터 형태에서 피봇을 활용할 수 있는 rawdata 형태로 변경하였습니다. 그리고 GAS(google apps script)를 통해서 rawdata를 통째로 복사해와서 보고서를 만들었습니다. 이를 통해 다음과 같은 점들을 개선할 수 있었습니다.

 

 ① 피봇 테이블을 사용할 수 있습니다. 이를 통해서 좀 더 효율적으로 데이터 분석할 수 있습니다.

 

 ② 스프레드시트의 부하를 줄이는 동시에 신뢰성을 높일 수 있었습니다. IMPORTRANGE 함수는 실시간으로 데이터를 가져오는 함수이기 때문에 부하가 꾀 큽니다. 또한, 데이터가 틀어지더라도, 어떤 함수가 잘못되었는지 찾아다닐 필요가 없어졌습니다.

 

 ③ 그래프를 다양한 형태로 만들 수 있습니다. 피봇 테이블 형태를 달리하면서, 그래프 모양을 달리 만들 수 있게 되었습니다.

 

 ④ 데이터의 지속성을 유지할 수 있게 되었습니다. 수년이 지나고, 원본 데이터가 삭제되더라도, 보고서에 rawdata를 텍스트로 복사해 왔기 때문에 데이터를 지속 유지할 수 있게 되었습니다.

 

4. 슬라이서로 데이터를 한번에 변경하기

 

 피봇 테이블로 성과분석 보고서를 만들 때 가장 큰 문제는 매월 필터를 갱신해주어야 한다는 점입니다. 보고서 여러 군데에 피봇 테이블을 활용하기 때문에 일일이 찾아가며 매월 필터를 갱신해주어야 합니다. 만약에 각 피봇 테이블의 정합성이 맞지 않다면, 분명 필터 세팅에 미스가 난 것 일 가능성이 높습니다. 피봇 테이블의 필터는 직관적으로 눈에 보이지 않기 때문에 정상적으로 세팅되었는지 확인하기 전까지는 매우 당황스러울 것입니다.

 

 2019년 말 구글 스프레드시트 업데이트 중 눈이 번쩍 뜨이는 기능이 있었습니다. 바로 슬라이서 기능이 이였습니다. 버튼 한 개로 모든 데이터를 즉시 갱신할 수 있는 기능이었습니다. 슬라이서를 활용해서 일일이 필터 수정 없이 한 번에 갱신할 수 있었습니다.

 

(참조) : Google 스프레드 시트의 향상된보고를위한 추가 도구, 2019.8.1, https://workspaceupdates.googleblog.com/2019/08/sheets-slicers-scorecards-themes.html?m=1

 

글이 너무 길어져서, 보고서에 슬라이서를 어떻게 적용했는지는 다음 글에 작성합니다.