7. AI로 차트와 대시보드 만들기

숫자를 잘 뽑아도, 보는 사람이 한눈에 이해하지 못하면 보고서는 반쯤만 완성된 셈입니다. 공공기관 실무에서는 특히 그렇습니다. 월별 추이, 부서별 비교, 사업 진행 현황, 민원 통계처럼 변화와 차이를 빠르게 보여줘야 회의가 짧아지고, 설명도 쉬워집니다.

이번 장에서는 앞 장에서 만든 집계표와 KPI를 바탕으로, AI의 도움을 받아 보고용 차트와 한 페이지 대시보드를 만드는 방법을 익힙니다. 핵심은 어렵지 않습니다. 좋은 차트를 직접 고생해서 찾는 대신, AI에게 먼저 초안을 시키고 내가 실무 감각으로 다듬는 것입니다.

현실 업무 상황 제시

월간 업무보고 하루 전입니다. 여러분은 아래 자료를 이미 정리해 두었습니다.

월별 민원 건수, 부서별 처리 실적, 사업별 진행상태, 예산 집행액, 만족도 점수까지 숫자는 다 있습니다. 그런데 팀장이 말합니다.

이번에는 표만 넣지 말고, 한 장으로 보이는 보고서를 만들어 주세요. 위에는 핵심 수치, 가운데는 부서별 비교, 아래에는 월별 추이와 사업 현황이 보이면 좋겠어요.

이 순간부터 일은 숫자 계산이 아니라 보이게 만드는 일로 바뀝니다. 어떤 차트를 써야 하는지, 무엇을 위에 두고 무엇을 아래에 둘지, 색은 어떻게 맞출지 결정해야 합니다. 바로 이 구간에서 AI가 큰 도움이 됩니다.

왜 필요한지 설명

대시보드는 예쁜 장식이 아닙니다. 설명 시간을 줄이는 장치입니다.

예를 들어 월별 민원 건수를 표로 보면 숫자를 하나씩 읽어야 합니다. 하지만 선 그래프로 보면 증가, 감소, 급증 시점이 바로 보입니다. 부서별 처리 건수를 가로 막대로 그리면 어느 부서가 많은지 바로 비교됩니다. 사업 진행상태를 누적 막대로 묶으면 완료와 지연의 비율이 한눈에 들어옵니다.

Excel의 Analyze Data 기능은 데이터에서 차트와 요약을 자동 제안해 주기 때문에, 초보자에게 좋은 출발점이 됩니다.¹ 또 최근 AI 기반 대시보드 도구들은 데이터 유형을 보고 적절한 차트와 배치를 자동으로 추천하는 방향으로 발전하고 있습니다.² 공공행정용 엑셀 대시보드 예시도 보통 개요, 부서 분석, 지역 분석, 월별 추이처럼 업무 질문 단위로 화면을 나누는 방식을 사용합니다.³

즉, 실무에서는 이렇게 생각하면 됩니다.

좋은 분석 다음에 좋은 시각화가 오는 것이 아니라, 좋은 분석이 전달되려면 좋은 시각화가 반드시 필요하다고요.

핵심 개념

차트는 종류가 많아 보여도, 실무에서 자주 쓰는 원리는 몇 가지로 정리됩니다.

• 추이를 보여줄 때는 선 차트가 가장 무난합니다. 월별 건수, 분기별 집행액, 주간 민원 증감에 잘 맞습니다.

• 비교를 보여줄 때는 막대 차트가 좋습니다. 부서별, 지역별, 사업유형별 비교에 특히 편합니다.

• 구성비를 보여줄 때는 누적 막대나 도넛 차트를 쓸 수 있습니다. 다만 항목이 너무 많으면 오히려 읽기 어려워집니다.

• KPI 카드는 대시보드 맨 위에 놓는 핵심 숫자입니다. 총 건수, 완료율, 평균 처리일수, 예산 집행률처럼 보고서 첫 문장에 들어갈 값을 둡니다.

• 슬라이서와 타임라인은 필터 버튼 같은 기능입니다. 부서, 지역, 사업유형, 월 기준으로 화면 전체를 한 번에 바꿔 볼 수 있습니다.⁴

여기에 한 가지 원칙을 더 기억하면 좋습니다.

