ITSelfer

World Class IT 책을 소개합니다.

이 책의 주제는 아래와 같습니다.

[IT 역량을 획기적으로 끌어올리는 다섯 가지 운영관리법]
1. 월드클래스 IT 인력을 채용하고 교육하고 유지하라
2. 안정적인 IT 인프라스트럭처를 구축하고 유지하라
3. 프로젝트와 포트폴리오를 효과적으로 관리하라
4. IT부서와 사업부서 간 파트너십과 IT부서 내 팀워크를 강화하라
5. 외주업체와 협력 관계를 구축하라

자신이 직접 혹은 외주업체를 통해 회사의 인프라와 시스템을 관리하거나, IT 프로젝트의 설계/관리/운영을 핸들링하는 직무 또는 직책을 가진 리더로서 근무하고 있다면, 

이 책은 집필된지 6년이 넘었지만 최신 트렌드와 기술에 초점이 맞춰진 대부분의 베스트셀러와는 달리, IT 산업을 직무로 하는 사람들이 겪는 업무를 해결하기 위한 보편적인 원칙에 대한 정의가 담겨져 있다는 점은 다른 책들과는 또 다른 매력으로 느껴졌습니다.

IT 기반의 회사가 아닌 유통업계의 IT 전공 based IT 기획자로 일하고 있습니다.

IT 기획자로서 개발해야 하는 기본 소양과 IT 전공자로서 개발해야 하는 능력을 키우려고 합니다.

1. IT 기획자

 1) 비즈니스 이해와 시스템 반영

 2) 프로젝트 관리

2. IT 전공자

 1) IT 계약 관리

 2) 하드웨어 엔지니어링, 소프트웨어 설계

 3) 외국어

비즈니스의 이해와 시스템으로의 반영, 상황에 따라 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있는 방법은

일상 과업를 진행하는 과정에서 얻어지는 결과가 실무에 적용하기에 적합하다고 생각합니다.

경험없는 개인의 학습을 통한 능력의 즉각 실무 적용은 초반 기대효과는 누릴 수 있겠으나,

결국 경험과 상황에 따라 일부 리스크가 따르기 마련입니다.

IT 전공자로서 개인의 학습은 인프라와 시스템의 도급 계약, 인프라 엔지니어링,

소프트웨어의 디테일한 로직 설계, 그리고 외국어가 기반이 되어야 흔한 IT 기획자 명함을 탈피할 수 있습니다.

앞으로 이 블로그를 통해 이루고자 하는 바는 아래와 같습니다.

1. IT 기획자로서 일상 과업에서 경험하는 비즈니스의 이해와 시스템 반영 결과 피드백

2. IT 기획자로서 일상 과업에서 경험하는 각기 다른 환경에서 적용한 프로젝트 관리 방법과 피드백 기록

3. IT 전공자로서 인프라와 시스템을 구성하는 유통업계 산업 內 계약의 Best Practice 구조 기록

4. IT 전공자로서 인프라(하드웨어)의 Best Practice 엔지니어링 구조 기록

5. IT 전공자로서 시스템(소프트웨어)의 Best Practice 방법론 기반 설계 구조 기록

6. IT 전공자로서 IT 업계에서 의사소통을 위해 필요로 하는 영어와 함축적인 의미를 담은 IT 업계 표준 영어 기록

1절 - 빅데이터 분석과 전략 인사이트

1. 빅데이터 회의론의 원인 및 진단

 1) 투자효과를 거두지 못했던 부정적 학습효과

 2) 빅데이터 성공사례가 기존 분석 프로젝트 사례에 포함

= 빅데이터에 포커스를 두는 것이 아닌, 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중해야 함

2. 빅데이터 분석의 핵심

 1) 관심의 증가

 2) 기존 프로세스의 자동화를 우선으로, 점차적으로 거지적이고 전략적인 가치를 이끌어 낼 수 있음 

 3) 'Big'이 아닌, 데이터 분석을 통해 어떤 시각과 통찰을 얻을 수 있느냐가 중요

 4) 전략과 비즈니스의 핵심 가치에 집중, 분석 평가지표를 개발하여 시장과 고객 변화에 대응할 수 있을 때, 비로소 빅데이터 분석은 가치를 가짐

3. 전략적 통찰

 1) 핵심적인 비즈니스 이슈에 집중하여 데이터를 분석하고 차별적인 전략으로 기업을 운영

4. 일차원적인 분석 vs 전략도출을 위한 가치기반 분석

 1) 일차원적인 분석의 문제점

  - 환경 변화와 같은 예기치 못한 변화에 대한 대응이 어려워 새로운 기회를 포착하기 힘듦

 2) 전략도출 가치기반 분석

  - 전략적인 통찰력 창출에 포커스를 뒀을 때, 분석은 해당 사업에 중요한 기회를 발굴하고, 주요 경영진의 지원을 얻을 수 있음

  - 일차원적인 분석을 통한 경험을 쌓아, 분석의 활용 범위를 더 넓고 전략적으로 변화시킬 수 있도록 발전

  - 사업 성과를 견인하는 요소들과 차별화를 꾀할 기회에 대해 전략적 인사이트를 주는 가치기반 분석단계로 전진

2절 - 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

1. 데이터 사이언스의 의미와 역할, 역량

 1) 의미

  - 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 시각화, 해커의 사고방식, 해당 분야의 전문지식을 종합한 학문

  - 다양한 유형의 데이터를 대상으로 분석 뿐만 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지 포함

 2) 역할

  - 비즈니스의 성과를 좌우하는 핵심 이슈에 답을 하고, 사업의 성과를 견인 (+소통력)

 3) 영역

 4) 역량

  - 복잡한 대용량 데이터를 구조화, 불완전한 데이터를 연결

  - 사소한 관계에서도 강력한 호기심을 가져, 문제의 이면을 파고들고, 질문을 찾아 검증 가능한 가설을 세우는 능력

  - 스토리텔링, 커뮤니케이션, 창의력, 열정, 직관력, 비판적 시각, 글쓰기 능력, 대화능력

  - Hard Skill

   -> 빅데이터에 대한 이론적 지식 : 관련 기법에 대한 이해와 방법론 습득

   -> 분석 기술에 대한 숙련 : 최적의 분석 설계 및 노하우 축적

  - Soft Skill

   -> 통찰력 있는 분석 : 창의적 사고, 호기심, 논리적 비판

   -> 설득력 있는 전달 : 스토리텔링, Visualization

   -> 다분야간 협력 : 커뮤니케이션

  - 통찰력있는 분석

   -> 직관과 전략, 경영 프레임워크 경험의 혼합

   -> 전체 업계의 방향과 고객이 중요시 하는 요소 이해

   -> 넓은 시야

  - 인문학의 열풍

3절 - 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

1. 빅데이터 패러다임 변화

2. 데이터 사이언스의 한계

 1) 사람의 주관적인 해석이 개입되는 단계 불가피

 2) 분석 결과가 의미하는 바는 사람에 따라 다른 해석을 충분히 야기

 3) 정량적인 분석도 가정에 근거한다는 사실

= 인문학을 통한 데이터의 잠재력, 새로운 기회, 창조의 밑그림 도출

출처: 윤종식, 『데이터 분석 (준)전문가 가이드』, (주)데이터에듀(2020)