엑셀은 회사 생활에서 떼려야 뗄 수 없는 프로그램이다.
매출 실적을 정리할 때도 엑셀을 쓰고, 재고를 관리할 때도 쓰고, 인건비를 계산하거나 견적서를 비교할 때도 결국 엑셀을 열게 된다.
그런데 문제가 하나 있다.
데이터가 쌓이기 시작하면 엑셀은 점점 ‘정리하는 도구’가 아니라 ‘분석해야 할 대상’이 된다는 것이다.
행이 몇십 개 정도라면 직접 살펴볼 수 있다. 하지만 데이터가 몇천 행, 몇만 행으로 늘어나고 시트까지 여러 개로 나뉘어 있으면 이야기가 달라진다.
그래서 문득 궁금해졌다.
“이 엑셀 파일을 그냥 ChatGPT에 통째로 넣으면 어디까지 알아서 분석해 줄까?”
예전에는 엑셀에서 필요한 부분을 복사해서 ChatGPT에 붙여 넣는 방식을 많이 사용했다.
그런데 요즘은 굳이 그럴 필요가 없다. 엑셀 파일 자체를 첨부하고 무엇을 알고 싶은지 질문하는 방식으로 데이터를 분석할 수 있기 때문이다.
직접 여러 업무 자료를 가지고 사용해 보니 생각했던 것보다 활용 범위가 꽤 넓었다.
엑셀 파일을 그냥 넣어봤다
방법 자체는 어렵지 않다.
ChatGPT에 엑셀 파일을 첨부하고 질문하면 된다.
예를 들어 판매실적 파일이라면 이렇게 물어볼 수 있다.
“이 파일의 전체 매출을 분석해줘.”
물론 이것만으로도 어느 정도 분석은 가능하지만, 질문을 조금 구체적으로 하면 결과가 훨씬 좋아진다.
“월별 매출과 전월 대비 증감률을 분석해줘.”
“상품별 매출 상위 20개를 찾아줘.”
“판매량은 늘었는데 매출이 감소한 상품이 있는지 찾아줘.”
“센터별 매출과 이익률을 비교해줘.”
이런 식이다.
내가 직접 엑셀에서 필터를 걸고 피벗테이블을 만들고 함수를 넣어서 찾아야 했던 내용을 자연어로 질문할 수 있다는 점이 가장 편했다.
단순 합계 정도만 계산하는 것은 아니다
처음에는 ChatGPT의 엑셀 분석이라고 하면 SUM이나 AVERAGE 정도를 대신 계산해 주는 수준이라고 생각하기 쉽다.
하지만 실제로 유용한 부분은 그다음부터다.
예를 들어 판매 데이터에 날짜, 상품명, 수량, 단가, 공급가액, 원가 같은 항목이 있다면 다양한 방식으로 데이터를 다시 바라볼 수 있다.
- 일별·주별·월별 매출 추이
- 상품별 판매량과 매출 순위
- 매출 비중이 높은 상품
- 판매량 급증·급감 상품
- 평균 판매단가 변화
- 센터 또는 점포별 실적 비교
- 특정 기간 전후의 변화
- 이상치나 특이한 데이터 탐색
즉, 단순히 숫자를 계산하는 것보다 “이 데이터에서 눈여겨봐야 할 부분이 무엇인지 찾아달라”고 요청하는 방식이 더 유용했다.
여러 시트를 함께 보는 것도 꽤 유용하다
실제 회사에서 사용하는 엑셀 파일은 하나의 시트로 끝나는 경우가 많지 않다.
센터별 시트가 따로 있을 수도 있고 월별로 나뉘어 있을 수도 있다.
이런 파일에서는 오히려 ChatGPT의 장점이 더 크게 느껴진다.
예를 들어 성남센터와 의왕센터의 실적이 각각 다른 시트에 있다면,
“두 센터의 판매 실적을 비교하고 차이가 큰 품목을 찾아줘.”
라고 요청할 수 있다.
각각의 시트를 따로 보고 숫자를 옮겨 적어 비교하는 작업을 줄일 수 있는 것이다.
여기에 조건을 하나씩 추가할 수도 있다.
“매출뿐만 아니라 판매수량도 비교해줘.”
“전월 대비 감소폭이 큰 상품만 골라줘.”
“두 센터의 판매량 차이가 30% 이상인 상품을 찾아줘.”
질문을 이어갈수록 분석 범위를 좁혀갈 수 있다는 점이 상당히 편하다.
재고 데이터에서는 더 재미있는 분석이 가능했다
개인적으로는 판매 데이터보다 재고 데이터를 분석할 때 활용도가 더 높다고 느꼈다.
재고 관리는 단순히 현재 몇 개가 남아 있는지를 보는 업무가 아니기 때문이다.
입고량, 판매량, 현재고, 평균 판매량, 리드타임 등을 함께 봐야 한다.
예를 들어 다음처럼 질문할 수 있다.
“현재 판매속도를 기준으로 3일 이내 품절 가능성이 있는 상품을 찾아줘.”
또는 반대로,
“최근 판매량 대비 재고가 과도하게 많은 상품을 찾아줘.”
라고 요청할 수도 있다.
여기에 입고 예정량까지 데이터에 포함되어 있다면 분석 범위는 더 넓어진다.
결국 중요한 것은 ChatGPT가 엑셀을 읽을 수 있다는 사실 자체가 아니다.
