AI SDLC의 올바른 접근법과 사전 준비사항_0724
AI SDLC를 전면 자동화로 보는 접근의 위험성과 단계별 성숙도 차이를 정리했습니다. PoC 검증, 정량 KPI, Human-in-the-loop로 범위를 확정하는 전략을 제안했습니다.
#LLM#RAG#test
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[직무인터뷰] 티빙의 미래를 설계하는 Business Planning, 남기윤님
티빙 Business Planning 직무가 회사 목표를 숫자와 전략으로 연결하는 역할을 소개했습니다. 가입자·이용·손익 데이터를 함께 보며 지속가능한 성장을 기획하는 관점을 설명했습니다.
#OTT#KPI#재무 모델링
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[직무인터뷰] 티빙의 미래를 설계하는 Business Planning, 남기윤님
왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업의 AI 활용이 세계에 비해 뒤처진 이유와 경영 통합의 필요성을 정리했습니다. 전사 추진, 인재 육성, 데이터 준비를 바탕으로 지금 AI 트랜스포메이션을 시작해야 한다고 설명했습니다.
#LLM#prompt#PoC
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우아한 Cloud FinOps 여정
클라우드 비용을 단순 절감이 아닌 비즈니스 가치 중심의 최적화 관점에서 다뤘습니다. 단위경제 KPI와 협업 방식으로 FinOps를 실행한 경험을 정리했습니다.
#cloud#FinOps#AWS
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우아한 Cloud FinOps 여정
PM’s Pick : 우리가 스크랩한 인사이트
올리브영 PM들이 책, 영상, 뉴스레터에서 얻은 인사이트를 모아 공유했습니다. 사용자 스토리, 협업, KPI, 문제 정의 등 실무에 바로 적용할 관점을 제시했습니다.
#PM#KPI#문제 정의
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A/B테스트 기초(what, why, how)
A/B 테스트의 개념과 필요한 조건을 정리한 글입니다. 명확한 가설, 충분한 트래픽, 비즈니스 영향까지 함께 봐야 한다고 설명했습니다.
#A/B 테스트#분석#KPI
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Open Problems in Data&Analytics
검색 품질 개선을 위한 실험 효율화, 모델 기반 지표, KPI 보정 과제를 소개했습니다. 신뢰·공정성 평가와 분석 파이프라인 운영 개선 방향도 함께 다뤘습니다.
#A/B 테스트#CUPED#KPI
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엔라이즈 데이터 분석가의 A 부터 Z 까지
데이터 분석가의 이상치 탐지부터 실험 설계·사후분석, 추천 로직 설계까지의 업무를 소개했습니다. 사전 데이터와 KPI를 기반으로 제품 의사결정과 후속 실험을 지원하는 방식을 설명합니다.
#데이터 분석#이상치 탐지#인과추론
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엔라이즈 데이터 분석가의 A 부터 Z 까지
화해 제품 조직이 목적 중심으로 일하는 방법 part.2
제품 목표에 맞춰 밴드를 구성하고, 커버레터 공유와 배치 조율로 역할을 정렬했습니다. 최대 2주 온보딩으로 방향성·소통 방식·협업 기준을 합의했습니다.
#문화#온보딩#KPI
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데이터 자율주행을 위한 두가지 도구 대시보드와 데이터맵
문제 발견부터 실험까지 지원하도록 KPI·분석·모니터링 대시보드를 재구성했습니다. 핵심 지표의 연결 관계를 데이터맵으로 표현해 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.
#KPI#대시보드#데이터맵
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데이터 분석가가 몸값을 올리는 방법(1편)
데이터 분석가의 시장 가치를 높이는 지표 설계, 인사이트 제안, 커뮤니케이션 역량을 정리했습니다. 분석을 실험에 반영하고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 조직 선택의 중요성을 설명합니다.
#데이터 분석#KPI#실험
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데이터 분석가가 몸값을 올리는 방법(1편)