▪제목 : 비즈니스 메시징에서의 온라인 실험(Online Controlled Experiments in Business Messaging) ▪연사 : 이민용 (그레이박스) ▪일시 : 2024년 5월 17일(금) AM 11:00 – 12:00 ▪진행 : 하이브리드 방식 (온·오프라인 동시 진행) – 오프라인 개최 장소 : 25동 210호 – ZOOM 접속 링크 : https://snu-ac-kr.zoom.us/j/8499333536?pwd=dXB0eHZS

[학과세미나] 이민용 (그레이박스) - 통계학과

내일 서울대학교 통계학과에서 학과 세미나를 진행합니다. 스타트업 대표가 아닌 통계학 박사로서 선후배분들을 만날 예정입니다. ‘비즈니스 메시징에서의 온라인 실험’의 주제로 급변하는 디지털 환경에서 기업과 고객의 관계, 소통, 전략에 대해 고민하는 자리가 될 예정입니다. Zoom으로도 참석하실 수 있으니 다양한 피드백 주시면 감사하겠습니다 😀

세미나 공지 링크: https://bit.ly/3QNBjqP
Zoom 링크: https://bit.ly/3QM0cmK

내일 서울대학교 통계학과에서 학과 세미나를 진행합니다. 스타트업 대표가 아닌 통계학 박사로서 선후배분들을 만날 예정입니다. ‘비즈니스 메시징에서의 온라인 실험’의 주제로 급변하는 디지털 환경에서 기업과 고객의 관계, 소통, 전략에 대해 고민하는 자리가 될 예정입니다. Zoom으로도 참석하실 수 있으니 다양한 피드백 주시면 감사하겠습니다 😀 세미나 공지 링크: https://bit.ly/3QNBjqPZoom 링크: https://bit.ly/3QM0cmK

코드잇 스프린트

[서울대 통계학과 세미나] 비즈니스 메시징에서의 온라인 실험

design by 슝슝 (w/DALL-E) 아래 글은 2024년 05월 15일에 발행된 뉴

쿠팡 걱정이 세상에서 제일 쓸데없습니다

2024년 쿠팡 1분기 실적 제대로 해석해 보면 그 이유를 알게 됩니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ 쿠팡의 24년 1분기 실적이 공개된 이후, 영업이익이 크게 감소하고 심지어 당기 순이익이 7개 분기 만에 적자로 돌아섰다고 알려지자, 알리익스프레스와 테무 등 중국 커머스의 진출로 인해 쿠팡이 위기를 맞이했다는 기사들이 쏟아지고 있는데, 이는 쿠팡의 실적을 정말 깊게 들여다 보지 않았기에 생긴 오해에 더 가깝습니다.

2️⃣ 환율 이슈와, 회계 기준 변경, 파페치 인수 영향까지 모두 제거하고 본 쿠팡의 실질 매출 성장률은 33%로, 시장 평균 대비 3배, 네이버 대비 5배에 달할 정도로 엄청난 독주 체제를 구축했으며, 더욱이 본업인 프로덕트 커머스 부문의 수익성 역시 높아지고 있기 때문입니다.

3️⃣ 이처럼 호실적에도 불구하고, 쿠팡이 약한 모습을 보이는 건, 전략적으로 필요하기 때문으로, 본격적인 수익화에 나선 상황인 만큼 시장 장악의 이미지가 생기는 것이 마이너스이며, 더 나아가 여전히 도전자라는 인상을 주면 향후 성장성에 대한 의구심도 떨쳐 버릴 수 있기 때문입니다.

💡기묘한 관점➕
매분기 쿠팡의 실적을 볼 때 마다 느끼는 건, 이제 쿠팡의 사업은 확실히 궤도에 올랐다는 겁니다. 이제 경쟁사들은 굴러가기 시작한 플라이 휠을 멈추게 만들기 더욱 더 어려워 지고 있고요. 그래서 관심은 이제 쿠팡이 국내에서 성공한 경험을 바탕으로 해외에서도 성과를 낼 수 있느냐 입니다. 과연 쿠팡은 대만과 파페치에서 확실한 변화를 다시금 만들어 낼 수 있을까요?

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https://bit.ly/3iSbx4e

2024년 쿠팡 1분기 실적 제대로 해석해 보면 그 이유를 알게 됩니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣ 쿠팡의 24년 1분기 실적이 공개된 이후, 영업이익이 크게 감소하고 심지어 당기 순이익이 7개 분기 만에 적자로 돌아섰다고 알려지자, 알리익스프레스와 테무 등 중국 커머스의 진출로 인해 쿠팡이 위기를 맞이했다는 기사들이 쏟아지고 있는데, 이는 쿠팡의 실적을 정말 깊게 들여다 보지 않았기에 생긴 오해에 더 가깝습니다. 2️⃣ 환율 이슈와, 회계 기준 변경, 파페치 인수 영향까지 모두 제거하고 본 쿠팡의 실질 매출 성장률은 33%로, 시장 평균 대비 3배, 네이버 대비 5배에 달할 정도로 엄청난 독주 체제를 구축했으며, 더욱이 본업인 프로덕트 커머스 부문의 수익성 역시 높아지고 있기 때문입니다. 3️⃣ 이처럼 호실적에도 불구하고, 쿠팡이 약한 모습을 보이는 건, 전략적으로 필요하기 때문으로, 본격적인 수익화에 나선 상황인 만큼 시장 장악의 이미지가 생기는 것이 마이너스이며, 더 나아가 여전히 도전자라는 인상을 주면 향후 성장성에 대한 의구심도 떨쳐 버릴 수 있기 때문입니다. 💡기묘한 관점➕매분기 쿠팡의 실적을 볼 때 마다 느끼는 건, 이제 쿠팡의 사업은 확실히 궤도에 올랐다는 겁니다. 이제 경쟁사들은 굴러가기 시작한 플라이 휠을 멈추게 만들기 더욱 더 어려워 지고 있고요. 그래서 관심은 이제 쿠팡이 국내에서 성공한 경험을 바탕으로 해외에서도 성과를 낼 수 있느냐 입니다. 과연 쿠팡은 대만과 파페치에서 확실한 변화를 다시금 만들어 낼 수 있을까요? 🥤트렌드라이트 구독하기https://bit.ly/3iSbx4e

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🚀 쿠팡 걱정이 세상에서 제일 쓸데없습니다

인정합니다만, 그럼에도 불안한 부분이 알리, 테무의 대두 - 가격이 깡패지, 신뢰성에서는 쿠팡이 앞서간다는데동의 합니다. 비싼건 이무래도 알리보다 쿠팡으로 가게되니까 - 와 최근 회원비 인상으로 인한 충성 고객의 이탈이라고 생각합니다. 특히 회원비 인상이야 어쩔수 없는 거지만, 충성고객의 이탈을 방치하면 사업자체가 붕괴할 수도 있음은 쿠팡에서도 신경써야 할 부분이라 생각합니다.

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)
    
    
개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다.

개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다.

하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다.

 1. 사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.
 2. 또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.
 3. 주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.
 4. 많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.
 5. 대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다.
     
온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s> </li></ol>개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다. 개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다. 하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다. <ol ><li>사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.</li><li>또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.</li><li>주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.</li><li>많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.</li><li>대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다. &nbsp;</li></ol>온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 사고 대처 능력 키우기

항상 잘 읽고 있습니다. 좋은 글 감사합니다

이제 SNS에 대한 인기가 조금씩 시들해지는 것일까요? 대표적인 SNS인 페이스북과 인스타그램을 떠나는 사용자들이 계속해서 늘어나는 중이라고 합니다. 모바일인덱스 조사에 따르면 인스타

주춤한 페북, 인스타... 틈새시장 노리는 신규 SNS

'로켓 위젯'(Locket Widget)은 최근 1020세대 사이에서 유행하고 있는 서비스 입니다.

현재 국내 앱스토어 소셜 네트워킹 카테고리에서 2위를 차지하고 있고, 구글 플레이 기준으로 1천만 회 이상 다운로드를 기록할 만큼 인기를 얻고 있습니다. 2022년 미국에서 출시하고 2주 만에 200만 명 이상이 다운로드하였을 정도로 이미 해외에서는 활발하게 이용하고 있죠.
로켓 위젯은 기존 SNS와 다른 여러 가지 특색이 돋보이는데요. 페이스북처럼 피드 공간에 게시물을 올리는 것이 아니라 스마트폰의 바로가기 아이콘인 '위젯' 기능을 활용합니다. 휴대폰 바탕화면에 위젯을 추가하면 앱을 실행하지 않아도 바로 친구들이 등록한 사진을 볼 수 있는 방식이죠. 그리고 수천 명 이상을 친구로 추가할 수 있는 기존 SNS와는 다르게 로켓
본 게시글은 ‘아이보스’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

'로켓 위젯'(Locket Widget)은 최근 1020세대 사이에서 유행하고 있는 서비스 입니다. 현재 국내 앱스토어 소셜 네트워킹 카테고리에서 2위를 차지하고 있고, 구글 플레이 기준으로 1천만 회 이상 다운로드를 기록할 만큼 인기를 얻고 있습니다. 2022년 미국에서 출시하고 2주 만에 200만 명 이상이 다운로드하였을 정도로 이미 해외에서는 활발하게 이용하고 있죠.로켓 위젯은 기존 SNS와 다른 여러 가지 특색이 돋보이는데요. 페이스북처럼 피드 공간에 게시물을 올리는 것이 아니라&nbsp;스마트폰의 바로가기 아이콘인 '위젯' 기능을 활용합니다. 휴대폰 바탕화면에 위젯을 추가하면 앱을 실행하지 않아도 바로 친구들이 등록한 사진을 볼 수 있는 방식이죠. 그리고 수천 명 이상을 친구로 추가할 수 있는 기존 SNS와는 다르게 로켓 본 게시글은 ‘아이보스’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

아이보스

Z세대가 열광하는 폐쇄형 SNS

글 김도영 / 네이버 브랜드 기획자, 저서 , 만약 누군가 여러분에게 "나 텀블러 만들어 파는 사업을 해볼까 해. 그리고 그렇게 판 돈의 일부는 기부할 거야. 자선사업의 형태로"라고 하면 어떤 반응을 보이게 될까요? 아마도 "오, 그래 멋진 아이디어다 정말!"이라고 할 사람은 거의 없을 겁니다. 대신 "세상에 널린 게 텀블러야.