한 화면에는 한 이야기만 담는다.

월별 추이 대시보드인지, 부서 비교 대시보드인지, 사업 현황 대시보드인지 먼저 정해야 합니다. 이것저것 다 넣으면 화면은 꽉 차는데, 메시지는 오히려 흐려집니다.

실습용 데이터 설정

이번 장에서는 아래 열 이름을 가진 표를 사용한다고 가정하겠습니다.

이 데이터는 Ctrl + T로 표로 만들고, 표 이름을 tbl_dash로 두겠습니다.

실습 1. AI로 월별 추이 차트 만들기

목표

월별 민원 또는 사업 실적의 증가·감소 흐름을 한눈에 보이는 차트로 만든다.

왜 이 실습이 중요한가

공공기관 보고에서는 월별 추이가 거의 빠지지 않습니다. 민원 건수, 사업 신청 건수, 예산 집행액, 만족도 평균 모두 시간 흐름으로 봐야 의미가 생깁니다. 표에서는 안 보이던 급증 구간이 선 차트에서는 바로 보입니다.

STEP BY STEP 실행

1. tbl_dash에서 월과 접수건수 열이 있는지 확인합니다.

2. 월이 날짜라면 월 단위로 그룹화하거나, 이미 월 텍스트가 있다면 그대로 사용합니다.

3. Excel의 Analyze Data 또는 Copilot 기능을 실행합니다.

4. 아래 프롬프트를 입력합니다.

5. 제안된 차트 중 선 차트 또는 세로 막대 차트를 확인합니다.

6. 월별 흐름을 가장 잘 보여주는 차트를 선택합니다.

7. 제목을 월별 민원 접수 추이처럼 구체적으로 바꿉니다.

8. 축 제목과 단위를 정리합니다.

복붙 가능한 프롬프트

표 이름은 tbl_dash야.
월별 접수건수 합계를 기준으로 추이 차트를 추천해줘.
가장 읽기 쉬운 차트 유형을 먼저 제안하고,
보고서용 제목도 함께 써줘.
가능하면 급증하거나 감소한 구간이 보이도록 설명해줘.

결과 예시

AI가 다음과 비슷한 제안을 줄 수 있습니다.

• 추천 차트: 선 차트

• 차트 제목: 월별 민원 접수 추이

• 해석: 7월과 11월에 접수건수가 상대적으로 높고, 2월은 낮은 수준임

예를 들어 데이터가 아래와 같다고 해보겠습니다.

이 값을 선 차트로 그리면, 7월과 11월의 상승 구간이 바로 보입니다. 회의에서는 긴 설명 대신 이렇게 말하면 됩니다.

7월과 11월에 민원이 집중되었고, 전반적으로 상반기 후반부터 증가 흐름이 나타났습니다.

실무 팁

월별 차트는 선 하나만 두면 심심해 보일 수 있습니다. 이럴 때 AI에게 전월 대비 증감도 같이 보여줄 방법을 제안해줘라고 요청하면, 보조 막대나 데이터 레이블 아이디어를 함께 받을 수 있습니다.

실습 2. AI로 부서별 비교 차트 만들기

목표

부서별 처리 실적을 비교하는 보고용 차트를 만든다.

왜 이 실습이 중요한가

부서 비교는 공공기관 보고에서 가장 자주 나오는 장면입니다. 어느 부서의 접수량이 많은지, 어느 부서의 지연이 높은지, 어느 부서의 만족도가 낮은지 비교해야 개선 포인트가 보입니다.

STEP BY STEP 실행

1. tbl_dash에서 부서와 처리건수 또는 지연건수 열을 확인합니다.

2. Analyze Data 또는 Copilot에 아래 프롬프트를 입력합니다.

3. 막대 차트, 가로 막대 차트, 누적 막대 차트 중 어떤 방식이 적합한지 확인합니다.

4. 부서명이 길면 가로 막대 차트를 선택합니다.

5. 값을 큰 순서대로 정렬합니다.

6. 강조하고 싶은 값만 색을 진하게 두고, 나머지는 연한 색으로 맞춥니다.

