앵그리 비버's IT를 부탁해 앵그리 비버's IT를 부탁해

예전에 열심히 학습하던 스타트업 자료들을 다시 살펴보는 중입니다. 2014년도에 학습했던 자료가 더 많네요. ㅎㅎ 지금 돌이켜 보면 그 당시처럼 열심히 할 수 있을까? 라는 생각도 좀 드네요. 잘 몰라서 더 열심히 할 수 있었던 것도 있고 하지만 지금은 얼마나 힘들지 느껴지니까 두려운 마음도 좀 생기는 것도 사실이고요. 일단 지금은 계속/압축 성장을 멈추지 않는 것이 중요하다는 생각입니다. [Weekly BIZ] 지각 출근 빼고 뭐든 허용된다 지각 출근 빼고 뭐든 허용된다 지각 출근 빼고 뭐든 허용된다 premium.chosun.com 관리자가 알아야 할 기획자 트레이닝 방법 7가지 관리자가 알아야 할 기획자 트레이닝 방법 7가지 - 'Startup's Story Platform’ 과장이상으로 올라가 보..

예전에 열심히 학습하던 스타트업 자료들을 다시 살펴보는 중입니다. 시간이 흘렀지만 지금도 참고할만한 좋은 내용이 많이 있네요. 스타트업을 하면서 가졌던 열정을 다시 불러오는 계기도 되고요. 크큭 돌이켜보면 아래의 내용들이 꼭 스타트업에만 해당되는 것은 아닌 것 같고 회사에서도 중요하게 작용하는 느낌을 많이 받습니다. 특히 PM(Product Manager) 역할을 수행하다보니 더욱 더 공감이 되고요. 앞으로도 종종 살펴봐야겠네요. 2013 와이콤비네이터 스타트업 스쿨의 명언들(1) – “우리는 이미 이루어진 것들을 하기 위해 이 곳에 있는 것이 아니다” 2013 와이콤비네이터 스타트업 스쿨의 명언들(1) - "우리는 이미 이루어진 것들을 하기 위해 이 곳에 있는 것이 아니다" - beSUCCESS 201..

지난 포스팅에서 애자일 / 스크럼 / 스프린트에 대한 이야기를 해보았고 스프린트가 잘 안되는 이유(1)에 대해서 이야기를 해보았습니다. 오늘도 스프린트가 잘 안되는 이유(2)에 대해서 소개해보려고 합니다. 스프린트를 진행하다 보면 계획 회의 때 제품 백로그 -> 스프린트 백로그 옮기게 되는데요. 사실 이때 제품 백로그에서 스프린트 백로그로 옮길 수 있는 조건은 최초 추정을 한 제품 백로그여야 한다는 점입니다. 그런데 인터넷에서 검색하다 보면 "How to estimate story points"에 대한 글은 많지만 “When to estimate story points”가 별로 없어요. 그래서 저도 스토리 포인트 미팅은 언제 해야되지? 라는 의문을 갖게 되었는데요. 음… 결국 스토리 포인트 미팅은 정해진..

지난 포스팅에서 애자일 / 스크럼 / 스프린트에 대한 이야기를 해보았는데요. 사실 실제로 해보면 잘 되는 느낌보다는 잘 안되는 느낌이 훨씬 더 강합니다. 음... 잘 안되는 이유는 너무 많지만 오늘은 그 중에서 추정에 대한 이야기를 해보려고 합니다. 스프린트를 회고하다 보면 - 최초 추정이 잘 안되어서 실제로 업무를 끝내는데 시간이 오래 걸렸다. - 그래서 끝내기로 했던 작업을 많이 못 끝냈다. - 그래서 야근을 했다. - 하지만 결국 못 끝냈다. 등등의 내용을 많이 듣게 되는데요. 지금 남기는 글이 정답은 아니지만 왜 이러한 결과가 나왔는지 생각해보면 (이건 개인적인 생각과 의견입니다.) 최초에 추정이 제대로 안되었기 때문인 것 같아요. 그러면 최초에 추정을 제대로 하려면 어떻게 해야 할까요? 일단 추..

올해 Axure 9 버전이 출시 되었습니다. https://www.axure.com/ 8 버전에 익숙해 있다가 9 버전을 사용해보니 처음엔 좀 어렵네요. 확실히 불편한 점도 있고요. 하지만 분명히 장점이 있으니까 9 버전이 나왔겠죠(?).. 아직 발견은 못 했지만 ㅋㅋㅋ 아직 학생이신 분들은 라이선스를 꼭 무료로 받아서 학습해보면 도움이 잘 될 것 같아요. 요즘 Product Manager라면 프로토타이핑 툴 1개 정도는 사용할 수 있어야죠 ㅎㅎ 처음에 잘 배워두면 자신만의 큰 강점이 되는 것 같아요. 교육 할인은 여전히 진행 중이네요. 학생과 선생님께는 무료 라이선스가 제공됩니다. https://hanminwoo.com/26

지난 시간에 액슈어(Axure)의 리피터(repeater)를 활용해서 dataset을 구성했고 해당 dataset에 드랍다운 검색 필터를 적용해 보았습니다. 이번 포스팅에서는 지난 시간에 이어 이미 생성된 dataset의 정렬(오름/내림)을 표현할 수 있는 방법을 소개합니다. 먼저 지난 포스팅에서 학습(?)했던 드랍다운리스트와 dataset 구성하기를 활용하여 dataset을 구성합니다. 지난 번에 만들때와 모습이 약간 다를 수 있는데요. 날짜(Date)의 형식이 조금 변경되었습니다. YYYY-MM-DD 그 이유는 정렬할 때 액슈어(Axure)에서 지원하는 형식이 2가지인데 그 양식을 맞추도록 데이터를 변경했습니다. 이런 모습을 준비해 주시면 됩니다. 각 헤드(표의 레이블)를 클릭하면 오름/내림정렬이 가..

지난 시간에 액슈어(Axure)의 리피터(repeater)를 활용해서 dataset을 구성해보았는데요. 오늘은 지난 시간에 리피터(repeater)로 구성한 dataset에 드랍다운 검색 필터를 적용해보겠습니다. 각종 조회목록 프로토타입(prototype)을 만들때 활용해보면 좋을 것 같습니다. 생각보다 매우 대단히 유용해요. ㅎㅎ 먼저 지난 포스팅에서 학습(?)했던 드랍다운리스트와 dataset 구성하기를 활용하여 dataset을 구성합니다. 이런 모습을 만들예정이예요. 드랍다운리스트는 전체, 접수, 처리중, 완료라는 Value를 추가했습니다. 조회목록의 제목은 임의로 추가했습니다. ID, 처리상태, 접수자, 접수일, 완료일 그리고 repeater dataset 구성인데요. 이 부분이 잘 적용되어야 합..

각종 조회 목록을 만들때 “표(table)”보다 유용한 기능이 있는데요. 그것이 바로 액슈어(Axure)의 “리피터(repeater)”입니다. 리피터를 통해 dataset을 구성하면 필터, 정렬, 열추가, 열삭제 등 조회목록에서 기본적으로 필요한 기능을 프로토타입(Prototype)으로 구현해서 커뮤니케이션에 활용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 repeater dataset 구성하는 방법을 확인해보겠습니다. 먼저 repeater를 1개 추가합니다. repeater를 추가하면 자동적으로 3개의 row가 생기는데요. 그 이유는 row 3개에 1, 2, 3으로 입력된 Value가 자동적으로 입력되어 있기 때문입니다. 데이터가 어떻게 입력되는지 살펴보겠습니다. 그리고 이제는 데이터를 추가해보겠습니다. 아직 ..