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
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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
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
데이터 과학자가 AI를 비즈니스에 잘 도입하기 위한 팁 6 가지
created: 2023-05-11 19:54 modified: 2023-05-11 19:54 title: Write Here tags: (default: []) * tag1 * tag2 featured: false published: false 복잡한
산출물의 크기는 유지한 채, 더욱더 빠르게 프로덕트를 만든다면?
더 빠르게, 더 빠르게 프로덕트를 만들면 어떨까? 매 스프린트에서 만들어야 하는 산출물의 사이즈를 줄이고 줄이면서 속도를 맞출 수 있겠지만, 사이즈를 줄이지 않고 어떻게든 납기일을
롤모델이 필요한 이유, What Would Jesus(My Role Model) Do?
이전에 존잡생각에서 "회사에서 본인을 빠르게 성장시키는 방법"에 관한 글을 본 적이 있다. 구체적으로 내용이 기억나지는 않지만, 거기서 나오는 그래프는 기억이 난다.
리더로서 내 사람을 만드는 것은 중요하다.
회사에서 팀장으로 이제 만 1년을 채운다. 이제는 실무 자체는 손을 대지 않되, 코드리뷰나 방향성 정도만 개입을 하고 기타 관리 측면에서 일정이나, 놓치고 있는 부분들에
비즈니스에서는 Output보다 Outcome을 고민해야 한다.
개발조직의 팀장으로 온지 이제 1년을 채워간다. 생각보다 쉽지 않고, 여전히 가야할 길이 멀다. 그 중에 가장 쉽지 않았던 부분이 바로 Output과 Outcome에 대한 구별과