미르_ 브랜드가 진심을 풀어내는 법

대홍기획에서 발행하는 D 매거진 5월 호에 브랜드 관련 글을 기고했습니다 🖋

디깅 브랜드라는 코너는 한 가지 브랜드를 선정해 새로운 시각으로 들여다보고 그 브랜드의 철학과 인사이트를 공유하는 글들을 소개하는데요, 이번에 저는 최근 미국 Z세대로부터 폭발적인 인기를 누리고 있는 텀블러 브랜드 'MiiR (미르)'에 대해 얘기해 보았습니다.

세상에 '진심을 전한다'는 브랜드는 수없이 많고, 기부를 포함해 좋은 활동을 전하는 브랜드 역시 넘쳐나지만 미르만의 문법으로 풀어낸 브랜딩은 분명히 차별화된 포인트가 존재하는데요, 제 나름의 관점에서 분석하고 또 소개해 본 글을 여러분들께도 전해드려 봅니다.

오랜만에 브랜드를 디깅하는 글을 쓰니 예전 ⟪브랜드로부터 배웁니다⟫를 집필할 때 생각이 더 새록새록 해지네요. 전문은 아래 링크를 통해 읽으실 수 있습니다 🙂

대홍기획에서 발행하는 D 매거진 5월 호에 브랜드 관련 글을 기고했습니다 🖋 디깅 브랜드라는 코너는 한 가지 브랜드를 선정해 새로운 시각으로 들여다보고 그 브랜드의 철학과 인사이트를 공유하는 글들을 소개하는데요, 이번에 저는 최근 미국 Z세대로부터 폭발적인 인기를 누리고 있는 텀블러 브랜드 'MiiR (미르)'에 대해 얘기해 보았습니다. 세상에 '진심을 전한다'는 브랜드는 수없이 많고, 기부를 포함해 좋은 활동을 전하는 브랜드 역시 넘쳐나지만 미르만의 문법으로 풀어낸 브랜딩은 분명히 차별화된 포인트가 존재하는데요, 제 나름의 관점에서 분석하고 또 소개해 본 글을 여러분들께도 전해드려 봅니다. 오랜만에 브랜드를 디깅하는 글을 쓰니 예전 ⟪브랜드로부터 배웁니다⟫를 집필할 때 생각이 더 새록새록 해지네요. 전문은 아래 링크를 통해 읽으실 수 있습니다 🙂

대홍기획 매거진입니다.

MiiR(미르)는 어떻게 진심을 브랜딩 하는데 성공했을까?

경험으로 역량을 증명하는 방법 | 취업이나 이직 준비를 하는 사람들에게 무엇을 준비하고 있는지 물으면 열에 여덟은 이런 대답을 합니다. 이력서를 업데이트한다 포트폴리오를 정리한다 면접 스피치를 배운다 이런 준비들도 취업이나 이직에 큰 도움이 됩니다. 하지만 본질적 준비라고 생각하지는 않아요. 채용을 하는 회사 입장에서 생각해 보면 좋겠습니다.

취업과 이직에 대한 오해

취업이나 이직을 준비를 하는 사람들에게 무엇을 준비하고 있는지 물으면 열에 여덟은 이런 대답을 합니다.

1. 이력서를 업데이트한다
2. 포트폴리오를 정리한다
3. 면접 스피치를 배운다

이런 준비도 취업이나 이직에 큰 도움이 됩니다. 하지만 본질적 준비라고 생각하지는 않아요.

본질은 회사가 찾고 있는 역량이나 팀이 찾고 있는 태도를 보여줄 수 있는 지원자만의 경험을 준비하는 것입니다. 결국 회사에서 지원자게에 기대하는 것은 훌륭한 역량과 태도이기 때문이에요. 잘 정리된 이력서나 면접 화술이 아니라요. 지원자가 그런 역량과 태도를 가지고 있다는 것을 증명할 수 있는 것은 오롯이 본인의 경험뿐이니, 나의 경험으로 역량을 설득하는 것이 중요합니다.

그럼 회사는 어떤 역량을 기대할까요? 지원하고 싶은 회사의 인재상이나 채용 공고를 읽어보면 쉽게 알 수 있습니다. 채용 공고에 가장 많이 등장 하는 역량은 아래와 같은 것들입니다.

1. 전략적 사고
2. 창의적 사고
3. 실행력
4. 커뮤니케이션

하지만 많은 사람들이 본인만의 경험으로 이런 역량과 태도를 증명하는 것을 어려워합니다.

다양한 이유가 있겠지만 가장 큰 이유는 정작 이런 것들을 무엇을 의미하는지 구체적으로 생각해 본 적이 없기 때문일 것 같아요. 전략과 창의력, 실행력과 커뮤니케이션까지 다들 일하면서 많이 들어보아 친숙하고, 무슨 의미인지도 어렴풋이 알고 있을 거예요.

하지만 스스로의 경험으로 증명하기 위해서는 이런 역량에 대한 나만의 구체적인 정의가 필요합니다. 그게 무엇인지 정의할 수 있어야 ‘내가 그런 사람’이라고 설득할 수 있기 때문입니다. 누구나 쉽게 이해할 수 있는 쉬운 언어로요. 구체적이고 실용적으로 정의할수록 설득력 있게 증명할 수 있습니다.

전략적 사고를 예로 한번 살펴볼게요. 전략적 사고는 무엇일까요?

이때 사람들은 거창한 대답을 생각하는 함정에 빠집니다. ‘다른 사람들이 생각해 내지 못한 전략을 구상해 내는 것이 전략적인 사고다’ 처럼요. 사람들은 두루뭉술하게 생각하는 함정에도 빠집니다. 막연하게 ‘똑똑하거나 논리적인 면모’ 정도로 이것을 해석하는 것이죠. 그래서 나의 사소한 경험으로는 스스로의 전략적인 면모를 증명할 수 없다고 믿어요.

하지만 아닙니다. 우리는 각자의 방식으로 ‘전략적 사고’를 정의할 수 있어요. 훨씬 더 단순하고 실용적으로요.

저는 전략적 사고를 ‘경우의 수로 분해하여 문제를 해결하는 것’으로 정의합니다. ‘경우의 수’라니. 네, 맞습니다. 우리가 학교 수학 시간에 배운 바로 그것이에요. 경우의 수를 활용하면 우리가 원하는 결과로 도달하는 길을 구체화하고 이를 구조적으로 이해할 수 있습니다.

축구로 예를 들어 볼게요. 골이라는 아웃풋에 연결된 인풋은 무엇일까요?

골을 넣으려면 슈팅을 해야 합니다. ‘골 = 슈팅 횟수 * 슈팅 성공률’이라는 경우의 수로 분해해 볼 수 있겠네요. 그럼 슈팅을 하기 위해서는 무엇이 필요 할까요? 수비수를 돌파하고 슈팅 찬스를 만들어야 합니다. ‘슈팅 횟수 = 돌파 시도 * 돌파 성공률’로 생각할 수 있습니다. 돌파를 하려면 패스로 공을 받아야 하니 ‘돌파 시도 = 패스 횟수 * 패스 성공률’로 정의할 수 있겠네요. 이렇게 경우의 수로 목표를 분해하면 구조적으로 결과를 관리할 수 있습니다.

그저 ‘골을 많이 넣어야지’라고 생각하는 것과, ‘나는 돌파 성공률과 슈팅 횟수가 부족하네. 골을 많이 넣기 위해 이것들을 먼저 보완 해야겠다’고 생각하는 것은 천지차이입니다.

골이라는 결과를 다른 방식으로 분해할 수도 있습니다.

축구는 교체까지 생각하면 대략 12~15명 선수가 플레이합니다. 선수 1의 득점은 1분 당 기대할 수 있는 평균 득점과 선수 1의 체력에 따라 플레이할 수 있는 시간을 곱해서 예상할 수 있어요. ‘선수 1의 분당 득점 * 플레이 시간’으로 나타낼 수 있습니다. 한 경기에 나서는 선수들의 기대 득점을 더해서 경우의 수를 분해할 수도 있습니다. 앞에서 살펴본 경우의 수는 슈팅이나 돌파 성공률과 같이 개인 기량 중심이었다면, 이 경우의 수는 선수들의 체력과 선수 구성에 맞춰져 있어요.

‘골을 넣기 위해 선수들한테 열심히 하라고 독려해야지’라고 생각하는 것과, ‘선수 1의 출전 시간은 줄이고 선수 2의 체력은 길러야 더 많은 득점이 가능하겠군’이라고 생각하는 것도 천지차이예요.

이처럼 원하는 결과에 따르는 경우의 수는 다양한 방식으로 분해할 수 있고, 그에 따라 목표에 영향을 미치는 중요한 변수들이 바뀌어 팀의 ‘전략’이 달라지게 됩니다. 저는 이것이 전략적 사고의 단순하고 실용적인 정의라고 생각합니다.

