• 관심사 21.11.2014 No Comments

    여러분보다 유능하고 지식이 많은 사람은 채용하라.
    Do hire people who are smarter and more knowledgeable than you are.

    여러분에게 가르쳐줄 것이 없거나 도전하지 않을 사람은 채용하지 마라.
    Don’t hire people you can’t learn from or be challenged by.

    제품과 문화의 가치를 높일 사람은 채용하라.
    Do hire people who will add value to the product and our culture.

    이 두 가지 가치에 기여하지 못할 사람은 채용하지 마라.
    Don’t hire people who won’t contribute well to both.

    일을 해낼 사람을 채용하라.
    Do hire people who will get things done.

    문제점만 생각하는 사람은 채용하지 마라.
    Don’t hire people who just think about problems.

    집중적으로 자신에게 동기를 부여하는 사람, 열정을 가진 사람을 채용하라.
    Do hire people who are enthusiastic, self-motivated, and passionate.

    단순히 일자리를 원하는 사람은 채용하지 마라.
    Don’t hire people who just want a job.

    동료들에게 영감을 주며 일할 사람을 채용하라.
    Do hire people who inspire and work well with others.

    혼자 일하기 좋아하는 사람은 채용하지 마라.
    Don’t hire people who prefer to work alone.

    여러분의 팀이나 회사와 더불어 성장할 사람을 채용하라.
    Do hire people who will grow with your team and with the company.

    기술이나 관심사가 편협한 사람은 채용하지 마라.
    Don’t hire people with narrow skill sets or interests.

    성격이 원만하면서도 독특한 관심과 재능을 가진 사람을 채용하라.
    Do hire people who are well rounded, with unique interests and talents.

    오로지 일하기 위해 사는 사람은 채용하지 마라.
    Don’t hire people who only live to work.

    윤리적이고 개방적으로 소통하는 사람을 채용하라.
    Do hire people who are ethical and who communicate openly.

    정치적이거나 속임수를 쓰는 사람은 채용하지 마라.
    Don’t hire people who are political and manipulative.

    뛰어난 지원자를 발견할 때만 채용하라.
    Do hire only when you’ve found a great candidate.

    기준 이하의 것에 만족하지 마라.
    Don’t settle for anything less.

    출처: http://m.blog.naver.com/ksc12545/220167597238

  • 서비스분석

    – 서비스 이용 현황 분석
    – 사용자의 이용 행태 분석
    – 인기 키워드 동향 분석
    – 인기 컨텐츠 이용 현황 분석 등

    사전 대응

    – 판매 및 서비스 이용 추이
    + 지역, 국가별 분석을 통한 현황 관리

    운영 인텔리전스

    – 서비스는 잘 되고 있는지?
    + 컨텐츠 Life Cycle 분석
    + 검색 키워드와 선호 컨텐츠의 상관 관계
    + 인기 컨텐츠 분석
    + 사용자의 이동 경로 (Path) 분석

    비즈니스 인텔리전

    – 기획/마케팅 분석
    – 컨텐츠 소비 패턴 확인

  • 데이터는 다음과 같이 6가지 항목을 거친다.

    1. 필요, 목적

    – 무엇을 하고자 하는지 분석 항목이 Define되어야 한다. 논리를 펼치기 위한 가설을 사전에 수립해야 한다.
    – 수립된 가설을 검증하기 위해서 어떤 데이터가 필요한지를 정해야 한다.

    2. 수집

    – 수집 데이터는 여러가지 형태일 수 있다. 사내 존재하는 파일이거나 웹에 존재하는 블로그나 뉴스 기사, 새로운 데이터에 대해서는 인터뷰나 수작업을 통해서 생성해내는 과정을 포함한다.

    3. 가공

    – 수집된 데이터를 사용 (분석)할 수 있도록 가공해야 한다. 수작업 생성 파일에 대해서는 분석할 수 있는 Format으로 변환해야 하며, Unstructured Text에 대해서는 여러가지 의미를 추출하는 과정을 포함해서 Structured Format으로 변경이 필요하다. 또한 Binary로 작성된 파일에 대해서도 쉽게 활용할 수 있도록 Text 포맷으로 변환해야 한다.

    4. 저장 (보관)

    – 여러 유형의 Text 데이터를 보기 좋고 분석하기 쉽도록 표준화하고 구조화 하여 저장을 해야 한다. 또한 누구나 쉽게 access할 수 있는 저장소에 보관을 해야 한다.

    5. 분석

    6. 폐기

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