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“비즈니스 통찰력 강화가 관건, It 전문가의 이해 능력 향상 방법 5가지”

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이 기사에서 중점적으로 다룰 주제는 디지털 개척자가 비즈니스 통찰력의 필수적인 측면인 회사의 비즈니스 모델, 시장 세그먼트, 고객, 제품, 기회, 위험 및 규정 준수 요구사항을 더 잘 이해하기 위해 어떻게 해야 하는지다. 이 지식과 이해가 없으면 기술 전문가는 명시적인 요구사항으로 문서화되지 않은 비즈니스 요구를 파악하거나 기술적인 전문 용어를 사용하지 않고 이해관계자의 질문에 답하는 데 어려움을 겪게 된다. 또한 특정 역할에만 해당되는 어려움도 있다. 개발자는 최종 사용자 페르소나, 애플리케이션 또는 기능이 다양한 사용자의 작업을 어떻게 지원하는지 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 데이터 과학자는 비즈니스 팀이 대시보드 또는 머신 러닝 모델을 어떻게 사용하는지 이해하지 못할 수 있다. IT 운영 엔지니어 및 서비스 데스크 관리자는 가동 중단, 성능 문제 또는 기타 사고가 고객과 직원에게 미치는 영향을 공감 및 이해하지 못할 수 있다. 비즈니스에 대한 지식을 개발한다는 것은 어렵게 느껴질 수 있다. 특히 우선순위가 높은 작업만으로 과부하 상태라는 점과 새로운 기술을 익히기 위해 필요한 노력을 감안하면 더욱 그렇다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 한 가지 접근 방법은 이 과정을 일상적인 기술 업무의 일부로 도입하는 것이다. 이렇게 하면 IT 부서의 더 많은 사람들이 비즈니스에 대해 배우고 비즈니스 우선순위에 대처하면서 자신감을 키울 수 있다. 제품 관리 역할 및 분야 설정

애자일 방법론에서는 릴리스 일정을 수립하고 사용자 스토리의 우선순위를 정할 때 비즈니스 목표, 우선순위, 최종사용자 요구사항, 수락 기준을 이해하기 위해 제품 소유자 역할을 할당한다. 이는 애자일 팀이 비즈니스 가치와 전략적 우선순위를 이해하기 위함이다. 또한, 규모가 큰 조직이나 고객 대면 기술을 개발하는 조직에서는 제품 관리자를 할당하여 최종 사용자 여정을 이해하고 로드맵을 개발하며 성공 기준을 설정한다. 제품 관리자는 제품 소유자와 협력하여 고객 가치 제안을 이해하고 비즈니스 요구사항의 근본적인 이유를 파악하는 역할을 한다.

제이슨 제이블레키는 에이펙스애널리틱스의 조달 부문 수석 부사장으로서 “제품과 고객 사이를 연결하는 기술 전문가는 고객을 성공으로 이끄는 동시에 비즈니스 실무자로서 통찰력을 개발하기에 이상적인 위치에 있다. 핵심 기회는 회사별 과제와 실제 전략 및 가용한 기회를 이해하는 것”이라고 말했다. 제품 소유자와 개발자는 제대로 된 비즈니스 이해가 필요하며, 시스템의 작동 방식에만 몰두하는 것보다 비즈니스를 위한 기능과 가치를 파악하는 것이 중요하다고 지적했다.

고객 주도 피드백 루프 만들기

고객 주도 피드백 루프 만들기

애자일 방법론으로 한 걸음 더 깊이 들어가면, 애자일 팀은 최종 사용자와 이해관계자부터 백로그 및 개발 프로세스로 이어지는 피드백 루프를 구축해야 한다. 이를 통해 고객의 요구사항과 피드백을 지속적으로 수용하며 제품 또는 서비스를 조정해야 한다. 스프린트 리뷰 시간에 완료된 사용자 스토리를 시연하고, 릴리스 주기 막바지에는 사용자 수락 테스트를 진행하며, 소프트웨어가 릴리스된 후에는 설문조사와 인터뷰를 통해 피드백 루프를 구축할 수 있다. 이를 통해 고객의 구매 행동 및 사용 패턴에 대한 통찰력을 얻고, 스크럼 또는 린 스타트업 방법론을 적용하여 제품이 고객의 욕구와 요구사항에 부합하도록 주기적으로 조정할 수 있다.

