거래적 리더십과 변혁적 리더십, 리더십에 이분법은 없다.
얼마전부터 혼돈의 시대, 리더의 탄생 을 조금씩 읽고 있다. 최근 들어 이 책 외에도 많은 책들을 읽고 있는데, 잊지 않기 위해서 열심히 글을 써서 남기려고 시도 중에 있다. 현재 "3부 리더의 탄생 - 그들은 어떻게 세상을 이끌어가는가?"를 읽고 있고 오늘까지 해서 에이브러험 링컨 대통령이 노예해방 선언문을 작성하기 까지의 이야기를
Business
회사의 비전부터 개인의 경력까지
최근 들어 팀장으로서 거대한 하나의 사이클을 그리고 있다. 업무계획 및 평가, 그리고 승진까지 하나의 사이클이다. 현재는 이러한 일련의 평가를 한데 묶어서 경력관리라는 이름으로 정리하고 있다.
데이터는 회사에서 흐르는 물과도 같은 것이기 때문에 중요하다고 말하지만, 반대로 말하면 물과 같기 때문에 사라지기 전에는 그 중요함을 모르고, 데이터 기반의 사업이라고 한들 데이터를 다루는
데이터 모델로서 MVP(Minimum Viable Product)는 어떤 모습이어야 할까
데이터 모델로서 MVP(Minimum Viable Product)는 어떤 모습이어야 할까? MVP 자체가 프로덕트를 포함한 단어이기 때문에 데이터 모델이란 단어보다는 데이터 프로덕트라는 표현으로 접근하는게 더 좋지 않을까 생각한다.
MVP로서 데이터 프로덕트라고 한들 아주 다르지는 않을 것이라고 생각한다. 린스타트업의 저자 에릭 리스(Eric Ries)는 MVP(최소기능제품)은 결국 제품이 제공하는 핵심여량과
시니어 데이터 과학자 면접에서 보는 것
※ 해당 내용은 회사를 대표하지 않는, 개인의 의견입니다.
2012년 HBR에서 Data Scientist를 "The Sexiest Job of the 21st Century"로 묘사한바 있다. 이 아티클을 기점으로 한국에서는 최근 몇년 사이 빅데이터, 데이터 과학, 4차산업혁명이 맞물려서 데이터 과학은 아주 한한 키워드가 되었고 많은 사람들이 데이터 과학자를 희망하면서 공부하였고, 또 취업을 하였다.
그렇게 시간이
좋은 데이터 프로덕트 오너(Data Product Owner)
데이터 프로덕트 오너는 왜 필요한가?
* AI(Data) Product Owner는 Product Owner 중에서도 Data Product에 보다 초점을 맞춘 PO로 Business Scrum Team의 Value를 극대화시켜서 Business에 기여해야 한다.
* 이 때 기존 Product Ower와는 다음과 같은 차이가 있다.
* 기존 Product가 Rule을 명시적으로 설계함으로써 목적을 달성하는데 반해서 AI(Data) Product는 Rule을 암시적으로 학습할 수
믿음과 불안사이를 잇는 다리: 커뮤니케이션
팀장이 실무까지 하면서 팀을 매니징하는 것은 매우 어렵다. 따라서 팀장으로서 적절히 업무는 위임을 잘하는 것도 기술이다. 그리고 위임을 하기 위해서는 팀원에 대한 적절한 신뢰가 필요하다.
그런데 신뢰를 하려면 충분한 경험과 관계가 쌓여야 한다. 이를 위해서는 업무 완수능력에 대한 입증이 필요하다. 업무 완수능력은 피터 드러커 교수님도 "프로페셔널의 조건"에서 말씀 주셨지만,
회사에서 데이터 너머를 바라볼 줄 아는 힘
배경
* CEO Staff의 위치를 벗어나 프로덕트 실무로 팀을 이끈지 이제 한 달이 막 지나갔다.
* 정말 많은 일들이 있었고, 이런 일로 팀들간에 조율이 필요할 수도 있겠다도 깨달을 수 있는 시간이었다.
* 그야말로 "너도 옳고, 너도 옳다"라는 형태로 일의 시비를 정할 수 없는 게 이런 상황이구나도 깨달을 수 있는 시간이었다.
* 그러면서 CEO