여러 숫자 사이의 관계를 질문할 수 있다는 것이 핵심이다.
그래프로 보여달라고 할 수도 있다
숫자로만 결과를 보면 흐름이 잘 보이지 않을 때가 있다.
이럴 때는 차트를 요청하면 된다.
“최근 6개월 매출 추이를 그래프로 보여줘.”
“센터별 매출을 비교할 수 있는 차트를 만들어줘.”
“상품별 판매량 TOP 10을 그래프로 보여줘.”
보고서나 회의자료를 만들 때 특히 편하다.
먼저 데이터의 특징을 분석하고, 그중에서 의미 있는 지표를 골라 시각화하는 식으로 활용하면 된다.
새로운 엑셀 파일로 다시 정리하는 것도 가능하다
내가 생각보다 자주 사용하는 기능은 이것이다.
원본 파일을 분석하는 것에서 끝내지 않고,
“분석 결과를 새로운 엑셀 파일로 정리해줘.”
라고 요청하는 것이다.
예를 들어 원본 데이터가 복잡하게 섞여 있다면 필요한 열만 추출하고 중복을 제거하거나 새로운 계산 항목을 추가한 파일을 만들 수 있다.
업무에 따라서는 분석보다 이런 데이터 전처리 작업에서 시간을 더 많이 절약할 수도 있다.
특히 여러 파일을 하나로 합치거나 표의 구조를 정리해야 하는 반복 업무라면 활용도가 높다.
그렇다고 엑셀을 몰라도 되는 것은 아니다
여기서 한 가지 주의할 점이 있다.
ChatGPT가 엑셀을 분석해 준다고 해서 결과를 무조건 믿어서는 안 된다.
실제 업무용 파일에는 생각보다 변수가 많다.
병합된 셀이 있을 수도 있고, 같은 의미의 데이터가 서로 다른 이름으로 입력되어 있을 수도 있다. 숫자처럼 보이지만 문자 형식으로 저장된 값도 있고, 중간에 소계나 합계 행이 들어가 있는 경우도 있다.
무엇보다 질문 자체가 애매하면 분석 기준 역시 내가 생각했던 것과 달라질 수 있다.
그래서 중요한 숫자는 반드시 원본과 대조해 보는 것이 좋다.
특히 급여, 세금, 계약금액, 정산금액처럼 오류가 발생했을 때 문제가 커질 수 있는 자료는 더욱 그렇다.
ChatGPT를 ‘정답을 알려주는 프로그램’이라기보다 ‘엑셀 분석을 함께하는 보조 분석가’ 정도로 생각하면 적당하다.
써보니 질문하는 방법이 가장 중요했다
몇 번 사용하다 보니 재미있는 점이 하나 있었다.
같은 파일을 넣어도 어떻게 질문하느냐에 따라 결과의 수준이 상당히 달라졌다.
“이 파일 분석해줘.”
보다는,
“최근 3개월 데이터를 기준으로 매출이 감소한 상품을 찾고, 판매수량과 평균 판매단가 변화를 함께 분석해서 감소 원인을 추정해줘.”
처럼 분석 기준을 구체적으로 알려주는 편이 좋다.
나는 보통 다음 순서로 질문하는 편이다.
- 먼저 파일 구조와 주요 항목을 확인한다.
- 전체적인 특징과 이상 데이터를 찾아달라고 한다.
- 궁금한 지표를 구체적으로 분석한다.
- 전월·센터·상품 등 비교 기준을 추가한다.
- 필요한 결과를 표나 그래프로 만든다.
- 마지막으로 보고용 엑셀이나 요약 자료로 다시 정리한다.
처음부터 완벽한 프롬프트 하나를 만드는 것보다 이렇게 대화를 이어가면서 분석 범위를 좁혀가는 방식이 훨씬 편했다.
결국 엑셀을 잘하는 방식 자체가 달라지고 있다
예전에는 엑셀을 잘한다는 말이 함수를 많이 알고 있다는 의미에 가까웠다.
VLOOKUP을 알고, INDEX와 MATCH를 사용할 줄 알고, 피벗테이블을 능숙하게 만드는 사람이 엑셀을 잘하는 사람이었다.
물론 지금도 이런 능력은 중요하다.
하지만 AI를 업무에 사용하기 시작하면서 조금 다른 능력이 중요해지고 있다는 생각이 든다.
“이 데이터에서 무엇을 확인해야 하는가?”
그리고
“어떤 기준으로 비교해야 의미 있는 결과를 얻을 수 있는가?”
를 생각하는 능력이다.
계산과 정리는 AI가 상당 부분 도와줄 수 있다.
하지만 무엇을 분석해야 하는지 결정하는 것은 결국 사람의 몫이다.
나 역시 처음에는 ChatGPT에 엑셀 파일을 통째로 넣는 것이 조금 어색했다.
그런데 몇 번 사용해 보니 지금은 오히려 반대가 됐다.
엑셀 파일을 열어 한참 들여다보기 전에 먼저 ChatGPT에 넣어보고 이렇게 묻는다.
“이 데이터에서 내가 놓치고 있는 게 뭐야?”
어쩌면 앞으로 엑셀을 잘한다는 말은 함수를 얼마나 많이 외우고 있느냐보다, 데이터를 얼마나 좋은 질문으로 바라볼 수 있느냐에 가까워질지도 모르겠다.
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