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데이터로 설명하는 기획자를 목표로업무를 하다 보면엑셀을 매일 쓰는 시기도 있고,반대로 한동안 거의 열지 않는 시기도 있다.최근에는문서, 협업 툴, 대시보드 중심으로 일하다 보니엑셀을 ‘못 쓰는 건 아닌데, 자주 안 써서 감이 흐려진 상태’라는 느낌이 들었다.기능을 전혀 모르는 건 아니지만막상 엑셀을 열면“이걸 예전엔 어떻게 했더라?” 하고한 번 더 생각하게 되는 순간들이 늘어났다.그래서 이번에는엑셀을 새로 배우기보다는,잊혀졌던 실무 감각을 다시 끌어올리는 목적으로학습 일정을 정리해보기로 했다.전체 학습 목표실무 데이터 구조를 이해하고 설계할 수 있다조건, 기준, 분기 로직을 엑셀로 표현할 수 있다숫자를 “표”가 아니라 “의사결정 자료”로 만들 수 있다기획/운영/데이터 협업에서 엑셀로 소통할 수 있다1주차..

프로젝트 관리에서 자주 헷갈리는 개념 정리프로젝트를 진행하다 보면WBS, 간트차트, 마일스톤이라는 용어를 자연스럽게 쓰게 된다.하지만 막상 설명하려고 하면“다 일정 관리 아닌가?”“이게 뭐가 다른 거지?”라는 생각이 들 때도 많다.이번 글에서는기획자 입장에서 실제로 어떻게 다른지,그리고 어떻게 함께 쓰이는지를 정리해보려고 한다.WBS란 무엇인가WBS(Work Breakdown Structure)는프로젝트를 작업 단위로 쪼개는 구조도다.핵심은 단순하다.“이 프로젝트를 완수하려면어떤 일들이 필요할까?”WBS는 시간보다 범위와 구조에 집중한다.언제 할지보다, 무엇을 해야 하는지를 빠짐없이 정의하는 것이 목적이다.예를 들어 ‘회원가입 기능 개발’이라는 하나의 목표가 있다면,이를 기획, 디자인, 개발, QA 단위..

카피라이팅(Copywriting)이란?카피라이팅은유저에게 ‘지금 이 순간 가장 중요한 생각 하나’를 전달하는 글쓰기다.단순히 문장을 예쁘게 꾸미거나마케팅용으로 과장된 표현을 쓰는 일이 아니라,유저가 행동을 결정하기 전 겪는 고민을 대신 정리해주는 작업에 가깝다.“이 문장… 왜 이렇게 확신이 없지?”기획 업무를 하다 보면화면 구조, 기능 정의, 정책 정리는 비교적 빠르게 정리되는데카피를 쓰는 순간 손이 멈추는 경험을 자주 했다.문장을 쓰고 나면 늘 이런 생각이 들었다.너무 설명 같지 않나?마케팅 문구처럼 과장된 건 아닐까?굳이 이렇게 말해야 하나?결국 화면에는틀리진 않지만 아무것도 남지 않는 문장만 남았다.그동안 나는“나는 카피라이팅 감각이 없는 기획자다”라고 생각해왔는데,실무와 공부를 조금씩 하면서 생각..

매년 목표를 세우지만, 올해는 조금 더 현실적으로 그리고 지속 가능하게 살아보고 싶다.무리하게 욕심내기보다는, 지금 내가 서 있는 위치에서 한 단계씩 성장하는 것이 목표다.2025년보다 더 부지런히, 더 의식적으로 시간을 쓰는 한 해를 만들고 싶다.업무적 성장올해 가장 중요한 목표는 내가 맡은 게임 IP를 온전히 이해하는 것이다.단순히 기능이나 화면만 아는 수준이 아니라,유저가 왜 이 게임을 좋아하는지, 어떤 맥락에서 이 서비스가 운영되고 있는지까지 스스로 설명할 수 있을 정도로 파고들고 싶다.또 하나는 기획 스터디의 지속다.데이터, UX, 개발 영역을 얕게라도 꾸준히 공부하면서“기획자라서 모른다”는 말 뒤에 숨지 않고,개발자와 같은 언어로 이야기할 수 있는 기획자가 되는 것이 목표다.그리고 무엇보다 중..

한 문장 정의데이터 바인딩은 화면(UI)과 데이터(Model)를 연결하여,데이터가 변경되면 화면이 자동으로 갱신되도록 만드는 구조다.“기획자가 정의한 데이터 상태가 화면에 어떻게 반영되는가”왜 데이터 바인딩을 알아야 하는가기획에서 흔히 이런 말을 한다.“이 값 바뀌면 화면도 같이 바뀌어야 해요”“상태에 따라 버튼이 활성화돼야 해요”“서버 값 오면 자동으로 반영되나요?”이 질문들의 정체가 전부 데이터 바인딩이다.데이터 바인딩을 모르면화면이 왜 안 바뀌는지 모름개발 난이도 판단 불가UX 상태 설계를 감으로 하게 됨데이터 바인딩의 핵심 구성 요소1. Model (데이터)서버에서 내려온 값사용자가 입력한 값계산된 상태 값예:로그인 여부 (isLoggedIn)장바구니 수량 (cartCount)결제 가능 여부 (c..

