# [데이터 분석가와 프러덕트 매니저] 최근 데이터분석가에서 프러덕트매니저로 혹은 그 반대로 포지션 전환을 한 케이스를 보았는데 두 직무의 유사성과 차이점이 정리되어 있는 좋은 글이 있어 공유드립니다. 포지션 전환 혹은 협업하는 직무에 대한 이해도를 키우기에 좋은 정보가 될 것 같습니다. 여담이지만 개인적으로 회사의 PO&PM분들을 보면 존경심과 저 많은걸 어떻게 다하지라는 생각이 드는데요, 저도 조금 더 성장하고 경험이 쌓이면 도전해 보고 싶습니다. ## 데이터 분석가와 프러덕트 매니저는 데이터를 사용하여 의사 결정을 내립니다. - 제품의 성장과 매순간 의사결정을 위해 프러덕트 구성원과 의사결정권자와 데이터를 기반으로 커뮤니케이션 한다. ## 데이터 분석가와 프러덕트 매니저는 크로스펑셔널에 익숙하다. - 마케터, 디자이너, 엔지니어와 협업하는 것이 익숙합니다. - 프러덕트 매니저는 제품의 성장을 위해 충분히 기술적이고, 비즈니스 지향적이며, 디자인 중심적이야 하는것을 알고 있다 ## 데이터 분석가와 프러덕트 매니저는 목적함수(비즈니스 목표)를 선택하고, 최적화 한다. - 돈과 인력은 제한적이기에 목표를 달성할 수 있는 피처를 계속 찾아야 한다. - 당신이 어떤 것에 일 하기로 한 결정은 다시 말하면 다른 것을 하지 않겠다는 결정이다. ## 프러덕트 매니저는 UX디자인과 밀접하게 일한다. ## 심플한 선택이 대부분 최선의 선택이다 (머신러닝이 만능이 아니다) - 머신러닝으로 문제를 해결하기 앞서, 간단한 휴리스틱 혹은 UX변화가 최적의 선택일 수 있다. - 인프라를 갖추고 데이터를 수집하고, 예측모델을 개발하고 그것을 서비스화 시키는 사이에 경쟁사는 간단한 방법으로 문제를 해결하고 앞서 나갈 수 있다.

Why good data scientists make good product managers (and why they'll be a little uncomfortable)

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Why good data scientists make good product managers (and why they'll be a little uncomfortable)

2020년 12월 30일 오전 1:50

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