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[데이터조직]업무 관점에서 인출연습은 요청부서의 입장에서 업무를 돌아보는 것이다.
최근에 "어떻게 공부할 것인가"라는 책을 읽고 있다. 책에서는 공부를 효과적으로 하는 방안 중 하나로 인출학습을 제시하고 있다. 인출학습은 단어 의미 그대로 장기기억으로 통합된 학습내용에 대해서 다양한 단서와 연관 지어 능숙하게 회상해 나가기 위한 방법을 뜻한다. 우리가 주위에서 가장 많이 접할 수 있는 인출학습의 유형은 바로 시험이다. 실제로
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[데이터조직]사업과 프로덕트가 시간을 이해하는 방식은 다를 수 있다.
사업이 처한 상황에 따라 다를 것이다. 다만 일반적으로 사업은 경쟁이 심해지면 기존의 업무 사이클에 덧붙여 더 많은 대안을 강구해내가기 시작한다. 이러한 상황을 여러차례 겪다보면 프로덕트와 사업은 서로 Due Date에 대해서 싱크를 못 맞추는 경우를 종종 보곤 한다. 사업은 왜 이렇게 하나의 액션을 취하려고 해도, 2주에서 한달을 기다려야 하는지 이해하지 못하고,
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[데이터조직] 사업과 프로덕트는 함께 움직여야 한다.
스타트업에서 시작해서 대기업으로 성장하는 기업에서 일하는 행운을 타고난 덕에 다양한 경험을 보고 있다. 조직의 규모도 기존과는 비교가 어려울 정도로 빠르게 성장하는 모습을 보고 있다. 이렇게 회사가 커지는 것을 보면, 보다 고객의 니즈를 깊게 고민할 수 있다는 장점도 있지만, 한편으로는 이전에 보이지 않았던 단점들이 생겨나기 시작한다. 바로, 사업과 프로덕트간에 디커플링(DeCoupling)
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[데이터조직] 시니어 개발자 리더는 버그마저도 문제 해결을 위해 사용할 수 있어야 한다.
사회 생활 초년시절이었다. BI 시스템을 대규모로 신규 버전으로 마이그레이션 해야 하는 상황이었던 것으로 기억난다. 당시에 이미 연봉을 1억 가까이 받고 계셨던 시니어 개발자 분이었다. 나이가 이미 나와 상당히 차이가 났던 탓에, 징징대는 말도 종종하였는데 잘 받아주셨기에 많이 대화하면서 일을 했던 기억이 난다. 당시에는 지금보다 개발자에 대한 대우가 그리 좋지 않았기에,
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[데이터조직]구성원에게 칭찬 대신 해야할 것 - 상상이 이뤄질 때를 상상하게 하라
만약 당신에게 요술봉이 있다면 어떤 결정을 내리겠습니까?" '기회'를 마련해줌으로써 직원들이 완성된 시나리오를 떠올리고, 이를 리더와 공유할 수 있는 환경을 조성하기 위함이다 - "실리콘밸리에선 어떻게 일하나요" 중 최근에 읽은 내용 중에 가장 인상 깊은 말이다. 구성원에게 해주면 좋은 질문으로 등장한 하나의 예시였다. 하지만 이게 왜
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[데이터조직]당신의 구성원은 스페셜리스트가 되고 싶은가?
현재 담당하고 있는 팀은 2주에 한 번씩 1:1을 준비한다. 팀에는 연차가 낮은 분부터 높은 분들까지 다양하게 분포되어 있지만 모두 앞으로 일해야 하는 시간은 많이 남았다고 생각하기 때문에 커리어에 관한 이야기를 많이 하는 편이다. 이 때 가장 많이 물어보는 질문 중 하나는 앞으로 "전문가 트랙과 관리자 트랙 중 어디에
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[데이터조직]구성원의 상성을 고려한 커뮤니케이션이 필요하다.
어린 시절, 삼국지나 프린세스 메이커 등의 육성 게임을 많이들 해보았을 것이다. 우리가 어떻게 캐릭터들을 육성하는지에 따라 우리가 키우는 캐릭터들은 다른 성향을 지니게 되고 이는 직업으로 이어진다. 정치, 지혜, 매력, 무력 등으로 표현되기도 하고 체력, 근력, 기품 등 다양한 형태로 표현된다. 이러한 특성은 우리에게도 있다. 그리고 이런 특성들에 기반해서 학교를 다닐
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[데이터조직]팀을 운영할 때 모든 것을 알아야할 필요는 없다.
