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[데이터 분석가의 숫자유감] 3화
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나는 연차가 많아도 실력은 3~4년 차 정도에 머무는 사람들을 자주 본다. 이런 사람들의 공통적인 특징은 학습하려 하지 않고 변화를 좋아하지 않는다는 것이다. 왜 그렇게 되었을까? 내 나름대로 추정해 보면 성장이 정체되었다고 느꼈을 때 원인을 찾지 못하고(않고), 성장이 멈춘 채 시간이 흘렀을 것이다. 성장하지 못했다는 불안감은 점점 익숙함으로 바뀌고 익숙함은 현실에 안주하게 만든다. 결국 경력이 늘어나도 성장은 멈춰 있게 된 것은 아닐까? 그렇다면 왜 성장이 정체된다고 느낄까? 문제 해결의 핵심은 문제를 정의하는 것이다. 문제를 제대로 정의하지 못하면 시간을 낭비하고 문제가 반복적으로 일어난다. 내가 겪고 옆에서 지켜본 바로는 크게 두 가지 이유가 있다.
성실하게 학교에, 학원에, 야간학습까지 하며 19살까지 청춘을 책상 앞에서 보낸 73.7%의 대한민국 학생들은 대학교에 진학한다(2021년 기준, 교육통계서비스). 고등학교 시절 유일한 목표가 대학 진학이었다면, 대학 진학 후 다시 유일한 목표는 ‘취업’으로 설정된다. 19살까지는 국, 영, 수 점수를 올리기 위해 잠자는 시간을 제외한 모든 시간을 올인했으니, 나의 적성이나 장점에 대해 깊이 시간을 들여 고민하고 탐구하고 실험해보는 시간을 가지기 어려웠다. 그러니 원해서 선택했던 점수에 맞추어 선택했던 ‘전공’ 하나를 제외하고는 다시 원점부터 시작이다.
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ChatGPT는 아직 CX에서 우리가 기대하는 수준의 해결책을 제안하지 못하고 있습니다. 고객 문제에서 시작한 서비스가 아니라, 기술 자체에서 시작한 제품이기 때문인데요. 자사의 고객 응대 시나리오와 운영에 필요한 리소스를 학습시킨다고 해도 FAQ의 범주를 벗어나긴 어렵습니다. 챗봇과 채팅 상담이라는 값비싼 솔루션을 대중의 영역으로 전환시킨 것 외에는 명확한 비즈니스 모델을 제안하지 못하고 있는 실정입니다. 그래서 이번 글에서는 현재 CX 업계 트렌드를 함께 알아보고, 주목할 만한 사례와 전략에 대해 살펴보고자 합니다.
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2023년 쿠버네티스를 보다 원할하게 사용하기 위한 많은 제품들이 나와 있지만, 역설적으로 너무 많은 제품들이 있기 때문에 오히려 선정하기 어려움이 있습니다. 이에 시장에서 많은 레퍼런스를 가지고 있고, 안정적으로 동작하는 제품들로 구성된 표준 아키텍처가 있어야 한다고 판단했습니다. 다음의 선정한 제품들은 쿠버네티스를 시작하는 분들은 위한 가이드 또는 새로운 영역을 구성 추가할 때 참고할 수 있는 내용이라고 이해해 주시면 좋겠습니다. 일부는 이미 디 팩토(de facto / 사실상 표준)인 경우도 있지만, 상황에 따라서는 한국 시장에 맞게 선정한 제품도 있습니다.
에러 해결을 위한 가장 확실한 방법은 코드 전체를 확인하는 것입니다. 하지만 모든 코드를 확인하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 따라서 에러 해결을 위한 가장 효율적인 방법은 현재 겪고 있는 상황을 잘 정리하여 질문하는 것입니다. 이때 재현 가능한 예제(또는 reprex)를 활용할 수 있는데요. 이 방법은 질문자의 현 상황을 답변자가 쉽고 정확하게 이해하고, 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있도록 현상을 구현하는 것을 말합니다. 이번 글에서 개발자가 알아두면 좋은 재현 가능한 예제와 reprex 활용법에 대해 살펴보겠습니다.
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