만사경영(샤인피플)

요즘 세상이 어떻게 변하고 있는지 느껴지시나요? 🤖 스마트폰 하나로 택배부터 은행 업무, 쇼핑까지 다 되는 이 시대. 그렇습니다, 우리는 지금 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DT)의 한가운데에 있습니다. 디지털 기술이 빠르게 진화하면서 고객의 기대도 함께 높아졌죠. 이제 고객은 더 이상 단순히 상품을 사는 게 아니라, 경험(Experience)을 삽니다.그렇다면 여기서 질문! 디지털 시대에 현장 서비스는 과연 어떤 역할을 해야 할까요? 모든 것이 자동화되고 비대면으로 이루어지는 시대에 현장 CX(Customer Experience)는 여전히 중요할까요? 답은 명확합니다. 네, 매우 중요합니다!디지털이 모든 걸 해결하지는 않는다요즘 다들 모바일 앱 하나쯤은 깔아두고 계시..

➡️ 디지털 전환이란 무엇일까요? 🤖디지털 전환은 단순히 종이 문서를 디지털화하거나, 아날로그 시스템을 전자적으로 바꾸는 수준을 훌쩍 뛰어넘는 개념입니다. 단순히 기술만의 변화가 아니라, 비즈니스 모델, 업무 프로세스, 조직 문화 전반에 혁신을 불러오는 것이죠. 마치 기존의 지도를 접고 새로운 길을 개척하는 것과 같습니다. 이 과정은 기업이 경쟁력을 유지하고, 빠르게 변화하는 글로벌 시장에서 생존하기 위한 필수 전략으로 자리 잡았습니다. 특히, 소비자의 행동 양식과 기대치가 디지털 환경에서 급격히 변화함에 따라, 이를 반영하지 않는 기업은 점차 뒤처질 수밖에 없습니다.🔍 왜 중요한가요?특히, 빅데이터와 AI(인공지능) 기술이 중심이 되어 이 변화의 속도를 더욱 가속화하고 있어요. 전 세계적으로 산업 ..

1. 엔비디아, AI 시대의 슈퍼스타?“그래픽카드 회사 아니었어?”라고 물을 법도 하지만, 요즘 엔비디아가 AI 시장을 사실상 쥐락펴락하는 모양새입니다. 젊은 시절에는 PC 게이머들을 위한 GPU로 이름을 날렸고, 한창 때는 암호화폐 채굴 붐으로 “그래픽카드가 금테두리”라는 말이 나올 정도였죠. 지금은 챗GPT를 필두로 한 생성 AI 열풍을 등에 업고, “AI 시대의 엔진 공급자”로 우뚝 섰습니다. - 젠슨 황 CEO의 가죽 재킷 패션쇼(?)도 한몫한다는 우스갯소리가 있습니다. 무대 위에만 서면 “오늘 또 무슨 폭탄 발표를 하려나” 하는 기대감을 불러일으키니까요.- 데이터센터, 클라우드, AI 솔루션 등에서 엔비디아 칩은 거의 필수처럼 여겨지고 있습니다. 아마존(AWS), 구글 클라우드, MS 애저는 물..

"멘탈이 강한 사람이 성공한다!"라는 말, 한 번쯤 들어봤을 거예요. 그런데 멘탈이 강하다는 게 뭘까요? 단순히 "버티는 힘"이 아니라, 스트레스를 받더라도 빠르게 회복하고 다시 일어나는 능력, 즉 회복탄력성(Resilience)을 의미해요.그리고 이 회복탄력성의 핵심에는 바로 우리 뇌의 사령탑, 전전두엽(Prefrontal Cortex, PFC)이 있다는 사실! 오늘은 "전전두엽이 강하면 멘탈도 강하다"는 주제를 가지고 회복탄력성과 전전두엽의 놀라운 관계를 파헤쳐볼게요. 🎯🧠 전전두엽이 뭐길래?전전두엽은 뇌의 가장 앞쪽에 위치한 부분으로, 우리 몸의 CEO 같은 역할을 해요. 논리적 사고, 의사결정, 감정 조절, 충동 억제, 문제 해결 등을 담당하는데, 이 부분이 강하면 감정을 잘 다스리고 스트레스..

