앤틀러코리아 강지호 대표님 강연 - Do things that don't scale

• 스케일업 할만큼 니즈가 있는지 먼저 검증
• 고객과 소통해야한다 (전체 업무에 쏟는 시간 중 절반을 여기에)
• 전화 걸고, 문자 보내고, 이메일 보내고 커피 사주면서 만나라
• 왜 쓰는지, 왜 안쓰는지
• 물어보면 알 수 있는 건데 물어보지 않고 프로덕트를 만들었을 때 뼈 아팠음
• 데이터는 스케일을 달성하기 전엔 무의미하다
• 숨고할 때 A/B 테스팅 미친 듯이함, 근데 매번 할 때마다 결과가 달라짐 
• why? -> 모수(유저 수)가 적었음
• 결과 -> 신뢰성 X, 무의미한 지표
• but, 쿠팡 처럼 유저가 많을 때는 이런 행동이 유의미함

이 내용 듣고 들었던 생각은, '이대로 잘하고 있구나' 였음

근데 궁금한 점은 어느 정도 데이터가 있어야, 어느 정도의 스케일을 달성해야 의미있다고 할 수 있을까?

빅데이터 vs 스몰데이터의 기준은 Case by Case 이지 않을까?

우리가 현재 갖고 있는 데이터로 충분히 유의미한 정보를 만들어낼 수 있다면 의미있는 데이터이지 않을까?

여러분이 생각하기에 유의미한 데이터라는 것은 무엇인가요?