우리는 어떤 일을 할 때 측정가능한 분명한 목표를 세우고, 이를 인과관계를 가진 세부적인 하위 목표들의 경우의 수로 구조화할 수 있습니다. 그리고 경우의 수를 살펴보며 문제와 기회를 찾고 문제를 해결하는 것이 전략적인 면모입니다.

그럼 우리가 취업과 이직을 준비하며 증명해야 하는 ‘전략적인 면모’는 목표를 세우고, 경우의 수로 상황을 분해하여 문제를 해결한 경험이에요. 이런 경험이 있으면 나의 전략적인 면모를 경험을 통해 설득할 수 있습니다. 원하는 목표를 구체화하고, 다양한 경우의 수로 목표를 달성할 방법을 분해해 보고, 이 중에서 우리에게 어떤 것이 가장 필요한지 고민해 본 경험이요. 이런 경험이 자기소개서와 면접에서도 전략적인 면모를 돋보이게 해 줄 거예요.

그래서 저는 작더라도 이런 경험들을 만들어 나가는 것이 취업이나 이직 준비의 핵심이라고 믿습니다.

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얼마 전 서울시에서 주최한 <청년, 돌아봄> 행사에서 발표한 내용의 일부를 요약해 보았습니다. 반응이 좋다면 창의력과 실행력은 어떻게 정의할 수 있는지, 이런 경험을 만들기 위해 무엇이 필요한지, 나머지 내용도 요약해서 공유해 보도록 하겠습니다 :)

https://brunch.co.kr/@zseo/120

취업이나 이직을 준비를 하는 사람들에게 무엇을 준비하고 있는지 물으면 열에 여덟은 이런 대답을 합니다. 1. 이력서를 업데이트한다2. 포트폴리오를 정리한다3. 면접 스피치를 배운다 이런 준비도 취업이나 이직에 큰 도움이 됩니다. 하지만 본질적 준비라고 생각하지는 않아요. 본질은 회사가 찾고 있는 역량이나 팀이 찾고 있는 태도를 보여줄 수 있는 지원자만의 경험을 준비하는 것입니다. 결국 회사에서 지원자게에 기대하는 것은 훌륭한 역량과 태도이기 때문이에요. 잘 정리된 이력서나 면접 화술이 아니라요. 지원자가 그런 역량과 태도를 가지고 있다는 것을 증명할 수 있는 것은 오롯이 본인의 경험뿐이니, 나의 경험으로 역량을 설득하는 것이 중요합니다. 그럼 회사는 어떤 역량을 기대할까요? 지원하고 싶은 회사의 인재상이나 채용 공고를 읽어보면 쉽게 알 수 있습니다. 채용 공고에 가장 많이 등장 하는 역량은 아래와 같은 것들입니다. 1. 전략적 사고2. 창의적 사고3. 실행력4. 커뮤니케이션 하지만 많은 사람들이 본인만의 경험으로 이런 역량과 태도를 증명하는 것을 어려워합니다. 다양한 이유가 있겠지만 가장 큰 이유는 정작 이런 것들을 무엇을 의미하는지 구체적으로 생각해 본 적이 없기 때문일 것 같아요. 전략과 창의력, 실행력과 커뮤니케이션까지 다들 일하면서 많이 들어보아 친숙하고, 무슨 의미인지도 어렴풋이 알고 있을 거예요. 하지만 스스로의 경험으로 증명하기 위해서는 이런 역량에 대한 나만의 구체적인 정의가 필요합니다. 그게 무엇인지 정의할 수 있어야 ‘내가 그런 사람’이라고 설득할 수 있기 때문입니다. 누구나 쉽게 이해할 수 있는 쉬운 언어로요. 구체적이고 실용적으로 정의할수록 설득력 있게 증명할 수 있습니다. 전략적 사고를 예로 한번 살펴볼게요. 전략적 사고는 무엇일까요? 이때 사람들은 거창한 대답을 생각하는 함정에 빠집니다. ‘다른 사람들이 생각해 내지 못한 전략을 구상해 내는 것이 전략적인 사고다’ 처럼요. 사람들은 두루뭉술하게 생각하는 함정에도 빠집니다. 막연하게 ‘똑똑하거나 논리적인 면모’ 정도로 이것을 해석하는 것이죠. 그래서 나의 사소한 경험으로는 스스로의 전략적인 면모를 증명할 수 없다고 믿어요. 하지만 아닙니다. 우리는 각자의 방식으로 ‘전략적 사고’를 정의할 수 있어요. 훨씬 더 단순하고 실용적으로요. 저는 전략적 사고를 ‘경우의 수로 분해하여 문제를 해결하는 것’으로 정의합니다. ‘경우의 수’라니. 네, 맞습니다. 우리가 학교 수학 시간에 배운 바로 그것이에요. 경우의 수를 활용하면 우리가 원하는 결과로 도달하는 길을 구체화하고 이를 구조적으로 이해할 수 있습니다. 축구로 예를 들어 볼게요. 골이라는 아웃풋에 연결된 인풋은 무엇일까요? 골을 넣으려면 슈팅을 해야 합니다. ‘골 = 슈팅 횟수 * 슈팅 성공률’이라는 경우의 수로 분해해 볼 수 있겠네요. 그럼 슈팅을 하기 위해서는 무엇이 필요 할까요? 수비수를 돌파하고 슈팅 찬스를 만들어야 합니다. ‘슈팅 횟수 = 돌파 시도 * 돌파 성공률’로 생각할 수 있습니다. 돌파를 하려면 패스로 공을 받아야 하니 ‘돌파 시도 = 패스 횟수 * 패스 성공률’로 정의할 수 있겠네요. 이렇게 경우의 수로 목표를 분해하면 구조적으로 결과를 관리할 수 있습니다. 그저 ‘골을 많이 넣어야지’라고 생각하는 것과, ‘나는 돌파 성공률과 슈팅 횟수가 부족하네. 골을 많이 넣기 위해 이것들을 먼저 보완 해야겠다’고 생각하는 것은 천지차이입니다. 골이라는 결과를 다른 방식으로 분해할 수도 있습니다. 축구는 교체까지 생각하면 대략 12~15명 선수가 플레이합니다. 선수 1의 득점은 1분 당 기대할 수 있는 평균 득점과 선수 1의 체력에 따라 플레이할 수 있는 시간을 곱해서 예상할 수 있어요. ‘선수 1의 분당 득점 * 플레이 시간’으로 나타낼 수 있습니다. 한 경기에 나서는 선수들의 기대 득점을 더해서 경우의 수를 분해할 수도 있습니다. 앞에서 살펴본 경우의 수는 슈팅이나 돌파 성공률과 같이 개인 기량 중심이었다면, 이 경우의 수는 선수들의 체력과 선수 구성에 맞춰져 있어요. ‘골을 넣기 위해 선수들한테 열심히 하라고 독려해야지’라고 생각하는 것과, ‘선수 1의 출전 시간은 줄이고 선수 2의 체력은 길러야 더 많은 득점이 가능하겠군’이라고 생각하는 것도 천지차이예요. 이처럼 원하는 결과에 따르는 경우의 수는 다양한 방식으로 분해할 수 있고, 그에 따라 목표에 영향을 미치는 중요한 변수들이 바뀌어 팀의 ‘전략’이 달라지게 됩니다. 저는 이것이 전략적 사고의 단순하고 실용적인 정의라고 생각합니다. 우리는 어떤 일을 할 때 측정가능한 분명한 목표를 세우고, 이를 인과관계를 가진 세부적인 하위 목표들의 경우의 수로 구조화할 수 있습니다. 그리고 경우의 수를 살펴보며 문제와 기회를 찾고 문제를 해결하는 것이 전략적인 면모입니다. 그럼 우리가 취업과 이직을 준비하며 증명해야 하는 ‘전략적인 면모’는 목표를 세우고, 경우의 수로 상황을 분해하여 문제를 해결한 경험이에요.&nbsp;이런 경험이 있으면 나의 전략적인 면모를 경험을 통해 설득할 수 있습니다. 원하는 목표를 구체화하고, 다양한 경우의 수로 목표를 달성할 방법을 분해해 보고, 이 중에서 우리에게 어떤 것이 가장 필요한지 고민해 본 경험이요. 이런 경험이 자기소개서와 면접에서도 전략적인 면모를 돋보이게 해 줄 거예요. 그래서 저는 작더라도 이런 경험들을 만들어 나가는 것이 취업이나 이직 준비의 핵심이라고 믿습니다. -- 얼마 전 서울시에서 주최한 &lt;청년, 돌아봄&gt; 행사에서 발표한 내용의 일부를 요약해 보았습니다. 반응이 좋다면 창의력과 실행력은 어떻게 정의할 수 있는지, 이런 경험을 만들기 위해 무엇이 필요한지, 나머지 내용도 요약해서 공유해 보도록 하겠습니다 :) https://brunch.co.kr/@zseo/120

Brunch Story

경험으로 역량 증명하기

업무를 일반인보다 몇 배는 잘 해내면서, 항상 시간적 여유도 있는 사람들의 특징. 이런 사람들은 세 가지...

업무를 일반인보다 몇 배는 잘 해내면서, 항상 시간적 여유도 있는 사람들의 특징. (자동화, 제거, 위임)

업무의 자동화, 제거, 위임. (automate, eliminate, delegate). 이 세 가지를 잘 다룬다면, '시스템 화'를 잘 한다고 할 수 있죠.

우선 위임부터 보겠습니다.
위임은 남에게 업무의 일부를 주는 거죠. 물론 위임할 사람이 있는, 즉 어느 정도 권한이 있는 시니어의 영역으로 보입니다. 내가 일을 붙잡고 있는 것보다, 팀원이나, 혹은 외부의 서비스에 위임을 잘 하는 것으로 내가 책임지는 부서의 생산성이 실로 천차만별로 변하기 때문에, 위임은 곧 능력입니다. 내가 일하는 시간의 질보다 타인이 일을 잘하는 능력 (위임)이 성공에 더 결정적입니다.