1. 거리 계산, 왜 중요할까?우리 일상에서 거리(distance) 개념은 아주 중요한 역할을 한다.🚕 택시를 탈 때, 🗺 지도 앱이 최단 경로를 찾아줄 때, 📊 데이터 분석을 할 때도 우리는 거리를 계산한다.하지만 거리 계산에도 여러 방식이 있다.✔ 유클리드 거리: 두 점 사이의 직선 거리✔ 맨하탄 거리: 격자형(직각 이동) 거리✔ 마할라노비스 거리: 변수 간의 관계를 반영한 거리이 중에서도 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance) 는 다차원 데이터 분석에서 강력한 도구다.특히, 공분산(Covariance) 과 상관 계수(Correlation Coefficient) 를 활용하여 데이터의 분포를 고려한 거리를 계산한다.그렇다면 마할라노비스 거리는 어떤 경우에 유용할까?그리고 상관 계..

회귀분석을 할 때 가장 중요한 것은 분석 결과가 신뢰할 만한가다. 데이터를 아무리 예쁘게 정리하고, 복잡한 수식을 적용해도 가정이 충족되지 않으면 엉뚱한 결론이 나올 수 있다. 제대로 된 회귀분석을 위해 반드시 점검해야 할 7가지 기본 가정을 살펴보자.---1. 선형성(Linearity) - 관계가 곧아야 한다!회귀분석은 기본적으로 "X와 Y는 선형적인 관계를 가진다"는 가정 아래에서 진행된다. 쉽게 말해, X가 증가할 때 Y도 일정한 비율로 증가(또는 감소)해야 한다는 것이다.하지만 현실에서는 X가 변할 때 Y가 비선형적인 곡선을 그리며 변화할 수도 있다. 예를 들어, 커피를 처음 마시면 집중력이 올라가지만, 너무 많이 마시면 오히려 집중력이 떨어지는 경우처럼.이런 경우에는 산점도를 확인하고, 선형성이..

데이터 기반 의사결정이 중요한 시대, 우리는 "이 차이가 정말 의미 있는가?"라는 질문을 자주 던진다.예를 들어,직원 교육이 생산성을 높일까?남녀 간 평균 연봉 차이는 우연일까?채용 평가에서 특정 대학 출신이 유리할까?이러한 질문에 감이 아닌 데이터를 통해 답을 내리는 과정이 바로 통계적 가설검정(Statistical Hypothesis Testing)이다.오늘은 가설검정의 개념부터, 실무에서 자주 쓰이는 방법, 그리고 제1종 오류(α)와 제2종 오류(β)의 균형 문제까지 정리해보자! 🚀1. 통계적 가설검정이란?통계적 가설검정은 표본 데이터를 이용해 모집단에 대한 가설을 검증하는 과정이다.쉽게 말해, 우리가 세운 가설이 정말 맞는지를 데이터를 통해 확인하는 과정이다.예를 들어보자!"신약이 기존 약보다 ..

인재 유지는 조직의 성공을 좌우하는 매우 중요한 과제 중 하나이다. 하지만, 최근 우리 조직 속에 스며든 MZ세대(밀레니얼+Z세대)를 보면 그들의 다양한 가치관으로 인해 단기간 내에 여러 번 이직하는 것을 심심찮게 볼 수 있다. 어떤 이는 안정된 삶을 원하고, 다른 이는 빠른 성장과 도전을 꿈꾼다. 누구는 유연한 근무 환경을, 또 다른 이는 회사의 사회적 책임을 중요하게 본다. 이렇게 가지각색의 가치관 속에서 조직이 직원들의 마음을 사로잡고, 오래 함께할 방법을 찾는 것은 쉽지 않은 일이다.바로 이 지점에서 해결사인 피플 애널리틱스(People Analytics, 이하 PA)가 등장한다. PA는 HR(Human Resources) 데이터를 바탕으로 직원들의 행동과 성향을 분석하고, 이직 가능성을 예측하며..