애자일 팀은 최종 사용자의 피드백과 요구사항을 연구하여 솔루션에서 문제를 분리해야 한다. 현재 기술 전문가들은 AI, 예측 모델링, 자동화, 통합 등 다양한 기능을 활용하여 최종 사용자가 워크플로우에 대한 전략적 피드백을 제공하는 방식과 다른 방식으로 비즈니스 문제를 해결할 수 있다고 밝혔다. 이에 대해 키스플로우(Kissflow)의 CPO 디네시 바라하라잔은 “최종 사용자가 워크플로우 프로세스를 분석하고 병목 지점을 찾아내고 개선을 제안할 때 비효율성을 해결하는 것이 필수적인 만큼 민첩한 혁신을 고려하는 IT팀은 AI를 채택해야 한다”고 강조했다. 따라서, 애자일 방법론을 활용한 피드백 루프 구축은 고객 중심의 개발과 혁신을 통해 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 방안이 될 수 있다.

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이해관계자 호기심 자극

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비즈니스 통찰력 개발은 기술 전문가가 일방적으로 비즈니스 가치와 요구사항을 배우는 형태가 되면 안 된다. 비즈니스 이해관계자가 기술적 통찰력을 강화하고 대화를 통해 문제, 기회, 해결책 절충점에 대한 공동의 이해를 개발할 기회도 있다. 긱스터(Gigster)의 수석 솔루션 엔지니어 훔베르토 모레이라는 “기술 전문가와 직접 상호작용할 수 있는 기회 역시 비즈니스 이해관계자에게 일상적으로 사용하는 툴이 어떻게 개발되는지, 그 이면을 살펴볼 유용한 기회를 제공하므로 이 만남은 대체로 소통이 부족한 두 그룹 모두에 이득이 될 수 있다”고 말했다. IT팀이 기술 및 비즈니스 통찰력을 개발하기 위한 협업 환경을 만들 때 선택할 수 있는 방법은 다음과 같다.

기회에 대한 비전 선언문 초안 작성이 포함된 브레인스토밍 세션을 진행하고 기술 전문가가 잠재적인 기술 솔루션에 대해 토론하고 시연하도록 한다. 이로써 비즈니스 팀은 비즈니스 과제와 기회를 파악하고 기술 팀은 자신의 솔루션을 소개하며 상호작용하게 된다.

한 기술의 작동 방식에 대한 학습 프로그램을 마련하되, 프로그램을 시작할 때 비즈니스 이해관계자가 비즈니스 과제와 기회에 대해 설명하도록 한다. 이렇게 함으로써 비즈니스 이해관계자는 자신의 요구사항과 관련된 기술에 대해 보다 자세히 알게 되고, 기술 전문가는 비즈니스 측의 요구사항을 이해하면서 기술을 학습할 수 있다.

워크플로우를 완료하는 과정에서 최종 사용자를 따라가보도록 요청하고 기술 작동 방식에 대한 전문 지식을 공유하고 개선 기회를 더 잘 이해한다. 이렇게 함으로써 비즈니스 이해관계자는 최종 사용자의 요구사항을 직접 파악하면서 기술적인 동작 원리에 대한 이해도를 높일 수 있으며, 기술 팀은 최종 사용자의 피드백을 받아들이고 워크플로우를 개선할 수 있다.

비즈니스 이해관계자가 개발 및 데이터 과학 팀과 함께 직접 참여하여 문제를 정의하고 기술을 배우고 해결책을 마련하는 해커톤을 실시한다. 이를 통해 비즈니스 이해관계자는 개발과 데이터 과학의 과정을 경험하면서 프로젝트에 대한 이해도를 높이고, 데이터 과학 팀은 비즈니스 측의 요구사항을 이해하면서 해결책을 개발할 수 있다.

