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데이터 옵스(DataOps) 엔지니어가 뜬다 (자동화된 데이터 파이프라인 설계법으로 진입하는 최신직업 전략) 데이터 분석과 머신러닝이 비즈니스 중심에 들어오면서, “데이터 파이프라인”의 중요성이 급부상하고 있습니다. 하지만 데이터를 수집하고 처리하는 과정은 여전히 복잡하고 반복적이며 오류에 취약합니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 DataOps(데이터옵스)입니다. 이는 단순한 직무가 아니라, 데이터의 흐름을 설계하고 자동화하며 지속적으로 개선하는 전문 기술 분야입니다.이번 글에서는 DataOps 엔지니어란 누구이며, 어떤 툴과 기술을 기반으로 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하는지, 그리고 비전공자 또는 커리어 전환자가 어떻게 이 분야에 진입할 수 있는지를 실제적인 관점에서 분석합니다.DataOps란 무엇인가 – DevOps 이후의 데이터 운영 패러다임DataOps는 “Data Operations.. 2025. 7. 22.
자동화 스페셜리스트가 뜬다 – Zapier로 일하는 방식 바꾸는 최신직업 전략 업무 자동화는 더 이상 특정 부서의 전유물이 아닙니다. 일의 구조를 이해하고, 프로세스를 설계하며, 도구를 통해 이를 구현하는 역량은 이제 디지털 시대의 핵심 직무 역량으로 자리 잡았습니다. 특히 Zapier는 그 중에서도 기술 비전공자조차도 실무 자동화를 설계할 수 있는 대표적인 노코드 플랫폼으로 부상하고 있습니다.이 글에서는 Zapier를 활용해 새로운 직업군으로 진입하는 전략과, 실무에서 어떻게 자동화 스페셜리스트로 성장할 수 있는지 구체적으로 살펴봅니다.자동화 스페셜리스트란 무엇인가?자동화 스페셜리스트(Automation Specialist)는 단순히 반복 작업을 줄이는 사람이 아닙니다. 이들은 비즈니스 흐름을 분석하고, 그 흐름에 필요한 도구들을 연결하여 최적의 생산성을 만들어내는 자동화 설계자.. 2025. 7. 21.
AI 기반 UX 리서처 실무 가이드 – Maze·Hotjar·Useberry로 사용자 행동을 자동 분석하다 기존의 UX 리서치는 인터뷰, 관찰, 설문, 사용성 테스트 등의 방법에 의존했습니다. 하지만 이는 시간과 비용이 많이 드는 데다, 재현성과 확장성 측면에서 한계가 뚜렷했습니다. 특히 빠른 반복과 실험을 요구하는 디지털 제품 환경에서는 속도가 가장 큰 장애물이었습니다.바로 이 지점에서 AI 기반 UX 분석 도구들이 등장합니다.이들 툴은 다음의 특징을 가집니다:자동화된 사용자 행동 기록: 클릭, 스크롤, 시선 이동 등 행동 기반 로그 수집실시간 히트맵 및 경로 분석: 인터랙션 기반 UI 문제 자동 감지원격 사용자 테스트 가능: 실제 환경에서 무제한 테스트 참여 유도AI 기반 리포트 요약: 데이터 패턴을 분석해 인사이트 도출이제 리서처는 더 이상 단독 작업자가 아닙니다. Maze, Useberry 같은 자동화.. 2025. 7. 20.
커리어 전환기로서 AI 서비스 PM에 도전하는 전략 (2편 :기존 기획자·마케터·비전공자의 커리어 전환 전략) AI 기반 제품과 서비스를 기획하고 운영하는 직무가 궁금하신가요? 이 글은 ‘AI 서비스 PM’이라는 새로운 역할을 중심으로, 실제 커리어 전환과 실무 접근법을 다룹니다. 만약 이 직무 자체가 생소하게 느껴지신다면, 먼저 글부터 읽어보시길 권합니다.전환기의 갈림길에서 AI를 선택해야 하는 이유기획자, 마케터, 디자이너, 운영자, 심지어 영업 담당자까지 오늘날 수많은 직군이 “기존의 방식이 더는 통하지 않는다”는 위기감을 체감하고 있습니다.특히 생성형 AI, 챗봇, 음성비서 기술의 급속한 확산은 업무의 자동화를 넘어서, ‘직무 자체의 재편성’을 요구하는 시대를 만들어가고 있습니다. 이러한 전환기의 해답 중 하나가 바로 AI 서비스 PM입니다.이 직무는 단순히 인공지능을 기획하는 것을 넘어서,사용자 경험(.. 2025. 7. 19.
챗봇·음성비서 시대의 기획 전문가 AI 서비스 PM이란? (1편 : AI 서비스 PM 직무 정의와 시장 변화) AI 서비스 PM, 단순한 기획자가 아니다 AI 기술이 서비스 중심으로 확장되면서 ‘AI 서비스 PM’이라는 직군이 새롭게 주목받고 있습니다.여기서 PM(Product Manager)은 단순히 기획서를 쓰는 역할에 머무르지 않습니다. 특히 챗봇, 음성비서, 추천 시스템, 고객센터 자동화 등 AI 기반 인터페이스와 사용자 경험을 설계해야 하는 만큼, 기술 이해와 비즈니스 감각, UX 감수성이 동시에 요구됩니다. AI 서비스 PM은 기획의 초점이 기존 웹·앱 UI와는 다릅니다. 대화형 인터페이스의 흐름 설계, 자연어 처리 모델의 역할 정의, 사용자 데이터 기반의 지속적 개선 루프 설계가 핵심입니다. 따라서 이 직무는 더 이상 기술자와 기획자 사이의 ‘중간자’가 아니라, AI 솔루션을 비즈니스로 전환시키는 전.. 2025. 7. 19.
자율주행 시대를 준비하는 최신직업 분석 : 모빌리티 UX 디자이너 ! 자동차는 더 이상 '기계'가 아니다한때 자동차는 단순한 기계였습니다. 운전자가 직접 조작하고, 물리적인 버튼과 레버로 통제되는 하드웨어 중심의 제품이었습니다. 하지만 이제 자동차는 ‘움직이는 스마트 디바이스’가 되고 있습니다. 특히 자율주행 기술의 가속화는 운전자의 역할을 ‘운전자’에서 ‘탑승자’로 바꾸고 있습니다. 이와 함께, 차량 내부의 사용자 경험(UX)은 전례 없는 재정의가 이뤄지고 있습니다. 단순한 디자인을 넘어서, 움직이는 공간 전체의 ‘경험을 설계’하는 전문가가 필요해졌습니다. 그 주역이 바로 모빌리티 UX 디자이너입니다. 이 직무는 단순히 자동차를 ‘예쁘게’ 만드는 디자이너가 아닙니다. 탑승자가 차량 내에서 경험하는 모든 순간, 즉 ‘탑승 전–탑승 중–탑승 후’의 전 과정에 걸친 서비스 흐.. 2025. 7. 18.

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