제거.
제거가 가장 어렵습니다. 중요하지 않은 업무를 삭제해 내는 능력입니다. 사람들은 모든 일을 붙잡고 있고 싶어 합니다. 아까워서 손절하기 싫은 게 사람의 본능이기도 하거니와, 어쩐지 책임감까지 생기기 때문이죠. 업무를 제거하는 건 정말 어렵고도 중요해요. 오죽하면 대표이사들도 업무를 줄이지 못해서 소위 구조조정 전문가 같은 사람들을 고용하기도 하고, 또 자본을 등진 구조조정 전문가는 회사를 인수해서 업무를 제거한 다음에 더 비싼 가격에 매각하기도 합니다. 물론 효율화 같은 것도 해내고 성과도 만들었을 것이고 악역도 맡았을지 모릅니다. 그러나 제가 보기에 본질은 불필요한 '업무의 제거'에 있습니다.

마지막 자동화.
자동화는 위의 일들 중에 가장 쉽습니다. 보상감도 즉시 느낄 수 있습니다. 몇 달 전에 엄청나게 자동화가 많이 된 숯불갈비집이 유튜브에서 뜬 적이 있었는데요, 가능한 사람 손이 들어가는 일을 최대한 줄여서 마진의 폭을 굉장히 키웠더군요. 사람이 10분 이상 집게로 고기를 뒤집을 일을, 통돌이로 모두 대체했습니다. 파 써는 일 야채 다지는 일도, 대부분 기계를 도입했습니다. 어찌나 신나 보이시던지 모릅니다. 이게 자동화의 기본 같습니다. 돈 넣고 돈 버는 느낌이 이만큼 직접적으로 와닿기도 쉽지 않을 겁니다. 당장 ROI (투자 수익)가 가장 높은 일은 자동화이고요, 아무래도 몸도 마음도 흥겨워지니 건강에도 굉장히 좋습니다.

본 게시글은 ‘두물머리 천영록’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

업무의 자동화, 제거, 위임. (automate, eliminate, delegate). 이 세 가지를 잘 다룬다면, '시스템 화'를 잘 한다고 할 수 있죠. 우선 위임부터 보겠습니다.위임은 남에게 업무의 일부를 주는 거죠. 물론 위임할 사람이 있는, 즉 어느 정도 권한이 있는 시니어의 영역으로 보입니다. 내가 일을 붙잡고 있는 것보다, 팀원이나, 혹은 외부의 서비스에 위임을 잘 하는 것으로 내가 책임지는 부서의 생산성이 실로 천차만별로 변하기 때문에, 위임은 곧 능력입니다. 내가 일하는 시간의 질보다 타인이 일을 잘하는 능력 (위임)이 성공에 더 결정적입니다. 제거.제거가 가장 어렵습니다. 중요하지 않은 업무를 삭제해 내는 능력입니다. 사람들은 모든 일을 붙잡고 있고 싶어 합니다. 아까워서 손절하기 싫은 게 사람의 본능이기도 하거니와, 어쩐지 책임감까지 생기기 때문이죠. 업무를 제거하는 건 정말 어렵고도 중요해요. 오죽하면 대표이사들도 업무를 줄이지 못해서 소위 구조조정 전문가 같은 사람들을 고용하기도 하고, 또 자본을 등진 구조조정 전문가는 회사를 인수해서 업무를 제거한 다음에 더 비싼 가격에 매각하기도 합니다. 물론 효율화 같은 것도 해내고 성과도 만들었을 것이고 악역도 맡았을지 모릅니다. 그러나 제가 보기에 본질은 불필요한 '업무의 제거'에 있습니다. 마지막 자동화.자동화는 위의 일들 중에 가장 쉽습니다. 보상감도 즉시 느낄 수 있습니다. 몇 달 전에 엄청나게 자동화가 많이 된 숯불갈비집이 유튜브에서 뜬 적이 있었는데요, 가능한 사람 손이 들어가는 일을 최대한 줄여서 마진의 폭을 굉장히 키웠더군요. 사람이 10분 이상 집게로 고기를 뒤집을 일을, 통돌이로 모두 대체했습니다. 파 써는 일 야채 다지는 일도, 대부분 기계를 도입했습니다. 어찌나 신나 보이시던지 모릅니다. 이게 자동화의 기본 같습니다. 돈 넣고 돈 버는 느낌이 이만큼 직접적으로 와닿기도 쉽지 않을 겁니다. 당장 ROI (투자 수익)가 가장 높은 일은 자동화이고요, 아무래도 몸도 마음도 흥겨워지니 건강에도 굉장히 좋습니다. 본 게시글은 ‘두물머리 천영록’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

Naver

업무를 일반인보다 몇 배는 잘 해내면서, 항상 시간적 여유도 있는 사람들

마케터 인터뷰 챌린지 100 to the Future]🛸

#2. "00에게서 마케팅의 본질을 느끼고 싶었어요.🧐" 지그재그 CRM마케터의 이직 결심 이유는?

Q. 그렇다면 CRM 마케팅을 어떻게 설명할 수 있을까요?
'어떻게 하면 효율적인 비용으로 우리 고객들을 서비스에 유입, 재구매하게 만들까'를 고민하는 직무라고 생각해요.
특히 요즘 시장이 수익성을 중요하게 보고 있어서 어떻게 하면 더 많은 고객을 효율적으로 끌어들일 수 있는지를 주로 고민하고 있는데요. 그래서 고객들에게 쿠폰이나 포인트 같은 혜택을 주면서도, 불필요한 비용을 다시 점검하고 테스트해보면서 고객을 설득하는 역할도 하고 있어요.

Q. CRM 마케터로 직무를 전환하게 된 계기가 있나요?
어떻게 하면 고객 관점에서 더 잘 이해하고, 고객 유형에 맞는 행동 패턴에 맞춰 액션을 취할 수 있는지에 대해 깊게 고민해보고 싶었어요.
저는 '고객이 좋아하는 것 혹은 고객을 이해하는 것’이 마케팅의 가장 첫 단계라고 생각해요. 결국 저희는 고객에게 서비스를 제공하는 것이기 때문에 고객이 원하는 상품을 팔아야 하는 거잖아요. 그러면 마케터가 하는 모든 고민의 주체는 고객이 된다고 봤죠.

본 게시글은 ‘100tothefuture’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

Q. 그렇다면&nbsp;CRM&nbsp;마케팅을 어떻게 설명할 수 있을까요?'어떻게 하면 효율적인 비용으로 우리 고객들을 서비스에 유입,&nbsp;재구매하게 만들까'를 고민하는 직무라고 생각해요.특히 요즘 시장이 수익성을 중요하게 보고 있어서 어떻게 하면 더 많은 고객을 효율적으로 끌어들일 수 있는지를 주로 고민하고 있는데요.&nbsp;그래서 고객들에게 쿠폰이나 포인트 같은 혜택을 주면서도,&nbsp;불필요한 비용을 다시 점검하고 테스트해보면서 고객을 설득하는 역할도 하고 있어요. Q. CRM&nbsp;마케터로 직무를 전환하게 된 계기가 있나요?어떻게 하면 고객 관점에서 더 잘 이해하고,&nbsp;고객 유형에 맞는 행동 패턴에 맞춰 액션을 취할 수 있는지에 대해 깊게 고민해보고 싶었어요.저는 '고객이 좋아하는 것 혹은 고객을 이해하는 것’이 마케팅의 가장 첫 단계라고 생각해요.&nbsp;결국 저희는 고객에게 서비스를 제공하는 것이기 때문에 고객이 원하는 상품을 팔아야 하는 거잖아요.&nbsp;그러면 마케터가 하는 모든 고민의 주체는 고객이 된다고 봤죠. 본 게시글은 ‘100tothefuture’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

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CRM마케터로 이직 결심 이유는?

OpenAI의 공동 창업자이자 수석 과학자인 일리야 수츠케버는 딥러닝의 아버지인 힌튼 교수의 제자로 AI계에 지대한 영향을 미친 과학자입니다.

한 때 크게 이슈가 되었던 샘 알트먼 쿠테타 사건 때 이 사건의 중심 인물 중 하나였는데요. 쿠테타 사건이 종결된 후 한참 조용해서 어떻게 된거냐 말이 많았는데, 결국 OpenAI를 떠나네요.

“매우 개인적으로” 의미 있는 새로운 프로젝트에 집중하기 위해 OpenAI를 떠난다고 발표했는데요. 다음 행보는 과연 어떤 것이 될지 기대 됩니다.

OpenAI의 공동 창업자이자 수석 과학자인 일리야 수츠케버는 딥러닝의 아버지인 힌튼 교수의 제자로 AI계에 지대한 영향을 미친 과학자입니다. 한 때 크게 이슈가 되었던 샘 알트먼 쿠테타 사건 때 이 사건의 중심 인물 중 하나였는데요. 쿠테타 사건이 종결된 후 한참 조용해서 어떻게 된거냐 말이 많았는데, 결국 OpenAI를 떠나네요. “매우 개인적으로” 의미 있는 새로운 프로젝트에 집중하기 위해 OpenAI를 떠난다고 발표했는데요. 다음 행보는 과연 어떤 것이 될지 기대 됩니다.

🗞️ 일리야 수츠케버 OpenAI를 떠난다

레버리지의 무기는 어떻게 접근해볼 수 있을까요? 다음 4가지로 이야기 드릴게요. (1) 먼저 내가 가진 부족한 부분을 인지 합니다. (2) 그리고 그걸 가진자를 발견합니다. 그런데 그 무기의 노하우는 겉으로 잘 드러나지 않습니다. (3) 때문에 이에 대한 집중 연구와 탐색이 필요합니다. 그런데 그걸 가진자가 다가와서 먼저 알아서 건네줄까요? 이 때 필요한 게 뭘까요?