문제의 근본 원인 분석에 비즈니스 측의 참여를 요청해서 기술적 장애물을 공유하고 중대한 또는 반복되는 사고가 비즈니스에 미치는 영향을 파악한다. 이를 통해 비즈니스 측은 기술적인 문제를 이해하고, 기술 팀은 비즈니스에 미치는 영향을 고려하면서 문제를 해결할 수 있다.

위의 예시 활동에서 핵심적인 목표는 모든 참가자가 비즈니스 및 기술 관심사 전반에 대한 폭넓은 지식 공유 대화를 나누는 데 있다. 이를 통해 기술 전문가와 비즈니스 이해관계자는 서로의 역할과 관심사에 대해 더 잘 이해할 수 있고, 상호간의 소통과 협력이 원활히 이루어질 수 있다.

당신의 글쓰기가 확 달라지는 2가지 글쓰기 기술 (백승권 글쓰기 강사)

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자동화에 앞서 세부적인 워크플로우부터 포착

자동화에 앞서 세부적인 워크플로우부터 포착하는 것은 자동화의 규모와 복잡성을 이해하기 위한 핵심 단계이다. 최종 사용자를 따라가는 것은 비즈니스 통찰력을 개발하는 한 가지 방법이며, 기술 전문가들은 이러한 검토를 사용하여 단계를 자동화하거나 애플리케이션 간에 데이터 흐름을 통합할 수 있는 쉬운 방법을 찾는 경우가 많다. 자동화는 반복적인 규칙 기반 워크플로우의 생산성과 효율성을 높여주며, 대규모 AI 기반 하이퍼오토메이션은 직원이 창의력을 발휘할 수 있는 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 단순하고 반복적인 작업을 처리한다. 엔지니어는 자동화의 규모와 복잡성을 이해한 후에 솔루션에 착수해야 하며, 한 사용자의 여정을 따라가는 것만으로는 충분한 요구사항을 수집하기 어렵기 때문에 다양한 기술과 수작업 단계를 사용하여 여러 사람과 여러 부서가 관련된 복잡한 워크플로우를 리엔지니어링해야 한다. 기술 팀은 자동화 기회에 착수하기 전에 식스시그마 방법론을 따라 비즈니스 통찰력을 개발하기 위한 핵심 단계로 프로세스 흐름을 문서화하고 생산성을 측정하고 품질 결함 지표를 포착해야 한다.

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자동화에 앞서 세부적인 워크플로우부터 포착

데이터 품질과 관련된 문제를 조기에 다루는 것은 매우 중요하다. 특히 시민 데이터 과학, 머신러닝 예측 모델, 생성형 AI 대규모 언어 모델에 투자하는 조직이 증가하면서 낮은 데이터 품질은 주로 비즈니스 이해관계자들이 우려하는 결함이다. 많은 경우 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 개발자와 데이터 과학자는 데이터 시각화 및 데이터 과학 실험에 데이터를 사용하기 전에 데이터를 정리하는 방식으로 문제를 해결한다. 최종 사용자가 ERP 또는 CRM과 같은 기록 시스템에 데이터를 입력하거나 서드파티 소스의 데이터를 집계할 때 데이터 품질 문제를 추적하는 것은 비즈니스 통찰력을 개발하는 한 가지 방법이다. 소비 영역에서 테스트를 수행할 경우 많은 비용과 시간이 소모되므로 데이터가 변환 영역에 들어가기 전에 데이터를 검사하는 것이 중요하다. 데이터 품질을 비롯한 여러 사안에 대한 비즈니스 통찰력을 개발하는 최선의 방법은 비즈니스 프로세스를 관찰하고 최종 사용자 요구사항을 파악하며 많은 질문을 던져 ‘어떻게’와 ‘왜’를 분리하는 것이다. 기술 전문가는 이러한 단계를 통해 문제를 솔루션으로 변환하여 이해관계자가 쉽게 이해할 수 있는 언어로 설명할 수 있게 된다.

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