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엑셀로 시작하는 데이터 분석과 업무 자동화
김철 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 2월
평점 :
▶▶ 이 리뷰는 출판사로부터 책을 제공받아 솔직하게 작성한 서평입니다.
<엑셀로 시작하는 데이터 분석과 업무 자동화>는
반복적인 보고서 작성과 데이터 취합에 묶여 있는 직장인의 작업 방식을 줄여주는 책입니다.
여러 엑셀 파일을 취합할 때가 많은데
어떤 사람들은 빠르게 쉽게 작업하지만,
어떤 사람들은 파일 하나에 다른 파일들을 하나하나
복사와 붙여넣기에 머무르는 이유는 시간 부족이 아니라,
데이터를 구조적으로 다루지 못하기 때문입니다.
문제의 핵심은 기능이 아니라, 데이터를 나누고 연결하는 기준의 부재에 있습니다.
이 책의 가치는 데이터를 구조적으로 이해하고 재구성하도록 돕는데 있습니다.
엑셀을 단순 입력 도구로 사용하는 것에서 벗어나
데이터를 해석하고 비교하는 흐름을 먼저 설계할 수 있도록 합니다
기능 학습 이전에 데이터의 형태와 흐름을 정리하는 하여,
이를 통해 엑셀을 분석 도구로 전환할 수 있도록 합니다.
결과적으로 일회성 작업이 아니라 반복 가능한 구조를 만드는 데 초점이 맞춰져 있습니다.
특히, 피벗 테이블, 동적 함수, 파워 쿼리, VBA 등을 통해
반복 작업을 규칙화하는 방법을 설명하여
시간 절약과 함께 업무 처리의 일관성을 확보하도록 도와줍니다.
먼저, "마우스로만 처리하는 데이터 분석 및 시각화" 부분이 중요합니다.
두 번째로 중요한 파트는 "엑셀 내장 함수의 다양한 활용법"입니다.
이 파트는 데이터 정리와 재구성을 자동화하는 단계입니다.
동적 배열 함수, XLOOKUP, FILTER와 같은 기능은
반복 작업을 줄이고, 동일한 규칙을 지속적으로 적용하는 구조를 만들어 줍니다.
데이터를 한 번 정의된 방식으로 처리하도록 고정하기 때문에
수작업 중심의 불안정한 처리 방식보다 더 일관된 결과를 만들어냅니다.
이 중에서도 "FILTER 함수의 다양한 활용 사례와 자동화"가 중요합니다.
직장인의 데이터 작업은 특정 조건에 맞는 데이터만 추출하는 경우가 대부분이며,
이는 반복적으로 발생하는 업무입니다.
기존 방식은 단일 값 조회에 머물거나, 결과가 고정되어 다시 작업해야 하는 한계를 가집니다.
반면 FILTER 함수는 조건이 유지되는 한 결과가 자동으로 갱신되는 구조를 형성합니다.
그렇기에 사람이 데이터를 직접 찾는 방식에서 벗어나,
조건에 따라 결과가 자동 생성되는 구조로 전환할 수 있습니다.
또한 FILTER 함수는
피벗 테이블과 고급 함수 사이를 연결하는 역할을 수행합니다.
피벗 테이블은 직관적이지만 결과 형태를 유연하게 바꾸기 어렵고,
고급 함수는 자유도가 높은 대신 설계 부담이 큽니다.
FILTER 함수는 이 사이에서 데이터를 빠르게 분리하면서도 결과를 원하는 형태로 조합할 수 있게 합니다.
따라서 이 함수는 단순한 기능이 아니라, 데이터 분석 방식이 확장되는 전환 지점입니다.
더 나아가 FILTER 함수는 단독으로 사용되기보다
다른 함수와 결합될 때 구조가 더욱 강해집니다.
SORT, UNIQUE, XLOOKUP, VSTACK, HSTACK과 함께 사용하면
조건 추출, 정렬, 결합이 하나의 흐름으로 연결됩니다.
이때 FILTER 함수는 각 기능을 이어주는 중심 축으로 작용하며,
전체 데이터 처리 과정을 하나의 자동화된 구조로 묶는 역할을 수행합니다.
세 번째 핵심 챕터는 "파워 쿼리를 활용한 빅데이터 분석"입니다.
앞선 두 챕터가 개별 데이터의 분석에 집중했다면,
이 챕터는 흩어진 데이터를 하나의 구조로 통합하는 데 초점을 둡니다.
이 단계가 없으면 데이터가 늘어날수록 수작업이 증가하고,
분석 이전 단계에서 이미 업무 효율이 무너집니다.
따라서 이 챕터는 자동화 구조를 완성하기 위한 필수 조건입니다.
여러 파일과 시트에 분산된 데이터를 일관된 형태로 정리하지 못하면,
분석 기능을 활용하더라도 반복 작업은 줄어들지 않습니다.
이는 업무 전체 흐름이 끊기는 구조적 문제로 이어집니다.
특히 비정형 데이터나 형식이 다른 자료를
동일한 규칙으로 변환해 반복 적용할 수 있다는 점이 핵심입니다.
한 번 변환 규칙을 설정하면 이후에는 새로운 데이터가 추가되더라도 동일한 방식으로 자동 처리됩니다.
그래서 작업 속도를 높여주고 데이터 수집부터 정리, 결합까지의 과정을
하나의 흐름으로 고정시키는 역할을 합니다.
또한 이 챕터는 다른 기능들의 선행 조건입니다.
피벗 테이블이나 함수는 데이터 형식이 정리되어 있을 때에만 안정적으로 작동합니다.
그러나 실제 업무 데이터는 형식이 제각각인 경우가 많기 때문에,
이를 정리하지 않은 상태에서는 분석 결과의 신뢰성이 떨어집니다.
따라서 파워 쿼리를 통한 데이터 정제와 통합은 이후 모든 분석의 출발점입니다.
결론적으로, 파워 쿼리는 엑셀 내부 작업 자동화와 데이터 수집 과정 전체를 자동화하는 도구입니다.
폴더 단위로 데이터를 연결하고 변환 규칙을 설정하면,
이후에는 파일이 추가될 때마다 동일한 처리가 자동으로 반복됩니다.
이 기능이 없다면 파일 수만큼 반복 작업이 발생할 수밖에 없다는 점에서, 해당 챕터는 중요합니다.
이처럼 데이터를 정리하고, 반복 작업을 줄이며, 자동으로 결과를 생성하는 구조는
재무, 영업, 인사 등 다양한 업무에 동일하게 적용됩니다.
엑셀 활용 능력은 업무를 구조적으로 재구성하는 방식을 구축하는 데 도움이 됩니다.
엑셀을 사용할 줄 아는 것과 엑셀로 업무를 재구성하는 것은 분명히 구분됩니다.
<엑셀로 시작하는 데이터 분석과 업무 자동화>는
엑셀을 단순 입력 도구로 사용해 온 직장인,
반복 업무를 줄이고자 하지만 체계적인 방법을 갖추지 못한 직장인에게 추천합니다.
또는 업무 과정을 구조적으로 개선하려는 사람에게 추천합니다.
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