복붙 가능한 프롬프트

표 이름은 tbl_dash야.
부서별 처리건수 합계를 비교하는 차트를 만들고 싶어.
부서명이 길어도 읽기 쉬운 형태로 추천해줘.
값은 큰 순서대로 정렬하고,
보고서에 바로 쓸 수 있는 차트 제목도 제안해줘.

결과 예시

AI는 대체로 가로 막대 차트를 추천할 가능성이 높습니다. 부서 비교는 크기 차이를 읽는 일이기 때문에, 도넛 차트보다 막대 차트가 훨씬 편합니다.²

예를 들어 결과가 아래처럼 나오면 좋습니다.

이 표를 가로 막대로 바꾸면, 민원행정과와 시설관리과의 차이가 빠르게 보입니다.

결과 예시 문장

민원행정과의 처리건수가 가장 높았으며, 상위 2개 부서에 업무가 상대적으로 집중되는 모습이 나타났습니다.

한 번 더 시켜보기

같은 데이터로 이렇게 확장할 수 있습니다.

이번에는 부서별 처리건수와 지연건수를 함께 비교하고 싶어.
어떤 차트가 가장 읽기 쉬운지 추천하고,
복잡해지지 않도록 배치 방법도 알려줘.

이 경우 AI가 군집 막대 차트나 누적 막대 차트를 제안할 수 있습니다. 초보자라면 일단 처리건수 차트 1개, 지연건수 차트 1개로 나누는 편이 더 읽기 쉽습니다.

실습 3. 사업 현황 대시보드 한 장 만들기

목표

사업 현황을 한 페이지에 정리한 기본 대시보드를 만든다.

왜 이 실습이 중요한가

공공기관 대시보드는 보통 여러 시트를 돌아다니게 만들기보다, 한 장에서 핵심을 먼저 보여주는 방식이 좋습니다. 실제 행정용 엑셀 대시보드 예시도 개요 화면에 KPI, 부서별 분석, 지역별 분석, 월별 추이를 함께 보여주는 구조를 많이 사용합니다.³

화면 구성 예시

한 페이지를 아래처럼 잡으면 초보자도 안정적으로 만들 수 있습니다.

• 상단: KPI 카드 4개

• 중단 왼쪽: 진행상태 분포

• 중단 오른쪽: 부서별 사업 수

• 하단: 월별 예산집행액 추이

STEP BY STEP 실행

1. 새 시트 이름을 대시보드로 만듭니다.

2. 맨 위에 KPI 카드 자리를 4칸 만듭니다.

3. KPI에는 총사업수, 완료율, 총예산집행액, 평균 만족도를 넣습니다.

4. 중간 왼쪽에는 진행상태 차트를 넣습니다.

5. 중간 오른쪽에는 부서별 사업 수 차트를 넣습니다.

6. 아래에는 월별 예산집행액 추이 차트를 넣습니다.

7. 슬라이서를 부서, 지역, 사업유형 기준으로 삽입합니다.

8. 슬라이서를 모든 피벗테이블 또는 차트에 연결합니다.⁴

9. 제목, 색상, 글꼴을 통일합니다.

복붙 가능한 프롬프트

표 이름은 tbl_dash야.
공공기관 사업 현황 보고용 엑셀 대시보드 구성을 제안해줘.
한 페이지에 들어가야 하고,
상단에는 KPI 4개,
중단에는 진행상태와 부서별 비교,
하단에는 월별 예산집행액 추이를 넣고 싶어.
각 영역에 어떤 차트를 쓰면 좋은지와,
엑셀에서 만드는 순서를 단계별로 정리해줘.

결과 예시

AI가 아래와 비슷한 구성을 제안하면 거의 합격입니다.

결과 예시 모습

대시보드 상단에는 총사업수 128개, 완료율 82%, 총예산집행액 48.2억 원, 평균 만족도 4.1점이 보입니다. 중간 왼쪽에서는 완료·진행중·지연 비율이 보이고, 중간 오른쪽에서는 부서별 사업 수가 비교됩니다. 아래 선 차트에서는 월별 집행액의 흐름이 보입니다.

