[성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 12

2024.05.29 ☀️

 

오늘은 본격적으로 강의를 듣기 전에,

다들 개인프로젝트 주제를 잡는 걸 어려워해서 주제잡는 팁을 주셨다.

 

1. 아이디어 검증을 데이터로

2. 문제정의를 데이터로

(들어주신 예시들을 보면 사업성에 집중하기 보다는 

 

 

 스타트업 업무백서 

주향목 멘토님

 

스타트업의 주요 특징 4가지

 

1. 빠른 의사결정과 실행

• 아이디어가 나오면 바로 실행에 옮기는 스피드
• 의사결정 단계가 짧고 간결함
• 실패를 두려워하지 않고 빠르게 시도하는 문화
• 업무 우선순위를 명확히 하고 집중할 줄 앎

 

2. 수평적조직문화

• 직급과 나이에 얽매이지 않는 호칭 문화
• 자유로운 의견 개진과 토론이 활발함
• 서로의 아이디어를 인정하고 존중함
• 협업과 팀워크를 중시하는 분위기

 

3. 높은 자율성과 책임감

• 업무 시간과 장소에 대한 유연한 규정
• 개개인의 역량을 최대한 발휘할 수 있도록 많은 권한 부여
• 맡은 일에 대해 스스로 판단하고 추진할 수 있음
• 그만큼 강한 책임감과 오너십이 요구됨
• 실패를 해도 괜찮음, 대신 책임지고 회고 등, 노력하면 됨

 

4. 성장중심의 사고방식

• 변화를 두려워하지 않고 새로운 것을 받아들이는 유연한 마인드
• 끊임없이 배우고 성장하려는 자세
• 고객의 피드백에 귀 기울이며 발빠르게 대응
• 개인의 성장이 조직의 성장으로 이어진다는 믿음

 

스타트업 주요 이직 사유

여기서는 더 성장할 수 없을 것 같다

기업과 사원이 같이 성장해나가는 게 스타트업

 

 

스타트업에 가기 전해 알아야할 것

• 어떤팀인지, 어떤 비전을 가지고 일하는지 등등을 알고 가면 좋다
• <초기 스타트업>은 처음 시작으로는 추천하지 않음
• 스타트업의 단점은 시스템(문화)의 부재이기에, 시스템(문화)가 있는 곳이 좋다.
• 사수가 있는 곳 추천
• 도메인이 자신의 생각과 맞는 곳, 규모가 있는 곳

 

Q. 그렇다면 시스템이 있는 스타트업은 어떻게 알 수 있을까?
A. 기술블로그가 있는지 찾아보기! 있을 경우 시스템이 있을 가능성이 높음

 

 

 

 

스타트업 업무 방법론

소프트웨어 개발 방법론

신속한 반복 작업을 통해 실제 작동 가능한 소프트웨어를 개발하여 지속적으로 제공하기 위한 소프트 웨어 개발 방식

 

워터폴방식

• 한단계 한단계 다음으로 넘긴다(되돌리기는 어렵다)

 

애자일 원칙

• 가치있는 소프트웨어를 일찍, 지속적으로 전달하여 고객을 만족시키는 걸 목표로 함
• 최소기능과 제품을 빠르게 보여주고 피드백 받은 다음에 개선해나가는 것
• 짧은 피드백 루프를 가짐
•  

소통을 위해서 노션-슬랙-피그마를 사용하면 좋다

 

 

IT업계 용어 정리

agenda

업무협약

 

bm

기존 비즈니스와의 차별성 및 사업진행방식

수익창출에 대한 총체적인 마스터플랜, 상품, 유통채널, 고객, 수익모델 등 필수 구성요소들의 고려가 필요하다

 

API

응용프로그램 프로그래밍 인터페이스의 약자

소프트웨어 간 상호작용하는 방식을 정의한 규약

 

Milestone

프로젝트의 중요한 이정표가 되는 사건이나 달성시점을 나타냅니다

 

 

TFT(Task Force Team)

특정과제나 프로젝트를 수행하기 위해 한시적으로 구성된 팀을 말한다.