누군가를 내 무기로 만들기 🚀

브랜딩? 마케팅?
항상 쓰는 말인데요
막상 뭔지 이야기하려면 헷갈리고 어려우시죠.
오래 관련 일을 해오신 분들의 생각을 담아 옵니다.

#1
삼성과 네이버를 거쳐
29CM와 스타일쉐어, 라운즈를 총괄하신
브랜딩 디렉터 전우성 님의 생각

마케팅은 직접적인 판매고를 올리기 위한 모든 행위,
브랜딩은 브랜드의 팬을 만드는 모든 과정이라고 생각해요.

이걸 위해 다양한 브랜드의 브랜딩 경험이 필요하죠.
특히 자신만의 감각과 크리에이티브가요.
본인만의 브랜딩에 대한 정의를 할 수 있어야 해요.

#2
6만 인스타그래머 &
브랜드 디자인회사 레이어 CEO
'브랜드 만드는 남자' 김주황 님의 생각

마케터와 브랜더의 차이
브랜더는 깊게 만들고, 마케터는 넓게 퍼뜨리는 것을 만듭니다. 브랜딩만 깊이 파면 고객을 놓칠 수 있어요. 마케팅만 보면 얕고 넓어질 수 있습니다. 결론적으로 둘은 밸런스를 맞춰 함께 가야 하는 존재이자 관계라고 생각합니다.

#3
29CM 창립멤버이자 EQL, OFM과 영화까지
다양한 마케팅을 리드해오신
23년 차 양수석 마케터님의 생각

브랜딩은 뿌리 같은 느낌이에요.
꽤 매력적인, 흔들리지 않을 가설과도 같죠.

29CM도 Guide To Betther Choice라고 하는
'선택을 잘할 수 있는 가이드'를 주는 게 핵심이었어요.

잘 정제된, 흔들리지 않는 본질을 계속 축적하는 것.
그게 브랜딩이라고 생각해요.

그걸 많은 사람들에게 알려주는 것.
그게 마케터라고 생각합니다.

즉 브랜드와 마케팅, 두 개가 전혀 다른 속성이 아닌 거죠.
브랜딩을 하는 축적의 과정에서
마케터가 커뮤니케이션을 하면서

뿌리를 만드는 나무(브랜딩),
그 나무에 새순(고객)이 돋아날 수 있게 하는 역할,
그 과정을 만들어야 해요.

결국 마케터는
브랜드의 팬덤을 만드는 사람이 되어야 합니다.

ㅡ

이렇게 궁금증이 생기면 먼저 경험을 하신 분들의 생각을 들여다 본 후에 나의 생각을 찾아가면 좋아요. 여러분이 생각하는 브랜딩과 마케팅의 차이는 뭔가요? 여러분이 만들어가고 싶은 것은 어떤 건가요?

여러분만의 정의를 찾아 만들어 가세요. 그게 모여 철학이 되고 실력이 됩니다.
비즈니스, 커리어, 브랜딩까지 성장 무기가 필요하신가요?

*무기레터 VOL.5 에 포함된 내용을 담아봅니다.
*구독하시면 내일의 무기를 받아보실 수 있습니다. 🚀

브랜딩? 마케팅? 항상 쓰는 말인데요 막상 뭔지 이야기하려면 헷갈리고 어려우시죠. 오래 관련 일을 해오신 분들의 생각을 담아 옵니다. #1 삼성과 네이버를 거쳐 29CM와 스타일쉐어, 라운즈를 총괄하신 브랜딩 디렉터 전우성 님의 생각 마케팅은 직접적인 판매고를 올리기 위한 모든 행위, 브랜딩은 브랜드의 팬을 만드는 모든 과정이라고 생각해요. 이걸 위해 다양한 브랜드의 브랜딩 경험이 필요하죠. 특히 자신만의 감각과 크리에이티브가요. 본인만의 브랜딩에 대한 정의를 할 수 있어야 해요. #2 6만 인스타그래머 &amp; 브랜드 디자인회사 레이어 CEO '브랜드 만드는 남자' 김주황 님의 생각 마케터와 브랜더의 차이 브랜더는 깊게&nbsp;만들고,&nbsp;마케터는 넓게 퍼뜨리는&nbsp;것을 만듭니다. 브랜딩만 깊이 파면 고객을 놓칠 수 있어요. 마케팅만 보면 얕고 넓어질 수 있습니다. 결론적으로 둘은 밸런스를 맞춰 함께 가야 하는 존재이자 관계라고 생각합니다. #3 29CM 창립멤버이자 EQL, OFM과 영화까지 다양한 마케팅을 리드해오신 23년 차 양수석 마케터님의 생각 브랜딩은 뿌리 같은 느낌이에요. 꽤 매력적인, 흔들리지 않을 가설과도 같죠. 29CM도 Guide To Betther Choice라고 하는 '선택을 잘할 수 있는 가이드'를 주는 게 핵심이었어요. 잘 정제된, 흔들리지 않는 본질을 계속 축적하는 것. 그게&nbsp;브랜딩이라고 생각해요. 그걸 많은 사람들에게 알려주는 것. 그게&nbsp;마케터라고 생각합니다. 즉 브랜드와 마케팅, 두 개가 전혀 다른 속성이 아닌 거죠. 브랜딩을 하는 축적의 과정에서 마케터가 커뮤니케이션을 하면서 뿌리를 만드는 나무(브랜딩), 그 나무에 새순(고객)이 돋아날 수 있게 하는 역할, 그 과정을 만들어야 해요. 결국 마케터는 브랜드의 팬덤을 만드는 사람이 되어야 합니다. ㅡ 이렇게 궁금증이 생기면 먼저 경험을 하신 분들의 생각을 들여다 본 후에 나의 생각을 찾아가면 좋아요. 여러분이 생각하는 브랜딩과 마케팅의 차이는 뭔가요? 여러분이 만들어가고 싶은 것은 어떤 건가요? 여러분만의 정의를 찾아 만들어 가세요. 그게 모여 철학이 되고 실력이 됩니다. 비즈니스, 커리어, 브랜딩까지 성장 무기가 필요하신가요? *무기레터 VOL.5 에 포함된 내용을 담아봅니다. *구독하시면 내일의 무기를 받아보실 수 있습니다. 🚀

Stibee

브랜딩은 뭐고 마케팅은 뭐예요?

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 사고 대처 능력 키우

Test UI changes and production fixes with the powerful network response overrides in Chrome DevTools. Mock response headers, files, API requests, and more wi...

Override and mock network responses #DevToolsTips

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다.

저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다.

프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.
https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다. 저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다. 프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI ﻿

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API의 응답을 프론트에서 손쉽게 변경하기

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다.

현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다.

이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다.

이들의 특징은 다음과 같다.
 1. 리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다
 2. 자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다
 3. 실수를 인정하지 않는다
 4. 사과라는걸 모른다
 5. 남탓을 한다.
 6. 다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.
 7. A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다
 8. 모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다

이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다.

 * 잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.
 * 피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.
 * 상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.
 * 인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.
 * 생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.
 * 팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.

직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다.

현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다.

이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다.

앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다. 현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다. 이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다. 이들의 특징은 다음과 같다.<ol ><li>리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다</li><li>자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다</li><li>실수를 인정하지 않는다</li><li>사과라는걸 모른다</li><li>남탓을 한다.</li><li>다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.</li><li>A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다</li><li>모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다</li></ol> 이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다. <ul ><li>잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.</li><li>피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.</li><li>상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.</li><li>인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.</li><li>생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.</li><li>팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.</li></ul> 직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다. 현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다. 이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다. 앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

직장에서 나르시스트를  상대하는 방법

몇 달 전, 반려생활에 처음 합류한 후 진행했던 첫 과제에 대한 내용을 블로그에 포스팅했더니 좋은 반응을 많이 받았습니다. 그래서 이번엔 시간을 조금 더 앞당겨, 반려생활에 합류하게 되기까지의 과정을 블로그에 적어 공유해 보고자 합니다. 반려생활에 지원할 무렵인 2023년 11월, 저는 우아한테크코스라는 부트캠프 캠퍼스에서 한창 프로그래밍 공부를 하고...

반려생활, 서버 개발자, 700대 1

반려생활에 입사하진 4개월된 승현님이 합류까지의 과정을 재미나게 적어주셨네요.

https://blog.ban-life.com/%EB%B0%98%EB%A0%A4%EC%83%9D%ED%99%9C-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-700%EB%8C%80-1-1aa370e64781

반려생활에 입사하진 4개월된 승현님이 합류까지의 과정을 재미나게 적어주셨네요. https://blog.ban-life.com/%EB%B0%98%EB%A0%A4%EC%83%9D%ED%99%9C-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-700%EB%8C%80-1-1aa370e64781

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반려생활에 합류하기 위한 여정

Next.js 환경에서 개발을 하다보면 Hydration에러를 종종 만나게 되는데요. 이 에러는 서버에서 생성된 HTML과 클라이언트에서 생성되는 HTML간에 불일치가 발생할때 발생합니다.

가령 useEffect내 API호출을 한다던지, 세션이나 쿠키 같은 요인에 따라 렌더링 컴포넌트가 다를때라던지, 자바스크립트 실행 타이밍이 다를때 이 에러를 접하게 되는데요.

이 Hydration에러는 왜 발생하는 것일까요??
근본적인 원인은 렌더링을 두 번 하기 때문입니다. 서버 사이드 렌더링 후, 클라이언트 사이드에서 추가 렌더링을 하면서 데이터의 불일치가 발생하는 것인데요. 