이 정도만 만들어도 보고서 품질이 확 달라집니다. 표 여러 개를 붙인 화면보다 훨씬 설명하기 쉬워집니다.

실습 4. 민원 통계 대시보드 만들기

목표

민원 업무에 맞는 실무형 대시보드를 구성한다.

왜 이 실습이 중요한가

민원 통계는 공공기관에서 AI 엑셀을 가장 빨리 체감할 수 있는 분야 중 하나입니다. 월별 민원 증감, 유형별 비중, 처리상태, 평균 처리일수, 만족도까지 모두 숫자가 아니라 흐름과 패턴으로 봐야 의미가 살아납니다.

추천 구성

민원 대시보드는 아래 네 가지면 충분합니다.

• 총 민원 건수, 평균 처리일수, 지연률, 평균 만족도

• 월별 민원 건수 추이

• 민원 유형 상위 5개 비교

• 처리상태 분포 또는 지역별 민원 현황

STEP BY STEP 실행

1. 새 시트 이름을 민원대시보드로 만듭니다.

2. KPI 카드 4개를 배치합니다.

3. 월별 민원 건수 선 차트를 넣습니다.

4. 민원 유형 상위 5개 가로 막대 차트를 넣습니다.

5. 처리상태 분포는 도넛보다 누적 막대를 우선 검토합니다.

6. 지역과 월 슬라이서를 넣어 필터가 가능하게 합니다.

7. 하단에 특이사항 메모 칸을 넣어 AI가 만든 요약 문장을 붙입니다.

복붙 가능한 프롬프트

민원 통계 보고용 엑셀 대시보드를 만들고 싶어.
한 페이지에서 아래 내용을 보여주고 싶어.
1) 총 민원 건수
2) 평균 처리일수
3) 지연률
4) 평균 만족도
5) 월별 민원 건수 추이
6) 민원 유형 상위 5개
7) 처리상태 분포
초보자가 엑셀에서 만들기 쉬운 차트 위주로 추천해줘.
슬라이서가 있으면 좋은 항목도 함께 제안해줘.

결과 예시

AI는 보통 이렇게 정리해 줄 수 있습니다.

• KPI 카드: 총 민원 건수, 평균 처리일수, 지연률, 평균 만족도

• 선 차트: 월별 민원 건수

• 가로 막대: 민원 유형 상위 5개

• 누적 막대: 처리상태 분포

• 슬라이서: 지역, 부서, 월

결과 예시 문장

민원 건수는 하반기에 증가하는 흐름을 보였으며, 상위 민원 유형 2개가 전체의 상당 부분을 차지했습니다. 지연률은 특정 월에 높아지는 구간이 있어 해당 시기의 인력 배치나 처리 절차 점검이 필요해 보입니다.

실습 5. AI에게 차트 설명문과 개선안 받기

목표

대시보드를 만든 뒤, 보고서용 설명 문장과 화면 개선 의견까지 AI에게 받는다.

왜 이 실습이 중요한가

실무에서는 차트만 만들고 끝나지 않습니다. 그다음에는 늘 이런 요청이 옵니다.

이 차트에서 뭐가 핵심이죠?

회의자료에 붙일 두 줄 설명도 같이 주세요.

이럴 때 AI를 잘 쓰면 차트 제작과 설명 작성이 끊기지 않고 이어집니다.

STEP BY STEP 실행

1. 완성된 차트의 숫자나 요약표를 복사합니다.

2. AI에게 보고서용 설명 문장을 요청합니다.

3. 같은 화면을 보고 어디가 읽기 불편한지도 물어봅니다.

4. 제목, 색상, 배치, 범례 위치를 수정합니다.

복붙 가능한 프롬프트 1: 설명문 만들기

다음은 민원 대시보드의 핵심 수치야.
총 민원 1248건, 평균 처리일수 6.2일, 지연률 8.4%, 평균 만족도 4.0점.
월별로는 7월과 11월에 증가했고, 유형별로는 생활불편과 주차민원이 가장 많아.
공공기관 월간 보고서에 바로 넣을 수 있는 설명 문장 3개를 작성해줘.

