사용성 평가나 설문 조사 그리고 인터뷰와 같은 사용자 조사는 고객 관점에서의 사업 기회 발굴과 디자인 개선에 대한 인사이트를 제공해 줍니다. 그렇지만 단순히 사용자 조사로 수집된 데이터만으로 의미 있는 정보를 제공해 주지는 않는데요. 그 속에 감추어진 의미 있는 정보를 파악하기 위해서는 수집된 데이터 특성에 맞는 적합한 분석을 진행하고, 이를 시각화하는 과정이 필요합니다. 이번 글에서는 객관적인 의사결정을 도와주는 정량적 데이터를 어떻게 분석하고, 시각화할 수 있는지에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
좋은 폴더 구조에 관한 이야기는 개발자들 간의 끊임없는 떡밥입니다. 정답이 있지 않고 프로젝트의 특징이나 크기, 주관적인 해석에 따라 정말 여러 가지 방법들이 존재하기 때문입니다. 마치 ‘좋은 코드란 무엇일까?’와 같은 급의 질문이 아닐까 생각이 듭니다. 이번 글에서는 좋은 폴더 구조 이야기 중 먼저 컴포넌트에 한정해서 한번 이야기해보려고 합니다. 컴포넌트를 정리하거나 아키텍처 혹은 디자인 시스템을 검색하다 보면 한번쯤은 만나게 되는 바로 Atomic Design Pattern에 대한 이야기입니다.