[πŸ€·μ—¬λŸ¬λΆ„μ˜ νŒ€μ€ DATA-Driven? Task-Driven?] 규λͺ¨κ°€ μž‘μ€ κΈ°μ—…μ΄λ‚˜ μŠ€νƒ€νŠΈμ—…μ—μ„œ μΌν•˜λ‹€ 보면 λŒ€ν‘œ λ˜λŠ” 초기 λ©€λ²„λ“€μ˜ μ„±ν–₯에 따라 νšŒμ‚¬μ˜ λΆ„μœ„κΈ°κ°€ λ‹¬λΌμ§€λŠ” κ±Έ λŠλ‚„ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 쑰직이 μ–΄λ– ν•œ λ°©λ²•μœΌλ‘œ λͺ©ν‘œλ₯Ό λ‹¬μ„±ν•˜λŠ”μ§€μ— 따라 λͺ©ν‘œκΉŒμ§€ κ°€λŠ₯ 여정이 μ‰¬μ›Œμ§ˆ μˆ˜λ„, μ–΄λ €μ›Œμ§ˆ μˆ˜λ„ μžˆμ„ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€! 쑰직이 'λͺ©ν‘œλ₯Ό λ‹¬μ„±ν•˜λŠ” 방식'을 μˆœμ„œμ— 따라 ν”ΌλΌλ―Έλ“œ 계측 ꡬ쑰둜 정리해놓은 ν₯미둜운 ν¬μŠ€νŒ…μ„ λ°œκ²¬ν•˜μ—¬ κ³΅μœ λ“œλ¦½λ‹ˆλ‹€. βœ… νŒ€μ›λ“€κ³Ό ν•¨κ»˜ 읽고 우리 쑰직은 μ–΄λŠ 단계에 μžˆλŠ”μ§€ ν™•μΈν•΄λ³΄μ„Έμš”! [πŸ“Œμš”μ•½] *μ˜€μ—­μ˜ κ°€λŠ₯성이 μžˆκΈ°μ— 직접 μ½μ–΄λ³΄μ„Έμš” :) πŸ‘‰ μ—¬λŸ¬λΆ„μ˜ 쑰직은 μ–΄λ–€ DrivenμΈκ°€μš”? μ—¬κΈ°μ„œ 'Driven'의 μ˜λ―ΈλŠ” 'μ–΄λ–»κ²Œ λͺ©ν‘œλ₯Ό 달성할 것인가?'λ₯Ό μ§ˆλ¬Έν•˜λ©΄ 닡이 λ‚˜μ˜΅λ‹ˆλ‹€. 데이터λ₯Ό 톡해 ν•™μŠ΅ν•  경우 데이터쀑심(Data-Driven)일 κ°€λŠ₯성이 λ†’κ³ , λ§Žμ€ λ…Έλ ₯을 톡해 μž‘μ—…μ€‘μ‹¬(Task-Driven)일 κ°€λŠ₯성이 λ†’μŠ΅λ‹ˆλ‹€. πŸ‘‰ ν•΄λ‹Ή κΈ€μ—μ„œλŠ” 쑰직의 'Driving mode'λ₯Ό 총 6κ°€μ§€λ‘œ κ΅¬λΆ„ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. (λ°‘μœΌλ‘œ λ‚΄λ €κ°ˆ 수둝 쒋은 λ°©ν–₯이라고 κΈ€μ—μ„œ μ„€λͺ…ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€) πŸ“š Task-Driven πŸ’°Revenue-Driven πŸ“Š Data-Driven πŸ§ͺ Experiment-Driven πŸ“– Learning-Driven πŸ˜€User-Learning-Driven πŸ“š Task-Driven ν•΄λ‹Ή λͺ¨λ“œμ˜ νŒ€μ›λ“€μ€ λ§Žμ€ 업무λ₯Ό λλ‚΄λŠ” λ°μ—λ§Œ μ§‘μ€‘ν•©λ‹ˆλ‹€. 각각의 업무듀이 μ–΄λ–€ 영ν–₯κ³Ό 관계가 μžˆμ„μ§€ κ³ λ €ν•˜μ§€ μ•Šμ€ 채 말이죠. μ†Œμœ„ λΉ‘μ„Έκ²Œ(?) μ—…λ¬΄ν•˜λŠ” λΆ„μœ„κΈ°λ₯Ό λ§Œλ“œλŠ” 것은 μž₯점이라 λ³Ό 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. πŸ’° Revenue-Driven λŒ€λΆ€λΆ„ 기업듀은 Revenue-Driven일 κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. Task-Driven 쑰직은 μ–Όλ§ˆλ‚˜ λ§Žμ€ 업무듀을 λλ‚΄λŠ” 지 μ§‘μ€‘ν•˜λŠ” 반면 ν•΄λ‹Ή λͺ¨λ“œλŠ” 각각의 업무듀이 λ§€μΆœμ— μ–Όλ§ŒνΌ 영ν–₯을 쀄 지에 따라 μš°μ„ μˆœμœ„λ₯Ό μ •ν•©λ‹ˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ 눈 μ•žμ— μžˆλŠ” 맀좜만 μƒκ°ν•΄μ„œ 큰 그림을 보지 λͺ»ν•œλ‹€λŠ” 것이 λ‹¨μ μž…λ‹ˆλ‹€. πŸ“Š Data-Driven ν•΄λ‹Ή λͺ¨λ“œμ—μ„  λ§€μΆœλ„ μ‹ κ²½ μ“Έ 뿐 μ•„λ‹ˆλΌ 맀좜 μ¦κ°€μ˜ 원인도 ν•¨κ»˜ μ‚΄νŽ΄λ΄…λ‹ˆλ‹€. 맀좜의 κ²°κ³ΌλŠ” 데이터가 μ›μΈμ΄λΌλŠ” 것을 μ•Œκ²Œ 되죠. 