한 문장 정의Feature Flag는 기능을 ‘개발 완료 여부’와 ‘서비스 공개 여부’로 분리하여,운영 중인 서비스에서 기능의 노출·차단·대상을 실시간으로 제어하는 메커니즘이다.이 문장이 핵심이다.개발 ≠ 오픈왜 이 개념이 등장했는가과거에는 이런 구조였다.기능 개발QA앱/웹 배포전체 유저에게 동시에 노출문제점:작은 수정도 전체 배포 필요장애 발생 시 롤백 어려움실험 불가능기획 변경 = 개발 재작업서비스가 커질수록 이 방식은 운영 불가능해짐그래서 나온 개념이 Feature Flag다.Feature Flag의 본질적 역할Feature Flag는 단순히 “켜고 끄는 스위치”가 아니다.기획 관점에서 보면 다음 4가지를 가능하게 만든다.릴리즈 전략 분리운영 리스크 흡수실험 가능한 UX의사결정의 데이터화Featur..

왜 이 용어가 개발–기획 사이에서 중요할까Rate Limit은기획서에는 거의 안 쓰이지만,서비스 장애·차단·외부 연동 실패의 원인으로 가장 많이 등장하는 개념입니다.기획자 입장에서는 보통 이렇게 생각합니다.“버튼 누르면 API 호출”“유저 행동마다 서버에 요청”“로그는 최대한 많이 쌓자”하지만 개발자 입장에서는 바로 이 질문이 나옵니다.“이거 요청 제한은 어떻게 할까요?”이때 등장하는 개념이 Rate Limit입니다.Rate Limit이란 무엇인가Rate Limit은 간단히 말해,특정 시간 동안 허용되는 요청(Request)의 최대 횟수입니다.예를 들면한 사용자당 1분에 60번한 IP당 초당 10번하나의 토큰당 하루 10,000번이 제한을 넘으면 서버는 더 이상 요청을 처리하지 않고,차단하거나에러를 반환..

1. Fast Data의 정의Fast Data란“데이터가 생성되는 즉시 수집·처리·분석되어실시간 또는 준실시간으로 서비스 의사결정에 활용되는 데이터”를 의미한다.기존의 데이터 분석이하루 단위배치 처리사후 분석 중심이었다면,Fast Data는초 단위, 밀리초 단위스트리밍 처리즉각적인 반응과 자동화를 목표로 한다.즉,‘많은 데이터(Big Data)’가 아니라‘빠르게 반응하는 데이터’가 핵심이다.2. Big Data vs Fast Data (개념 차이)Fast Data는 Big Data를 대체하는 개념이 아니라 보완하는 개념이다.Big Data→ “무엇이 일어났는가?”→ 과거 분석, 전략 수립, 리포트Fast Data→ “지금 무슨 일이 일어나고 있는가?”→ 즉각 대응, 실시간 UX 변화, 자동 제어실무에서는..

1) 한 문장 요약브라우저는 보안을 위해 “다른 출처(origin)”에서 온 요청을 제한한다. CORS는 서버가 응답 헤더로 어떤 출처에서의 요청을 허용할지(또는 거부할지) 선언하는 표준 메커니즘이다.2) 용어 정리Origin(출처) = scheme://host:port (예: https://www.example.com, http://localhost:3000)Same-Origin Policy = 브라우저 기본 보안 정책. 동일 출처끼리만 자원 공유 허용CORS = 서버가 응답 헤더로 허용 출처/메서드/헤더 등을 명시해 브라우저가 예외를 허용하게 하는 규칙Preflight(사전요청) = 브라우저가 실제 요청 전에 OPTIONS 요청으로 서버가 허용하는지 확인하는 단계Credentialed request ..

2025년, 나의 첫 번째 정규직 회사와의 이별인턴까지 합하면 이번이 세 번째 퇴사이지만, 그동안 참 고마운 분들을 많이 만났다는 점에서는 언제나 운이 좋았던 것 같다. 그리고 이번 퇴사는 그중에서도 특히 많은 감정이 남는다.정규직으로 처음 시작한 회사였고, 나에게는 새로운 세상과도 같았던 환경 속에서 예상보다 훨씬 더 큰 경험과 성장을 얻을 수 있었기 때문이다.입사 당시의 나를 떠올려보면, 무엇을 어떻게 시작해야 할지도 잘 모르는 채로 조심스러웠던 순간들이 많았다. 하지만 시간이 흐르면서 점점 맡은 일의 책임을 체감했고, 내가 기획한 서비스가 실제로 운영되고 유저에게 닿는 과정을 보면서 일에 대한 애정도 깊어졌다.“첫 회사가 이곳이라서 정말 다행이었다”는 생각을 스스로에게 여러 번 되뇌기도 했다.인수인..