디지털 Transformation, 데이터센터 & Cloud, 베트남

Open-ended questions

1) Reflective (사색적인, 다시 한번 생각해보게 하는)

   . You said, ... what leads you to think that?

2) Probing (면밀히 살피는)

   . Where do you think the issue lies?

3) Clarifying (명백하게 하기 위한)

   . Could you explain a bit more?

4) Feeling (감정을 물어보기 위한)

   . How do you feel about that?

5) Analytical (분석적인)

   . Who else could help?

6) Consequences (결과, 인과관계)

   . What might be the consequences be of doing that?

7) Assumption-surfacing (추측)

   . What are the assumptions behind your thinking?

Impactful Probing questions

1) The Past
   . What led up to this?

2) The Future

   . Where do you see this going?

3) Patterns

   . How have similar situations in the past affected you? How have you responded to them?

4) Emotions

   . How do you feel about this?

5) Other's viewpoint
   . What does it look like from the other person's point of view?

6) The Concrete

   . Give me a specific example of that

7) Values and Principles

   . What values to you hold that will influence your responses to this?

8) The Heart of the Matter
   . What are the real issues here?

출처) Coaching questions Coach's Guide to Powerful Asking Skills, Tony Stolzfus

1. 호주머니 속의 송곳

    "호주머니 속에 송곳이 들어가 있으면, 삐죽 튀어나오기 마련입니다. 뛰어난 인재는 송곳과 같아서 반드시 튈 수 밖에 없다는
      비유", 즉 드러내지 않아도 드러나게 되는 것, 나는 그런 사람이라고 알리고 싶을 때 쓸 수 있는 비유

6. 포장지만 참 예쁜 러브레터

    . 외양은 잘 꾸몄지만, 내용이 없는 보고서

7. 사자가 다시 사냥 나가기 전의 낮잠

    . 힘든 프로젝트, 계약 완료 후 맞는 꿀맛 같은 휴가 또는 휴식

8. 계란이 아닌, 암탉으로 키워 잡아 먹자

    . 훨씬 크게 만들 수 있는 계약 건을, 시간에 쫒겨 급하게 작게 마무리하려고 하는 경우

9. 눈이 펑펑 내리는 한계령 고개를 스노우체인 없이 오르는 것과 같다

    . 위험에 대한 관리 없이, 사업을 추진하고자 할 때, 즉 Risk가 너무 많을 때

10. 아기는 기는 것을 먼저 배운 다음에야, 걷고 뛰는 것을 배운다
   . 너무 조급하게 결과물을 기다리는 경우, 일에는 순서가 있음을 알려줄 때

To be continue ...

전 세계의 데이터 규모가 매년 59% 증가하는 것으로 조사 되었습니다. 늘어나는 데이터의 대부분은 비정형 데이터, 즉 이미지, 동영상, 지도 등인데, 늘어나느 이유는 입력장치, 즉 센서, 디바이스, 인터넷상의 bots 및 crawlers 등이 늘어나기 때문입니다.

그렇다면 이런 데이터를 모두 저장하는 것이 맞는 해법일까요? "Garbage in, Garbage Out"

난지도 종합처리장을 생각해보면 일부 재활용 쓰레기 분리를 통해 활용은 가능하겠지만, 본질적으로 쓰레기 더미에서는 쓰레기만 나올 것입니다.

현재 데이터 관련된 현황은 다음과 같습니다. 

1. 데이터와 분석의 복잡도 증가: 비구조적 데이터의 증가, 80% 이상의 비구조적 데이터는 가치가 없습니다. 정형/비정형 데이터를 어떻게 저장, 분석, 축적할 것인가가 주목되고 있습니다. 

2. 경제학, 새로운 기술: 클라우드 컴퓨팅과 commodity hardward가 연산 및 저장 비용을 획기적으로 줄이고 있고, 데이터 처리의 경제학 개념을 바꾸고 있습니다. 새로운 분산 처리 프레임웍 (하둡), 풍부한 생태계와 도구가 대용량 데이터 처리를 가능하게 합니다.

이를 대응하기 위한 마이크로소프트의 빅데이타 접근 전략 입니다.