그럼 왜 렌더링을 두 번 할까요? 언뜻 보기엔 두 번 렌더링이 비효율적인것 같아 보이는데요. 두 번 렌더링을 하게 되면 최초 초기 로딩 시 최소한의 정보만을 포함하고 있어 빠르게 렌더링이 가능합니다. 또한 검색엔진은 빠른 렌더링을 중요한 랭킹 요소로 고려하므로 SEO에도 유리 합니다. 초기 렌더링 이후에는  DOM 요소에 속성을 매칭 시키는 작업을 하는데요. 이 이벤트 리스너를 붙이는 작업은 페이지를 다시 그리지 않으므로 추가적인 렌더링 비용이 발생하지 않습니다.

따라서, Hydration은 효율적인 초기 페이지 로딩과 동적 웹 애플리케이션 기능의 균형을 맞추기 위한 과정 입니다. 다만 Hydration 에러는 개발 과정에서 다루기 까다로운 문제중 하나인데요. Next.js 에서도 에러를 줄이기 위한 방안을 지속적으로 모색하고 기술적인 접근을 제공하고 있습니다. 예를 들어 Zustand에서는 과거에 persist미들웨어를 사용할때 Hydration에러가 발생하였는데요 V3부터는 클라이언트 측에서 상태를 다시 로드하도록 하여 서버와 클라이언트 사이의 데이터 불일치 문제를 해결하였습니다. 

Hydration 과정과 이로 인해 발생할 수 있는 에러를 제대로 관리하면, 사용자 경험을 향상시키고 웹사이트의 성능을 최적화할 수 있습니다.

Next.js 환경에서 개발을 하다보면 Hydration에러를 종종 만나게 되는데요. 이 에러는 서버에서 생성된 HTML과 클라이언트에서 생성되는 HTML간에 불일치가 발생할때 발생합니다. 가령 useEffect내 API호출을 한다던지, 세션이나 쿠키 같은 요인에 따라 렌더링 컴포넌트가 다를때라던지, 자바스크립트 실행 타이밍이 다를때 이 에러를 접하게 되는데요. 이 Hydration에러는 왜 발생하는 것일까요??근본적인 원인은 렌더링을 두 번 하기 때문입니다. 서버 사이드 렌더링 후, 클라이언트 사이드에서 추가 렌더링을 하면서 데이터의 불일치가 발생하는 것인데요.&nbsp; 그럼 왜 렌더링을 두 번 할까요? 언뜻 보기엔 두 번 렌더링이 비효율적인것 같아 보이는데요. 두 번 렌더링을 하게 되면 최초 초기 로딩 시 최소한의 정보만을 포함하고 있어 빠르게 렌더링이 가능합니다. 또한 검색엔진은 빠른 렌더링을 중요한 랭킹 요소로 고려하므로 SEO에도 유리 합니다. 초기 렌더링 이후에는&nbsp; DOM 요소에 속성을 매칭 시키는 작업을 하는데요. 이 이벤트 리스너를 붙이는 작업은 페이지를 다시 그리지 않으므로 추가적인 렌더링 비용이 발생하지 않습니다. 따라서, Hydration은 효율적인 초기 페이지 로딩과 동적 웹 애플리케이션 기능의 균형을 맞추기 위한 과정 입니다. 다만 Hydration 에러는 개발 과정에서 다루기 까다로운 문제중 하나인데요. Next.js 에서도 에러를 줄이기 위한 방안을 지속적으로 모색하고 기술적인 접근을 제공하고 있습니다. 예를 들어 Zustand에서는 과거에 persist미들웨어를 사용할때 Hydration에러가 발생하였는데요 V3부터는 클라이언트 측에서 상태를 다시 로드하도록 하여 서버와 클라이언트 사이의 데이터 불일치 문제를 해결하였습니다.&nbsp; Hydration 과정과 이로 인해 발생할 수 있는 에러를 제대로 관리하면, 사용자 경험을 향상시키고 웹사이트의 성능을 최적화할 수 있습니다.

Next.js 개발 시 자주 마주치는 Hydration 에러 이해

Microsoft Word - sosp067-decandia1.doc

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요.

이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다.

이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요.

앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~ 

 1. Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store:
 * Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 2. Google File System:
 * Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 3. Scaling Memcached at Facebook:
 * Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf

 4. BigTable:
 * Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4

 5. Borg - Large Scale Cluster Management at Google: 
 * Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 6. Cassandra:
 * Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4

 7. Attention Is All You Need: 
 * 기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&utm_medium=email

 8. Kafka:
 * Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.
 * https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email 

 9. FoundationDB:
 * FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 10. Amazon Aurora:
 * Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다. 
 * https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 11. Spanner: 
 * Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 12. MapReduce:
 * MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 13. Shard Manager:
 * Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&utm_medium=email

 14. Dapper:
 * Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 15. Flink:
 * Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine

 16. A Comprehensive Survey on Vector Databases:
 * 벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다. 
 * https://arxiv.org/pdf/2310.11703

 17. Zanzibar:
 * 구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 18. Monarch: 
 * 구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 19. Thrift:
 * Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 20. Bitcoin:
 * 비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 21. WTF - Who to Follow Service at Twitter:
 * WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 22. MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine:
 * Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다. 
 * https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 23. GoTo Considered Harmful: 
 * https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 24. Raft Consensus Algorithm:
 * Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다. 
 * https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 25. Time Clocks and Ordering of Events:
 * 분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다. 
 * https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요. 이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다. 이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요. 앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~&nbsp; <ol ><li>Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store: </li></ol><ul ><li>Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="2"><li>Google File System: </li></ol><ul ><li>Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="3"><li>Scaling Memcached at Facebook: </li></ol><ul ><li>Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf</li></ul> <ol start="4"><li>BigTable: </li></ol><ul ><li>Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4</li></ul> <ol start="5"><li>Borg - Large Scale Cluster Management at Google:&nbsp; </li></ol><ul ><li>Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="6"><li>Cassandra: </li></ol><ul ><li>Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4</li></ul> <ol start="7"><li>Attention Is All You Need:&nbsp;</li></ol><ul ><li>기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="8"><li>Kafka: </li></ol><ul ><li>Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.</li><li>https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email&nbsp;</li></ul> <ol start="9"><li>FoundationDB: </li></ol><ul ><li>FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="10"><li>Amazon Aurora: </li></ol><ul ><li>Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="11"><li>Spanner:&nbsp; </li></ol><ul ><li>Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="12"><li>MapReduce: </li></ol><ul ><li>MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="13"><li>Shard Manager:</li></ol><ul ><li>Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="14"><li>Dapper: </li></ol><ul ><li>Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="15"><li>Flink: </li></ol><ul ><li>Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine</li></ul> <ol start="16"><li>A Comprehensive Survey on Vector Databases: </li></ol><ul ><li>벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://arxiv.org/pdf/2310.11703</li></ul> <ol start="17"><li>Zanzibar: </li></ol><ul ><li>구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="18"><li>Monarch:&nbsp;</li></ol><ul ><li>구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="19"><li>Thrift: </li></ol><ul ><li>Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="20"><li>Bitcoin: </li></ol><ul ><li>비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="21"><li>WTF - Who to Follow Service at Twitter: </li></ol><ul ><li>WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="22"><li>MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine: </li></ol><ul ><li>Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="23"><li>GoTo Considered Harmful:&nbsp;</li></ol><ul ><li>https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="24"><li>Raft Consensus Algorithm: </li></ol><ul ><li>Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="25"><li>Time Clocks and Ordering of Events: </li></ol><ul ><li>분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul>

allthingsdistributed.com

“컴퓨터 세계를 완전히 변화시킨 25개의 논문”

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다.

정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다.

얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠.

일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다.

여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다. 정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다. 얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠. 일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다. 여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람, 하는 사람

일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관입니다.

문제정의가 일머리의 90%입니다

일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관인데요. 많은 경우 요청으로 일을 시작하거든요. 요청을 받으면 무릎반사처럼 요청에 따라 일을 할 때가 많습니다. 요청한 기간에 맞춰, 요청한 태스크를 해드리는 것은 '내부 고객을 위한 서비스 제공자'라는 마인드를 길러줄 때도 있지만, 정말 문제가 무엇인지 모르고 목표가 아니라 태스크 자체에 매몰되도록 만듭니다. 항상 '문제가 무엇인가요?'라는 질문을 요청한 동료와 함께 정의하는 것부터 시작해야 합니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

"나에게 1시간이 주어진다면, 55분 동안 문제를 찾고 5분 동안 그것을 풀 것이다" - 아인슈타인

다음 5가지 방법은 문제를 제대로 정의하기 위해서 직접 해볼 수 있는 행동 가이드입니다.

1️⃣ 직접 사실 확인하기

검색해서 답을 찾는 것으로는 부족합니다. 간접조사는 직접조사와 함께 조합할 때 힘이 있습니다. 사용자 경험이나 비즈니스 문제를 표면적인 데이터로만 정의하는 것이 아니라 직접 써보고, 직접 써본 사람을 만나보는 것이 필요합니다. UX 리서치는 문제를 정확하게 정의하기 위한 목적으로 활용되고 있습니다.

2️⃣ 문제를 정확하게 표현하기

추상적이거나 모호하게 서술한 문제는 해결할 수 없습니다. 예컨대, "전기차 배터리 성능이 너무 떨어진다"라는 문제는 해결하기 어렵습니다. "전기차 주행거리를 400km 이상으로 늘려야 한다"로 바꾸면 어떨까요? 측정할 수 있는 문제로 바꾸었고, 목표를 짚을 수 있습니다. 의견, 판단이 아니라 관찰할 수 있는 사실에서 출발해야 문제를 정확하게 정의할 수 있습니다.