보통 팀에서 일을 가장 잘하던 사람들이 리더로 올라가게 된다. 프로덕트 조직에서 리더가 되면 대체로 PM이 되는 편이지만, 조직의 형태에 따라 PM이 아니라 개발자가 리더가 될 수도 있다. 이 때 보통 가장 어려운 것이 실무를 놓는 것이다. 물론 인원이 적다면 실무를 놓지 않아야 하는 경우도 분명 있다. 하지만 리더가 되면 가장
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[데이터조직] 구성원 중 레버리지할 수 있는 사람을 찾아라
팀이 일정이상 커지기 전까지는 디테일하게 팀원 개개인을 챙길 수 있다. 하지만 팀의 규모가 점차 커지게 되면 이게 생각보다 어렵다. 리더는 생각할 수 있는 시간과 정신에 대한 룸(Room)을 어느정도 유지하면서 팀원들의 요구에 대응할 필요가 있는데, 팀의 규모가 커지고 나서도 계속 본인이 직접 챙기려고 하면 밑도 끝도 없다. 특히 실무를
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[데이터조직]커뮤니케이션에서 반드시 들어가야할 것 - Why
사이먼 시넥의 "Start with Why"이라는 책이 있다. 국문으로는 "난 왜 이 일을 하는가"로 번역이 되기도 하였고 Youtube에서도 상당히 인기가 많았던 영상 컨텐츠로 다뤄진 바 있다. 내용은 매우 심플하다. 제목이 의미하는 바가 핵심이다. 조지프 캠벨이라는 종교학자가 있다. "천의 얼굴을 가진 영웅"이라는 유명한
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[데이터조직] 팀을 맡고 먼저 해야 하는 것, 면담
팀을 맡아서 운용한지도 1년을 훌쩍 넘었다. 처음 팀장을 맡았을 때를 생각해 보면 시간이 정말 빠르게 지난 것같다. 새로운 팀을 맡아서 운영도 열심히 해보고 있다. 그나마 다행인 것은 좋은 사람을 계속 만날 수 있다는 것이다. 이 자체가 쉽지 않은 행운임을 알고 가는 입장이기에 그저 감사함이 가득할 뿐이다. 처음 팀을 맡았을 때를
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[책]의사결정에서 확률적 사고가 갖는 힘과 경험적 근거에 대해서, “최고의 결정“
제목이 꽤 매력적이지 않은가? “최고의 결정”이라니… 거기에 호황과 불황을 모두 포함해서 50년을 경험한 사람이라니, 연달아 두 팀을 리딩해본 리더의 입장에서는 꽤나 솔깃했던 제목이었다. 물론 “최고”를 결정하는 기준이 나와 같을지는 고민해보면서 말이다. 경제 전문가라고 적혀있는 만큼 도메인 경험으로 인한 차이에 대한 불신이 있었기 때문이었다. 결론부터 이야기하면 정말 많은 사건과
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[데이터 조직]팀의 목표는 회사의 비전으로부터 시작해야 한다.
지금 회사 입사 이후에 깨달은 사실 중 하나였고, 데이터 조직도 예외는 아닌 하나의 사실로 남은 교훈이 있는데, 바로 팀의 목표는 회사의 비전으로부터 시작해야 한다였다. 최근에는 OKR이 나오면서 과거 대비 익숙할지 모르겠지만, 이전에 기술조직은 사업의 마치 하청조직인 것마냥, 사업계획보다는 운영계획의 형태로 비용계획을 수립하고, 백오피스의 역할이 강했다. 하지만 과거와 달리 지금은 모든
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함께 데이터 프로덕트를 만들 때 성과는 어떻게 측정할 것인가?
데이터 프로덕트를 만들 때는 보통 두가지 경우가 있다. 하나는 주도적으로 프로덕트를 구성하는 경우, 그리고 다른 하나는 외부 요청에 의해 프로덕트를 구성할 때가 있다. 전자의 대표적인 케이스는 추천시스템이다. 데이터가 가장 중요하고 데이터 없이는 운영이 불가능한 데이터 주도로 시스템을 구축하는 전형적인 케이스다. 이보다 더 오너십이 뚜렷한 데이터 프로덕트는 찾기 어렵다. 하지만 오늘
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실제 상품과 다른 (보기좋고 이쁜) 이미지를 보고 선택을 강요받는 소비자
얼마전 저녁을 위해 피자를 포장하러 밖에 다녀올 일이 있었다. 아내가 고른 피자 2판을 픽업하기 위해 기다리면서 메뉴들을 훑어보는데 메뉴이미지와 실제 메뉴의 모습이 다르다라는 생각이 떠올랐다. 순간적으로 동일한 경우가 어디 있겠나라는 생각이 들었는데, 이게 리더인 내 삶와 정보의 관점에서 다시 생각해보니 좀 생각할 꺼리가 있다는 생각이 들었다. 정보는 생산자와 소비자간의 상호작용을
Data
언제 데이터 과학자를 채용하고 조직을 구성해야할까?
정답은 비즈니스 목적을 달성하기 위해서 기존의 방안에서 답이 없다고 판단할 때이다. 보통 조직들은 팀을 신설하고 데이터과학자나 엔지니어를 채용한다. 그리고 바로 실적이 나오길 기대한다. 이 때 기다려줄 수 있는 관점은 철저히 비즈니스 관점에서 사업계획에 예정된 일자일 경우가 많다. 다시 말해서 기타 비즈니스 요인은 고려되지 않은 경우가 많다. 데이터 조직이 생기고 프로세스가