1. 하둡을 더 많은 IT Pro와 개발자가 접할 수 있게 함

   . 하둡을 윈도우에서 사용 가능하도록 한다. 하둡 클러스터를 쉽게 획득, 배포, 설정하여 구동하는데 소요되는 시간을 단축합니다 .NET, 자바스크립트 등의 범용 언어와 통합하여 하둡을 통해 빅데이터를 수백만 개발자가 이용할 수 있게 합니다.

2. 하둡을 엔터프라이즈에서 사용 가능하도록 함

 . 하둡과 SQL 서버간 데이터 이동이 가능하고, 분산된 환경의 하둡을 기존 윈도우, 시스템 센터, 액티브 디렉토리 등의 IT 인프라와 통합할 수 있게 하면서 엔터프라이즈가 원하는 보안, 예측된 성능을 제공할 수 있게 합니다. 또한, 하이브리드 클라우드 시나리오로 하둡을 배포할 수 있습니다. (온프레미스와 클라우드)

3. 빅데이터로 얻을 수 있는 통찰력을 모든 사용자가 활용할 수 있게 함

 . SQL 서버 Analysis, Reporting Service, Sharepoint를 포함한 BI 플랫폼에 통합하여 셀프서비스 BI 도구 (엑셀 파워피봇, 디바이스 상의 파워뷰등을 통한 접근성을 제공하여 더 많은 사용자들이 빅데이터를 통해 통찰력을 얻을 수 있게 합니다.

즉, 빅데이터는 정형, 비정형 데이터로부터 조직의 모든 구성원이 통찰력을 얻어 데이터 자원을 통해 비즈니스 및 경제적인 가치를 얻을 수 있도록 하는데 목적이 있습니다.

의미가 있는 내용이라 간략히 정리해봅니다.

Lync는 마이크로소프트의 엔터프라이즈 커뮤니케이션 솔루션입니다. (시장에서 이야기하는 Unified Communication 솔루션)
AT&T는 미국 제1위 통신사업자 입니다. 대부분의 엔터프라이즈 기업이 AT&T의 통신망과 서비스를 사용하고 있는데, AT&T가 Lync를 가지고 서비스를 개시하면, Microsoft Lync의 Enterprise 기업내 채택율이 현저히 높아질 것으로 기대되기 때문입니다.

비디오 채팅, 메시징, 음성통화, 스크린 공유 (대규모 인원 대상의 온라인 프리젠테이션)이 가능하기 때문에 원격지에 분산되어 근무하는 인원들이 협력에 최적의 제품으로 평가받고 있습니다.

고객이 직접 내부에 Lync 인프라를 구축하기 원하는 경우, AT&T가 직접 서비스를 구축한 서비스를 SaaS 방식으로 월과금 방식으로 사용하는 클라우드 방식도 제공합니다.

마이크로소프트는 일반 소비자 대상의 Skype를 인수했는데 타겟 고객에 따라

일반 소비자는 Skype, 엔터프라이즈 및 SMB 고객 대상으로는 Lync를 통해 Unified Communication 시장을 공략하고 있습니다.

출처: http://thenextweb.com

상황에 따라 적절한 비유 표현

1. 서서히 데워지는 물 안의 개구리

   . 변화에 대해 무감각하여, 결국에는 도태되는 상황

2. 아무리 벗겨도 계속 껍질이 나오는 양파
   . 문제를 파헤치면 파헤칠수록 계속 나오는 경우

3. 애를 낳는게 다가 아니고, 어떻게 잘 키우는가가 문제
   . 서비스를 론치하는 것은 이제 시작이고, 어떻게 영업/마케팅을 효과적으로 수행할 것인가가 중요함

4. 남대문에 가보지 않고, 남대문을 말한다
   . 직접 경험하거나, 잘 알지 못하면서 아는 것처럼 떠드는 경우

5. 중환자에게 다이어트를 강요하는 꼴이다
   . 마케팅 예산이 다 깍여서, 행사 및 영업 드라이브를 못하고 있는데 50% 더 깍으라고 할 때

To be continue ...