3️⃣ 거꾸로 생각하기

문제를 보면 답을 구하고 싶어 집니다. 대화할 때도 비슷합니다. "이게 고민이에요"라고 말한 상대에게 무언가 도움이 되는 답을 말해주고 싶습니다. 그냥 들어주기만 해도 도움이 될 때에도 말이죠. 문제를 발견하면 바로 해결책을 찾기보다는 관점을 달리해서, "이게 왜 문제일까?"라는 질문으로 시야를 틔우는 것이 중요합니다. "전기차 주행거리가 400km 이상으로 늘려야 한다"의 진짜 문제는 '에어컨을 켠 상태로는 300km밖에 갈 수 없다'와 같이 다른 상황적 요인이 단서가 될 수 있습니다.

4️⃣ "왜" 그런지 반복해서 묻기

정의한 문제에 대해서 해결책을 정하기 전에 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던져보는 겁니다. 5 WHYS라는 기법을 활용할 수도 있습니다. 진짜 문제는 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던졌을 때 발견할 수 있습니다. 오티스 엘리베이터는 엘리베이터 속도에 대한 불만을 해결하려고 강력한 모터와 윤활 시스템을 만들었지만, 불만은 사그라들지 않았습니다. 본질은 엘리베이터 속도가 아니라 엘리베이터에서 느끼는 지루함이었죠. 거울을 설치하자 불만은 사그라들었습니다. 도착할 때까지 기다리는 시간이 지루해서 생긴 불만은 모터로 해결할 수 없었습니다.

5️⃣ 내가 틀릴 수 있다는 것을 의심하기

19세기 위대한 심리학자 윌리엄 제임스는 "고작 자신의 편견을 재배열할 뿐이면서 자신은 생각을 하고 있다고 믿는 사람이 한둘이 아니다"라는 말을 남겼습니다. 데이비드 롭슨의 <지능의 함정>에서는 똑똑한 사람일수록 오히려 특정한 종류의 어리석은 생각에 더 쉽게 빠져들 수 있다며 그 이유로 머리가 좋고 교육 수준이 높은 사람들은 이를테면 실수에서 교훈을 얻거나 타인의 조언을 받아들이는 성향이 상대적으로 적다는 점, 실수를 해도 제법 그럴듯한 논쟁으로 자기 논리를 정당화하는 능력이 남보다 뛰어나기 때문에 자신의 견해에 의심을 품지 않는 교조적 태도가 그 원인이라고 지적합니다. 문제정의를 제대로 하려면 적절한 의심과 겸손, 균형감각이 필요합니다.

https://www.redbusbagman.com/problems/

일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관인데요. 많은 경우 요청으로 일을 시작하거든요. 요청을 받으면 무릎반사처럼 요청에 따라 일을 할 때가 많습니다. 요청한 기간에 맞춰, 요청한 태스크를 해드리는 것은 '내부 고객을 위한 서비스 제공자'라는 마인드를 길러줄 때도 있지만, 정말 문제가 무엇인지 모르고 목표가 아니라 태스크 자체에 매몰되도록 만듭니다. 항상 '문제가 무엇인가요?'라는 질문을 요청한 동료와 함께 정의하는 것부터 시작해야 합니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] "나에게 1시간이 주어진다면, 55분 동안 문제를 찾고 5분 동안 그것을 풀 것이다" - 아인슈타인 다음 5가지 방법은 문제를 제대로 정의하기 위해서 직접 해볼 수 있는 행동 가이드입니다. 1️⃣ 직접 사실 확인하기 검색해서 답을 찾는 것으로는 부족합니다. 간접조사는 직접조사와 함께 조합할 때 힘이 있습니다. 사용자 경험이나 비즈니스 문제를 표면적인 데이터로만 정의하는 것이 아니라 직접 써보고, 직접 써본 사람을 만나보는 것이 필요합니다. UX 리서치는 문제를 정확하게 정의하기 위한 목적으로 활용되고 있습니다. 2️⃣ 문제를 정확하게 표현하기 추상적이거나 모호하게 서술한 문제는 해결할 수 없습니다. 예컨대, "전기차 배터리 성능이 너무 떨어진다"라는 문제는 해결하기 어렵습니다. "전기차 주행거리를 400km 이상으로 늘려야 한다"로 바꾸면 어떨까요? 측정할 수 있는 문제로 바꾸었고, 목표를 짚을 수 있습니다. 의견, 판단이 아니라 관찰할 수 있는 사실에서 출발해야 문제를 정확하게 정의할 수 있습니다. 3️⃣ 거꾸로 생각하기 문제를 보면 답을 구하고 싶어 집니다. 대화할 때도 비슷합니다. "이게 고민이에요"라고 말한 상대에게 무언가 도움이 되는 답을 말해주고 싶습니다. 그냥 들어주기만 해도 도움이 될 때에도 말이죠. 문제를 발견하면 바로 해결책을 찾기보다는 관점을 달리해서, "이게 왜 문제일까?"라는 질문으로 시야를 틔우는 것이 중요합니다. "전기차 주행거리가 400km 이상으로 늘려야 한다"의 진짜 문제는 '에어컨을 켠 상태로는 300km밖에 갈 수 없다'와 같이 다른 상황적 요인이 단서가 될 수 있습니다. 4️⃣ "왜" 그런지 반복해서 묻기 정의한 문제에 대해서 해결책을 정하기 전에 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던져보는 겁니다. 5 WHYS라는 기법을 활용할 수도 있습니다. 진짜 문제는 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던졌을 때 발견할 수 있습니다. 오티스 엘리베이터는 엘리베이터 속도에 대한 불만을 해결하려고 강력한 모터와 윤활 시스템을 만들었지만, 불만은 사그라들지 않았습니다. 본질은 엘리베이터 속도가 아니라 엘리베이터에서 느끼는 지루함이었죠. 거울을 설치하자 불만은 사그라들었습니다. 도착할 때까지 기다리는 시간이 지루해서 생긴 불만은 모터로 해결할 수 없었습니다. 5️⃣ 내가 틀릴 수 있다는 것을 의심하기 19세기 위대한 심리학자 윌리엄 제임스는 "고작 자신의 편견을 재배열할 뿐이면서 자신은 생각을 하고 있다고 믿는 사람이 한둘이 아니다"라는 말을 남겼습니다. 데이비드 롭슨의 &lt;지능의 함정&gt;에서는 똑똑한 사람일수록 오히려 특정한 종류의 어리석은 생각에 더 쉽게 빠져들 수 있다며 그 이유로 머리가 좋고 교육 수준이 높은 사람들은 이를테면 실수에서 교훈을 얻거나 타인의 조언을 받아들이는 성향이 상대적으로 적다는 점, 실수를 해도 제법 그럴듯한 논쟁으로 자기 논리를 정당화하는 능력이 남보다 뛰어나기 때문에 자신의 견해에 의심을 품지 않는 교조적 태도가 그 원인이라고 지적합니다. 문제정의를 제대로 하려면 적절한 의심과 겸손, 균형감각이 필요합니다. https://www.redbusbagman.com/problems/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪문제정의가 일머리의 90%입니다⟫

1. Research
- ChatGPT
- YouChat
- Perplexity
- Copilot
- Gemini

2. Image
- Leap AI
- Copilot
- Segmind
- Midjourney
- Stable Diffusion

3. CopyWriting
- Rytr
- Copy AI
- Writesonic
- Adcreative AI

4. Writing
- Jasper
- HIX AI
- Jenny AI
- Textblaze

5. Website
- 10Web
- Durable
- Framer
- Style AI

6. Video
- Klap
- Opus
- Eightify
- InVideo
- HeyGen
- Runway
- ImgCreator AI
- Morphstudio .xyz

7. Meeting
- Tldv
- Otter
- Noty AI
- Fireflies

8. SEO
- VidIQ
- Seona AI
- BlogSEO
- Keywrds ai

9. Chatbot
- Droxy
- Chatbase
- Mutual info
- Chatsimple

10. Presentation
- Decktopus
- Slides AI
- Gamma AI
- Designs AI
- Beautiful AI

11. Automation
- Make
- Zapier
- Xembly
- Bardeen

12. Prompts
- FlowGPT
- Alicent AI
- PromptBox
- Promptbase
- Snack Prompt

13. UI/UX
- Figma
- Uizard
- UiMagic
- Photoshop

14. Design
- Canva
- Flair AI
- Designify
- Clipdrop
- Autodraw
- Magician design

15. Logo Generator
- Looka
- Designs AI
- Brandmark
- Stockimg AI
- Namecheap

16. Audio
- Lovo ai
- Eleven labs
- Songburst AI
- Adobe Podcast

17. Marketing
- Pencil
- Ai-Ads
- AdCopy
- Simplified
- AdCreative

18. Startup
- Tome
- Ideas AI
- Namelix
- Pitchgrade
- Validator AI

19. Productivity
- Merlin
- Tinywow
- Notion AI
- Adobe Sensei
- Personal AI

20. Social media management
- Tapilo
- Typefully
- Hypefury
- TweetHunter

 * Source: https://twitter.com/HeyAbhishekk/status/1788778562897563965

1. Research- ChatGPT- YouChat- Perplexity- Copilot- Gemini 2. Image- Leap AI- Copilot- Segmind- Midjourney- Stable Diffusion 3. CopyWriting- Rytr- Copy AI- Writesonic- Adcreative AI 4. Writing- Jasper- HIX AI- Jenny AI- Textblaze 5. Website- 10Web- Durable- Framer- Style AI 6. Video- Klap- Opus- Eightify- InVideo- HeyGen- Runway- ImgCreator AI- Morphstudio .xyz 7. Meeting- Tldv- Otter- Noty AI- Fireflies 8. SEO- VidIQ- Seona AI- BlogSEO- Keywrds ai 9. Chatbot- Droxy- Chatbase- Mutual info- Chatsimple 10. Presentation- Decktopus- Slides AI- Gamma AI- Designs AI- Beautiful AI 11. Automation- Make- Zapier- Xembly- Bardeen 12. Prompts- FlowGPT- Alicent AI- PromptBox- Promptbase- Snack Prompt 13. UI/UX- Figma- Uizard- UiMagic- Photoshop 14. Design- Canva- Flair AI- Designify- Clipdrop- Autodraw- Magician design 15. Logo Generator- Looka- Designs AI- Brandmark- Stockimg AI- Namecheap 16. Audio- Lovo ai- Eleven labs- Songburst AI- Adobe Podcast 17. Marketing- Pencil- Ai-Ads- AdCopy- Simplified- AdCreative 18. Startup- Tome- Ideas AI- Namelix- Pitchgrade- Validator AI 19. Productivity- Merlin- Tinywow- Notion AI- Adobe Sensei- Personal AI 20. Social media management- Tapilo- Typefully- Hypefury- TweetHunter <ul ><li>Source: https://twitter.com/HeyAbhishekk/status/1788778562897563965</li></ul>

X (formerly Twitter)

20가지 작업 대체를 위한 100가지 AI 도구

To answer that, I would like to say that, mastering these do's and don'ts while writing code isn't just about impressing your peers (though that's a nice bonus). It's about writing code that's easier...

