#미래의_일하기_3가지_키워드 코로나 이후 주가가 엄청나게 오른 세일즈포스(Salesforce)의 수석부사장의 말은 너무나, 너무나 현실적입니다. "일하는 방식이 영구적으로 바뀌었다. 기업은 이제 어디서나 일할 수 있는 하이브리드 워커를 영입하기 위해 새로운 HR제도를 마련하고 기술적 역량도 갖춰야 한다" 그렇다면, 일의 미래는 어떤 모습일까요? 1. Digital First Experience : 고객은 어떤 기기에서든 매장에 연결되어야 하고, 이 연결은 끊김이 없어야 합니다. 고객들의 라이프스타일에 따라 '맞춤화'된 서비스와 경험이 중요해집니다. 2. Remote Work : 리모트워크는 이미 높은 생산성을 보여주고 있습니다. 디지털에 대한 숙련도가 높아지고, 디지털에 익숙한 세대들이 조직의 중심으로 들어오면 그 차이는 지금보다 더 커지겠지요. 리모트워크가 적합한 분야는 마케팅, 백오피스, HR, 회계, 디자인, CS, 글쓰기, 부동산, 전자상거래, 프로젝트 관리 영역입니다. 3. Digital Work : 디지털워크는 단지 구호에 그쳐서는 안되고, 기업문화이자 업무 프로세스 자체여야 합니다. 실제로 유럽의 컨설팅펌의 연구에 의하며, 디지털워크가 생산성 증가로 이어지는데 결정적인 역할을 하는 것은 '기업문화'라고 합니다.

포스트 코로나 시대 '일'의 미래는?..."하이브리드 워커 돼야" - 머니투데이

머니투데이

포스트 코로나 시대 '일'의 미래는?..."하이브리드 워커 돼야" - 머니투데이

다음 내용이 궁금하다면?

또는

이미 회원이신가요?

2021년 1월 31일 오전 2:06

댓글 0

    함께 읽은 게시물

    데이터 분석가의 디지털 브레인, DADB 한눈에 보기

    ... 더 보기

     • 

    저장 6 • 조회 2,075


    《읽는 사람, 쓰는 사람》

    ... 더 보기

     • 

    저장 1 • 조회 559


    데이터 분석가 커리어 만들기[#3 경험 ]

    데이터 분석으로 커리어를 만들어 갔던 과정을 공유해보려고 합니다. 회사 부터 과정으로 일반적으로 크게 나누면 대기업에 취직하여 경험을 쌓아 가는 과정과 컨설팅, 분석 전문 회사 등에 취직하여 커리어를 쌓는 과정이 있다고 생각합니다. (뭐 다른 커리어 패스도 있겠지만 두 가지로 나누고 이야기 하려고 합니다.) 이중에서 저는 제 경험을 기반으로 후자의 케이스를 먼저 이야기하려고 합니다. 저는 처음 커리어를 컨설팅 업체에서 시작했습니다. 물론 빅데이터가 트렌드로 등장하는 시기여서 해당 업무를 아는 사람(?), 경험이 있는 사람은 별로 없었다. 빅데이터를 3V로 정의하던 시점이었습니다. ^^ 서두가 길었지만 커리어를 만들어가는 과정에서 제일 중요하게 생각하는 요소는 어떤 프로젝트에서 어떤 역할을 했고 본인의 것으로 어떻게 만들었는지가 중요하다고 생각합니다. 아래는 커리어에서 중요하다고 생각하는 요소를 나열해봤습니다. 1. 도메인 이해 - 데이터 분석을 할 때 필요한건 데이터 처리, 분석 과정 뿐만 아니라, 데이터에 대한 도메인 이해도, 데이터 이해 능력도 필요합니다. 도메인의 특성에 따라서 데이터의 상황, 케이스... 더 보기

     • 

    댓글 1 • 저장 13 • 조회 2,124


    50세 이전에 임원 안되면? 그럼 나가야지! I 대기업 임원 퇴사 이유

    5

    ... 더 보기

    데이터 분석가 커리어 만들기[#1 tools 편]

    데이터 분석가로 커리어를 만들어 간 과정을 써보려고 한다. 첫번째 주제로 재미없는 라떼 이야기와 분석 tool을 이야기 해보려고 한다. 요새는 R과 파이썬을 비교하며 어떤걸 배워야 할지 많이 물어보는 사람이 많은 것 같다. 결론부터 말하면 해당 언어에 대한 이해하면 되고 둘 다 하라고 하고 싶다. 두 개의 툴의 장단점이 있고, 본인이 속한 조직에서 필요로 하는 tool이 다를 수 있다. 사실 한 가지만 잘 한다면 어떤 걸 하던 크게 문제가 없다고 생각한다. 만약 어떤 조직에 갔는데 다른 언어를 배워야 한다면 배우면 된다. 1.통계학이 좋아 데이터 분석가로 직업을 하고 싶어 대학원을 진학했다 처음 랩실 선배들이나 대학원 프로젝트는 전부 SAS를 사용하는 툴을 사용했다. 2009년까지는 그랬다. 그런데 시대가 변하기 시작했다. 우리 연구실도.... 2. Big Data가 이슈가 되면서 모든 프로젝트를 R로 하게 되었다. 그러면 항상 SAS와 R을 비교하며 질문을 했다. 물론 아직도 SAS를 쓰는 사이트(회사)는 SAS를 그대로 사용하고 R를 사용하는 사이트, 파이썬을 사용하는 사이트 등 다양하다. 그럼 그때 비교를 하면서 견제를 ... 더 보기

     • 

    저장 6 • 조회 1,095


    데이터 분석가 커리어 만들기[#2 tools 편] BI

    R과 파이썬은 비교하는 이야기는 비교 관점 보다는 어떻게 공부하고 사용하면 좋을지 이야기 하고싶다. 비교는 하지 않으려고 한다. (이유는 #1 편 참고 ) 상용 BI tool은 트렌드를 반영하며 지속적으로 기능이 업그레이드 되고 있다. 프리세일즈도 했었기에 가장 근거를 많이 삼는 사이트를 소개하면 비교 해보고자 한다. BI tool를 다 나열하면 너무 많기 때문에 경험상 비교 되었던 몇 가지 툴을 비교하려고 한다. 아래 tool은 self BI tool로 국내 사이트에서 가장 많이 비교 검토 대상이 되었다. 각 tool의 장단점이 있고 QlikView 를 제외하고는 사용해보았다. (스킬 수준은 다르지만) Spotfire VS Tableau VS Power BI 1. Tool 비교 사이트 대부분 가트너를 가장 신뢰하는 사이트인지 각 업체마다 가트너를 레퍼런스로 내세우며 비교 한다. 가트너: https://www.gartner.com/reviews/market/analytics-business-intelligence-platforms 참고 URL: https://www.finereport.com/en/bi-tools/top-5-bi-tools-of-201... 더 보기

     • 

    저장 21 • 조회 6,726