데이터에 κ·Όκ±°ν•˜μ—¬ μ˜μ‚¬κ²°μ •μ„ ν•˜κ³ , 데이터λ₯Ό μˆ˜μ§‘ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 업무λ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•©λ‹ˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ μ‹€ν—˜ 기반(Experiment-Driven)κ³ΌλŠ” λ‹€λ¦…λ‹ˆλ‹€. πŸ§ͺ Experiment-Driven ν…ŒμŠ€νŠΈ 속도가 μ€‘μš”ν•˜λ‹€λŠ” 것을 μ•Œκ³  κ°€λŠ₯ν•œ λ§Žμ€ μ‹€ν—˜μ„ μ‹œμž‘ν•©λ‹ˆλ‹€. 과녁을 맞히기 μœ„ν•΄ κ°€λŠ₯ν•œ 많이 λ‹€νŠΈλ₯Ό 많이 던져 λ³΄λŠ” 것과 κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 단점이라면 'μ‹€ν—˜' μˆ˜ν–‰μ˜ μˆ«μžμ— μ§‘μ°©ν•œλ‹€λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. κ·Έλž˜μ„œ λ‹€μŒ λͺ¨λ“œκ°€ ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. πŸ“– Learning-Driven 'μ‹€ν—˜μ„ ν†΅ν•΄μ„œ 10% κ°œμ„ ν–ˆλ‹€'κ°€ μ•„λ‹ˆλΌ '핑크 λ²„νŠΌμ€ 10% 높은 μ „ν™˜μœ¨μ„ λ³΄μΈλ‹€λŠ” 것을 λ°°μ› λ‹€'에 μ§‘μ€‘ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄μ œλŠ” λ‹€νŠΈλ₯Ό 던질 λ•Œλ§ˆλ‹€ 과녁에 κ°€κΉŒμ›Œμ§€κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 쑰직 μ „μ²΄μ—μ„œ μΈμ‚¬μ΄νŠΈκ°€ μŒ“μ΄λ©΄μ„œ ν•¨κ»˜ μ„±μž₯ν•˜κ³  μžˆμ„ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. πŸ‘‰ User Learning-Driven '핑크 λ²„νŠΌμ΄ μ„±κ³Όκ°€ λ†’λ‹€' VS '우리 μœ μ €λŠ” 핑크 λ²„νŠΌμ„ μ„ ν˜Έν•œλ‹€' 차이가 λŠκ»΄μ§€μ‹œλ‚˜μš”? ν›„μžλŠ” μœ μ €μ— μ’€ 더 μ§‘μ€‘ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 우리 μ„œλΉ„μŠ€ μœ μ €λŠ” λˆ„κ΅¬μ΄κ³ , μ–΄λ–€ 것을 μ’‹μ•„ν•˜λŠ”μ§€ 등을 말이죠. κ²°κ΅­ μš°λ¦¬λŠ” μ‚¬μš©μžλ₯Ό μœ„ν•œ μ œν’ˆμ„ λ§Œλ“€κ³  있기 λ•Œλ¬Έμ— μ‚¬μš©μžμ— κ΄€ν•΄ 끝없이 λ°°μ›Œμ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. "Focus on Users" [πŸ’‘μ½”λ©˜νŠΈ] ν¬μŠ€νŒ…μ„ μ½μœΌλ©΄μ„œ 우리 쑰직, νŒ€, 셀은 μ–΄λ–€ mode둜 μΌν•˜κ³  μžˆλŠ”μ§€ μƒκ°ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. Experiment Driven λͺ¨λ“œλ‘œ μΌν•˜κ³  μžˆλŠ” 것 κ°™μ•˜μ§€λ§Œ, ν¬μŠ€νŒ…μ—μ„œ μ§€μ ν•œ λŒ€λ‘œ μ–΄λŠ μˆœκ°„ 'μ‹€ν—˜'의 μˆ«μžμ™€ λ³Όλ₯¨μ— μ§‘μ€‘ν•˜κ³  μžˆμ—ˆμ£ . 쑰직이 μΌν•˜λŠ” 방식을 ν”ΌλΌλ―Έλ“œ 계측 ꡬ쑰둜 λ‚˜λˆ  μ„€λͺ…ν•œ 점이 ν₯λ―Έλ‘œμ› μŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν•΄λ‹Ή ViewλŠ” 쑰직이 μ•„λ‹ˆλΌ νŒ€μ›λ“€μ˜ μ—­λŸ‰μ„ 평가할 λ•Œλ„ 잘 μ μš©ν•  것이라 생각이 λ“€μ–΄μš”. ν¬μŠ€νŒ…μ„ μ½μ–΄λ³΄μ‹œκ³  μ—¬λŸ¬λΆ„λ“€μ˜ 쑰직은 μ–΄λ–€ mode둜 μΌν•˜κ³  계신지 κ³΅μœ ν•΄ μ£Όμ„Έμš”!

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2020λ…„ 12μ›” 21일 μ˜€μ „ 7:04

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