 

As is / To Be

현재의 모습과 앞으로 바뀔 미래모습

 

Domain

영토, 분야, 영역, 범위를 뜻하는 단어.

인터넷 주소의 의미로 확장되었다.

어떤 전문분야에 대해 이야기할 때 해당 도메인에 대한 지식이 필요하다와 같이 말함

 

Big Data

대량의 데이터를 수집, 저장, 분석하는 기술

 

Data Cleaning

데이터 클리닝, 클렌징이라고도 합니다.

데이터를 분석하기 전에 오류나 불완전한 데이터를 정리하는 과정

 

ETL(Extract, Transform, Load)

데이터를 추출, 변환, 적재하는 과정.

Data Pipeline에서 해당 작업을 거쳐 Data Warehouse 등에 저장함

데이터 엔지니어들이 주로 하는 작업

 

data pipeline

 

data warehouse

대규모 데이터 저장소, 여러 출처의 데이터를 합하여 저장하는 곳

 

Data Lake

원시 데이터를 그 형태 그대로 저장하는 시스템

 

SQL(Structured Query Language)

데이터베이스에서 데이터를 검색하고 조작하는 언어

 

NoSQL

비관계형 데이터베이스로, 대규모 데이터 처리를 위한 데이터 저장소

 

Data Visualization

데이터 시각화

 

Data Specification

데이터 명세서

 

 

 

 

 

 Way Maker로 살아가는 방법 

소프트웨어팩터리 COO 이화윤 이사님

 

살아온 전반적인 이야기를 주로 해주셨다. 비전공자로서 IT업계에 어떻게 오셨는지를.

살아오면서 진로 고민을 많이 하셨다고 하는데 공감이 많이 되었다.

삶의 가치 및 자세 등 긍정적인 마음가짐의 이야기를 주로 해셨다.

 

 

최선을 다한다는 것

• 지금을 가치있게 바라보는 것
• 주어진 일을 성실히 하는 것
• 주어진 만남을 소중히 하는 것

 

자소서 & 포트폴리오 Tip

각자 삶에서의 태도들을 위주로.

 

 

 

 개인프로젝트 

이걸해도 되는가?를 녹여내서 장기목표로,

그리고 그걸 다시 설문으로.

우리가 정한 걸 쪼개고 가설로 정리해서 전문가 인터뷰를 통해 검증하는 과정을 가진다.

 

오늘은 개인프로젝트에서 설문을 구성해봤다.

보통은 설문의 문항은 10개로 장기목표랑 핵심질문이 녹아있는 게 중요하다.

 

 

주요한 멘토님강의 

이게 필요한 지 검증해달라, 많은 의뢰가 들어옴. 이게 해결가능한지, 애초에 필요한 데이터분석인지 앞단에서 검증하는 과정.

 

적용되었을 때 매출이 증대할지 ROI

문제가 타당한지 PM팀에서 결정

이 문제가 정말 해결할만한 문제인가? 얼마나 매출이 증대할까.

 

정리가 안된 비즈니스 데이터를 정리해서 데이터로 쌓고 데이터를 사용할 수 있는 형태로 만든다

 

어떻게 데이터를 수집할지, 데이터를 정리할지.

 

Q. 데이터 부서에도 비전공자가 있을까?

A. 환경에 따라서 다름. 박사들 중심으로 구성된 어려운 분야에서는 석사 이상을 선호하나, 다른 스타트업에서는 그렇지 않다.

IT업계에서는 학력이 소용 없는 경우가 많음. 다만 비전공자라도 전공자만큼 잘할 수 있도록 노력해야함.

 

문제정의 역량을 키울 수 있는 방법->기술 사고력 논리력 

중요한 것은 검증가능 하고자 하는 논리 그리고 그게 데이터로 검증가능 한지 어떻게 효율적으로 검증할지

 

데이터는 설득을 위한 도구, 그 외의 방법이 있다면(합의) 쪽이 좀 더 빠르고 편함

팀원과 갈등이 있을 시, 팀원의 방법으로 시도하고 빠르게 실패하든가 빠르게 결과를 얻어낸 뒤 사용한다