15 + 11 Mistakes Every Java Developer MUST avoid TODAY

1. Nulls와 Optionals
Bad Practice: 메서드에서 바로 null을 리턴하는 건 NPE를 유발할 수 있습니다.
public String getString() {
	return null;
}

Good Practice: null에 대한 명확한 핸들링과 에러 방지를 위해 Optional을 사용합니다.
public Optional<String> getString() {
	return Optional.empty();
}

 
2. String.valueOf()로 String 변환
Bad Practice: + 연산자를 사용해 문자열을 합칩니다.
double d = 3.14525;
String s = "" + d;

Good Practice: 내장 메서드를 활용합니다.
double d = 3.14245;
String s = String.valueOf(d);

 
3. array를 복사할 때 Arrays.copyOf() 
Bad Practice: 정석적으로 array를 복사합니다.
int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = new int[sourceArray.length];
for (int i = 0; i< sourceArray.length; i++) {
	targetArray[i] = sourceArray[i];
}

Good Practice: Arrays.copyOf() 메서드를 사용합니다.
int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

 
4.  컬렉션이 비어있는지 체크하기 위해 isEmpty()
Bad Practice: length()나 size()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.length() == 0) {
	// Do something
}

Good Practice: isEmpty()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.isEmpty()) {
	// Do something
}

 
5. Concurrent Modification Exception 방지
Bad Practice: 리스트를 순회하고 있는 동안 요소를 제거하여 ConcurrentModificationException을 일으킵니다.
List<String> words = new ArrayList<>();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

for(String word : words) {
	if (word.equals("A")) {
 	words.remove(word);
 }
}

Good Practice: iterator remove 메서드나 removeIf() 메서드를 사용합니다. 
List<String> words = new ArrayList<>();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

Iterator<String> iterator = words.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
 String word = iterator.next();
 if (word.equals("A")) {
 iterator.remove(); // Use iterator's remove method to safely remove elements
 }
}

System.out.println(words); // Output: [B, C]

 
6. 정규표현식 사전 컴파일
Bad Practice: 런타임 시에 정규표현식을 컴파일합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.matches("Hello.*")) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = text.replaceAll("\\s", "");

Good Practice: 정규표현식을 사전컴파일하고 재사용합니다.
final Pattern PATTERN1 = Pattern.compile("Hello.*");
final Pattern PATTERN2 = Pattern.compile("\\s");

String text = "Hello, World!";
if(PATTERN1.matcher(text).matches()) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = PATTERN2.matcher(text).replaceAll("");

 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/124]
원문

1. Nulls와 OptionalsBad Practice: 메서드에서 바로 null을 리턴하는 건 NPE를 유발할 수 있습니다.<pre ><code class="language-java">public String getString() {
	return null;
}</code></pre>Good Practice: null에 대한 명확한 핸들링과 에러 방지를 위해 Optional을 사용합니다.<pre ><code class="language-java">public Optional&lt;String&gt; getString() {
	return Optional.empty();
}</code></pre>&nbsp;2. String.valueOf()로 String 변환Bad Practice: + 연산자를 사용해 문자열을 합칩니다.<pre ><code class="language-java">double d = 3.14525;
String s = "" + d;</code></pre>Good Practice: 내장 메서드를 활용합니다.<pre ><code class="language-java">double d = 3.14245;
String s = String.valueOf(d);</code></pre>&nbsp;3. array를 복사할 때 Arrays.copyOf()&nbsp;Bad Practice: 정석적으로 array를 복사합니다.<pre ><code class="language-java">int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = new int[sourceArray.length];
for (int i = 0; i&lt; sourceArray.length; i++) {
	targetArray[i] = sourceArray[i];
}</code></pre>Good Practice: Arrays.copyOf() 메서드를 사용합니다.<pre ><code class="language-java">int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);</code></pre>&nbsp;4.&nbsp; 컬렉션이 비어있는지 체크하기 위해 isEmpty()Bad Practice: length()나 size()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.length() == 0) {
	// Do something
}</code></pre>Good Practice: isEmpty()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.isEmpty()) {
	// Do something
}</code></pre>&nbsp;5. Concurrent Modification Exception 방지Bad Practice: 리스트를 순회하고 있는 동안 요소를 제거하여 ConcurrentModificationException을 일으킵니다.<pre ><code class="language-java">List&lt;String&gt; words = new ArrayList&lt;&gt;();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

for(String word : words) {
	if (word.equals("A")) {
 	words.remove(word);
 }
}</code></pre>Good Practice: iterator remove 메서드나 removeIf() 메서드를 사용합니다.&nbsp;<pre ><code class="language-java">List&lt;String&gt; words = new ArrayList&lt;&gt;();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

Iterator&lt;String&gt; iterator = words.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
 String word = iterator.next();
 if (word.equals("A")) {
 iterator.remove(); // Use iterator's remove method to safely remove elements
 }
}

System.out.println(words); // Output: [B, C]</code></pre>&nbsp;6. 정규표현식 사전 컴파일Bad Practice: 런타임 시에 정규표현식을 컴파일합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.matches("Hello.*")) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = text.replaceAll("\\s", "");</code></pre>Good Practice: 정규표현식을 사전컴파일하고 재사용합니다.<pre ><code class="language-java">final Pattern PATTERN1 = Pattern.compile("Hello.*");
final Pattern PATTERN2 = Pattern.compile("\\s");

String text = "Hello, World!";
if(PATTERN1.matcher(text).matches()) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = PATTERN2.matcher(text).replaceAll("");</code></pre>&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/124]원문

🕊️ [Medium] 자바 개발자가 피해야 하는 11가지 실수 (

CRM 마케팅에서 흔히 발생하는 실패 요인 중 오해하기 쉬운 3가지 항목을 깊이 있게 분석합니다.

왜 CRM 마케팅은 실패하는가: 오해하기 쉬운 3가지 사실

CRM 마케팅에서 흔히 발생하는 실패 요인 중 오해하기 쉬운 3가지에 대해 다뤄봤습니다:
 1. CRM 마케팅은 저렴한 마케팅이다?
 2. CRM 마케팅은 초기 스타트업에게 필요없다?
 3. CRM 마케팅은 메시지만 보내면 끝이다?

CRM 마케팅은 단순히 도구나 전략이 아닌, 고객과의 관계를 깊게 다질 수 있는 방법 중 하나입니다. 그러나 오해하기 쉬운 실패 요인들을 제대로 인식하지 못한다면, CRM 마케팅은 성공하기 어렵습니다. 따라서 이러한 요인들을 철저히 검토하고 개선하는 것이 중요합니다.
https://blog.notifly.tech/why-crm-marketing-fails/

CRM 마케팅에서 흔히 발생하는 실패 요인 중 오해하기 쉬운 3가지에 대해 다뤄봤습니다:<ol><li>CRM 마케팅은 저렴한 마케팅이다?</li><li>CRM 마케팅은 초기 스타트업에게 필요없다?</li><li>CRM 마케팅은 메시지만 보내면 끝이다?</li></ol> CRM 마케팅은 단순히 도구나 전략이 아닌, 고객과의 관계를 깊게 다질 수 있는 방법 중 하나입니다. 그러나 오해하기 쉬운 실패 요인들을 제대로 인식하지 못한다면, CRM 마케팅은 성공하기 어렵습니다. 따라서 이러한 요인들을 철저히 검토하고 개선하는 것이 중요합니다.https://blog.notifly.tech/why-crm-marketing-fails/

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CRM 마케팅에 대해 오해하기 쉬운 3가지

Pricing, Marketplace
- Investigated statistical selection bias (Winner’s Curse) in the bottom-up attribution process in A/B testing framework for an unbiased estimate of the attribution from experiments

Data Science Intern

Experimentation, Infrastructure
- Implemented novel experimention methodologies, including efficient testing of the treatment effects in percentile metrics, detecting heterogeneous treatment effects, and customizing variance reduction techniques
- Led ’Experimentation Council’, the experimentation experts group setting best experimentation practices at Airbnb and prioritizing feature requests from product teams to experimentation platform team

Senior Data Scientist

Lead data-informed product development at Banksalad, Korea’s leading mobile app for personal finance management. Guided product teams in setting user hypotheses, conducting impact estimation, designing experiments with target metrics, and making decisions based on experiment results.

CRM 마케팅에 대해 오해하기 쉬운 3가지

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