데이터 전문가로 프로젝트에 참여하게 되면 아마 다른 여러 직군의 사람들과도 협업을 하게 될 것이다. 프로젝트를 통해 달성하고자 하는 공동의 목표를 위해 다양한 시각과 관점을 가진 사람들과 힘을 합치는 것이다. 만족스러운 결과를 일구는 프로젝트는 좋은 협업이 뒷받침되었을 가능성이 높다. 그렇다면 협업을 잘하려면 어떻게 해야 할까? 협업이 어려운 이유와 협업을 잘하는 방법에 대해 정리해보고자 한다.
협업의 어려움
- 조직간의 관심사가 달라서
-여러 사람이 협력하는 만큼 직군별 핵심 관심사도 다르기 마련이다. - 개발이 더 복잡해져서
-시간이 지나 데이터가 쌓이면 트래픽량이 증가하고, 모바일 서비스의 편리함으로 인해 사용자도 늘어났다. UI(User Interface)의 중요성 또한 커졌다. 사용자들의 기준이 높아지면서, 개발 경쟁도 가열되었다. - 큰 조직이거나 참여 인원이 많아서
-인원이 많다면 그 만큼 비용이 증가하고, 공동체 의식이 약해질 위험이 있다. 공동체 의식이 부족할 경우 의사소통 및 프로젝트 관리가 어려워진다. - 고위 의사결정자가 바빠서
-큰 조직이라면, 고의 의사결정자의 결정이 있어야 다음 단계로 진행할 수 있다. 이때 고위 의사결정자가 바쁘다면 결과물에 대한 검토 시간이 부족하거나 지시가 여러 단계를 거쳐 전달이 되기도 하는데, 그 과정에서 소통에 오류가 있거나 왜곡이 되는 경우, 서비스가 구현된 후에 방향이 다시 바뀌게 되는 경우가 생기기도 한다.
협업을 잘 하려면?
- 용어 알기
-타 직군이 자주 사용하는 용어를 알면 커뮤니케이션의 효율을 높일 수 있다. 내부에서 통용 되는 용어가 있는지, 미리 정리해두고 익혀두면 좋다. - 협업 도구 활용하기
-메일, 메신저, 메모, 깃허브, 슬랙 등 협업 도구를 사용하면 일정을 조율하기 쉽다. 각 협업 도구의 장단점을 고려해 적절히 사용하면 정보 유출을 방지하면서도 원활한 소통이 이루어질 수 있다. - 협업을 위한 마음가짐 갖기
-협업은 사람과 사람 사이의 의사소통이 중심이 된다. 역지사지의 마음으로 상대의 입장을 고려한다면 좋은 소통이 이루어질 수 있다.
-의문/질문은 긍정적으로 생각한다.
-모호한 표현 대신 명확하고 구체적인 표현을 한다.
-상대방의 정을 고려하고, 탓하지 않는 ‘나 대화법’으로 말한다.
위와 같은 점들을 유념한다면, 좋은 협업을 통해 프로젝트를 효과적으로 운영할 수 있을 듯하다. 협업은 프로젝트뿐 아니라 팀을 꾸려 함께 공부하는 스터디에서도 중요하다. 데이터나 개발 등과 관련해 함께 공부하며 시너지를 얻기 위해 스터디를 한다면 어떤 부분을 생각해보면 좋을까? 어느 개발자분의 글을 참고하면 다음과 같다.
협업이 잘 되는 스터디의 조건
- 인원은 너무 많지도 적지도 않게.
- 모두 같은 목표. 같은 부분을 보며 문제를 해결할 때 가장 많은 피드백이 오간다.
- 비슷한 실력. 즐겁게 토론하기.
- 규칙은 간단할수록 좋다.
- 기간은 너무 길지 않게. 참여율과 집중력을 잃지 않도록. 밀도 높게.
- 친밀한 유대 관계
- 최종 목표는 성장. 서로에게 동기 부여의 원천 되어주기.
마무리
학교 다닐 때 또는 직장에서의 경험을 떠올려보면, 동료들과 협업을 해야 되는 순간들이 종종 있었다. 대학 과제든, 함께 해결해야 했던 문제든, 협업은 모두가 적극적으로 임하고 서로를 존중하며 경청할 때 가장 잘 이루어졌다. 곧 AI스쿨에서 데이터를 공부하고자 하는 공동의 목표를 가진 동기분들을 만나게 될 예정이라 기대가 된다. 앞으로 만들어가게 될 협업에서 팀원들과 함께 긍정적인 시너지를 내며 성장하고 싶다! 파이팅!
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참고 자료:
https://jungyu09.tistory.com/6
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1593/