복붙 가능한 프롬프트 2: 개선안 받기

내 대시보드는 위에 KPI 4개,
가운데 왼쪽에 월별 추이,
가운데 오른쪽에 유형별 상위 5개,
아래에 처리상태 분포가 있어.
초보자가 보기 쉽게 만들려면 어떤 부분을 줄이고 어떤 부분을 강조하면 좋을지 알려줘.

결과 예시

AI는 보통 이런 식으로 답할 수 있습니다.

이번 달 민원은 총 1,248건으로 집계되었으며, 7월과 11월에 접수 증가가 두드러졌습니다. 민원 유형은 생활불편과 주차민원이 큰 비중을 차지해 집중 관리 대상이 명확하게 확인됩니다. 평균 처리일수는 6.2일, 지연률은 8.4%로 나타나 특정 시기의 처리 지연 원인 점검이 필요합니다.

또한 개선안으로는 색상을 3개 이내로 줄이기, 범례를 차트 오른쪽 대신 위쪽으로 옮기기, 하단 차트를 하나로 줄이고 설명 상자를 추가하기 같은 제안을 받을 수 있습니다.

대시보드가 훨씬 좋아지는 실무 원칙

처음 만들면 누구나 화면에 이것저것 넣고 싶어집니다. 하지만 공공기관 보고용 대시보드는 오히려 덜어낼수록 좋아집니다.

• 제목은 차트 1이 아니라 월별 민원 접수 추이처럼 질문형으로 씁니다.

• 같은 항목은 같은 색을 씁니다. 예를 들어 완료는 늘 파랑, 지연은 늘 빨강처럼 맞춥니다.

• 단위는 숨기지 않습니다. 건, %, 일, 원을 분명히 표시합니다.

• 차트 수가 많아지면 한 화면보다 두 화면으로 나누는 편이 낫습니다.

• KPI는 맨 위, 추이는 아래, 상세 비교는 옆으로 두면 읽는 흐름이 자연스럽습니다.²

자주 생기는 문제와 해결법

차트는 많은데 핵심이 안 보일 때

AI에게 이렇게 요청해 보세요.

이 대시보드에서 가장 중요한 메시지가 무엇인지 먼저 정리하고,
그 메시지가 더 잘 보이도록 차트 수를 줄이는 방법을 제안해줘.

색이 너무 많아 산만할 때

공공기관 보고용으로 차분하고 읽기 쉬운 3색 기준을 제안해줘.
완료, 진행중, 지연에 고정 색을 추천해줘.

슬라이서는 넣었는데 차트마다 다르게 움직일 때

슬라이서를 삽입한 뒤 반드시 보고서 연결 또는 Report Connections에서 연결 대상을 확인해야 합니다.⁴ 이 단계가 빠지면 어떤 차트는 바뀌고 어떤 차트는 안 바뀌는 어색한 상황이 생깁니다.

마무리

이번 장의 핵심은 하나입니다. 좋은 숫자를 좋은 화면으로 바꾸는 것입니다.

앞 장에서 집계와 KPI를 만들었다면, 이제는 그 숫자를 선 차트, 막대 차트, KPI 카드, 슬라이서로 엮어 한눈에 보이는 보고서로 완성할 차례입니다. AI는 여기서 차트 종류 추천, 배치 초안, 설명 문장 작성, 대시보드 개선까지 모두 도와줄 수 있습니다.

실무에서는 완벽한 대시보드를 한 번에 만들 필요가 없습니다. 먼저 AI로 초안을 만들고, 그다음 내가 업무 맥락에 맞게 덜어내고 정리하면 됩니다. 그 순서가 오히려 빠르고, 결과도 좋습니다.

다음 장에서는 여기서 한 걸음 더 나아가, AI로 VBA 매크로를 생성하고 차트·보고 작업까지 자동 실행하는 방법을 살펴보겠습니다.

참고

¹The 12 Best AI Tools for Creating Excel Dashboards

²AI Dashboard Generator: Turn Raw Data Into Interactive Dashboards in Seconds

³Government Administration Dashboard in Excel

⁴Building Advanced Excel Dashboards: Power Query, Power Pivot, and VBA