[이건 기본적으로 데이터 성숙 단계에 있는 초기의 많은 회사에서 일어나는 일에 대한 (다소 냉소적인) 묘사임] 초기 데이터 팀 세팅 시 일어날 수 있는 일들입니다. 1. 데이터 부족 및 조각난 데

[이건 기본적으로 데이터 성숙 단계에 있는 초기의 많은 회사에서 일어나는 일에 대한 (다소 냉소적인) 묘사임] 초기 데이터 팀 세팅 시 일어날 수 있는 일들입니다. 1. 데이터 부족 및 조각난 데이터 2. 데이터 팀의 업무가 무엇 인지에 대한 불명확한 기대 3. 데이터 드리븐 트레이닝이 되지 않은 제품팀 4. 근본적으로 데이터 중심 문화와 상충하는 문화 5. 데이터 리더십 없음 일원화된 데이터셋을 보기 위한 파이프라인 구축, 비즈니스 목표가 없던 머신러닝의 프로덕션화, 무엇보다도 데이터 팀의 협력 및 보고 라인 재설계 사례가 현실적으로 묘사되어 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해선 어떤 일을 해야할까? 1. 기본적으로 매시간 마다 프로덕션 DB를 데이터 웨어하우스에 덤프 2. 채용팀과 함께 Generalist Data Role 정의 3. 제품팀을 위해서 A/B 테스트가 무엇이고 어떻게 동작하는지를 설명하는 발표자료 작성 4. 데이터를 필요로 하는 조직 전체의 사람들과 주간 1:1 미팅을 셋업 5. 데이터팀에 보고하지 않는 다른 데이터 인력들과 시간을 보냄