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스타트업의 MVP 개발은 속도와 명확성이 생명입니다.
하지만 초기 기획, 요구사항, 커뮤니케이션 문서화까지 챙기기는 쉽지 않죠.
이 글에서는 ChatGPT로 MVP 문서를 자동화 + 체계화하는 실전 방법을 전 단계별로 정리해드립니다.

 


🚀 1. 아이디어 → 기획 요약문 자동 생성

🧪 프롬프트 예시:
"대학생 대상의 멘토링 매칭 플랫폼 아이디어가 있어.
이걸 스타트업 기획 개요, 핵심 문제/솔루션 요약으로 정리해줘"

→ PPT 개요 슬라이드용 문구, 발표용 설명으로 바로 활용 가능

 


🧱 2. 요구사항 정의서(SRS) 초안 자동 생성

🧪 프롬프트 예시:
"서비스 기본 흐름은 로그인 → 매칭 신청 → 멘토링 진행 → 후기 작성이야.
각 기능별로 명확한 기능 요구사항으로 정리해줘 (번호 포함)"

→ 개발자에게 넘기기 전, 정돈된 형태의 문서 초안 생성 가능

 


📚 3. MVP 기능 우선순위 분류

🧪 프롬프트 예시:
"아래 기능 목록을 기반으로, MVP 단계에서 필요한 기능만 추려서 Must/Should/Could로 나눠줘"

→ MoSCoW 방식, Lean MVP 전략에 맞는 문서로 바로 정리 가능

 


🔗 4. API 문서 자동 정리 (Swagger / Notion)

🧪 프롬프트 예시:
"아래 API 목록을 Swagger YAML 형식으로 정리해줘.
method, path, parameters, response 다 포함해줘"

→ 개발팀과 협업 시, API 명세 소통 속도 극대화

 


🗂 5. 투자용 One-pager / 사업 개요 자동 생성

🧪 프롬프트 예시:
"이 아이디어로 IR용 One-pager 초안 만들어줘.
문제정의, 솔루션, 비즈니스 모델, 예상 시장규모 포함해줘"

→ 초기 IR 미팅, 데모데이 제출문서 등에도 활용 가능

 


💬 6. 팀 내 커뮤니케이션 템플릿 자동화

🧪 프롬프트 예시:
"슬랙 공지용 메시지로 바꿔줘 → 오늘부터 베타테스트 피드백은 구글폼으로 취합할게요."

→ 팀 운영 메시지, 회의 아젠다, 공지문도 자동 정제 가능

 


📅 7. 일정표 & 릴리즈 플랜 자동 생성

🧪 프롬프트 예시:
"3주 안에 MVP 출시하려고 해.
개발, 디자인, 테스트 포함해서 Gantt chart 스타일 일정표 텍스트로 만들어줘"

→ Notion 타임라인, Excel 등으로 이식 가능

 


✅ 마무리: MVP에 집중하고, 문서는 GPT에게

스타트업은 **시간과 자원이 부족하기에, 더 똑똑하게 일해야 합니다.**
ChatGPT는 더 이상 '개발자 도구'만이 아닌, 문서 업무 자동화의 핵심 파트너입니다.

이제 문서 작성에 시간을 빼앗기지 말고, **더 중요한 실행에 집중해보세요.**

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안녕하세요~!

코딩교육자 헨리입니다!

 

오늘은 아주 짧게 스타트업에서 데이터 팀이라는 주제로

어떤 역할들을 감당해야 하는지 공부하였습니다.

 

제가 요즘 공부하고 있는 강의는

실리콘밸리에서 날아온 데이터 분석 커리어 특강

이라는 주제의 한기용 강사님의 강의입니다!

 

이 강의를 들으면서, 

보다 거시적인 관점에서 데이터 직군을 바라볼 수 있음에 유익한 시간을 보내고 있습니다.

 

바로 본론으로 넘어가 오늘 포스팅의 목적인 

스타트업에서 데이터 팀의 역할을 정리해보았습니다.

 

 

 

스타트업의 환경에 대해서 알아보자.

- 초기 데이터 팀의 주업무는 마테킹인 경우가 많음

- 데이터 인프라가 먼저 구축되는 경우는 흔하지 않음

 

 

초기 스타트업에는 데이터가 없음!

따라서 데이터 인프라나 분석가나 과학자가 필요없다.

하루 하루 생존과 PMF(Product Market Fit)을 찾는 것이 더 중요

가능하다면 최대한 ETL 관련 SaaS로 버티는 것도 하나의 방법이다.

ex) Stitch Data, FiveTran, Segment 등등 SaaS 프로그램들을 사용하는 것도 좋은 대안이다.

 

 

나중에 처리해야할 데이터가 많아지만, Airflow를 접목시켜 사용하게 된다.

이후 아예 전부를 Airflow로 운영하게 된다.

 

 

데이턱 발생한다? -> 스타트업의 성장을 의미한다.

많은 경우 데이터 인프라가 필요하다는 점을 모름

데이터 분석가나 과학자가 먼저 고용됨

- 본연의 일보다는 데이터 수집/정제 등의 인프라적인 일을 하게 됨

- 아니면 프로덕션 데이터베이스를 데이터 웨어하우스처럼 사용하게 됨

 

 

 

스타트업에는 데이터 인프라가 우선이다.

아니면, ETL SaaS를 통해 데이터 인프라를 구매하여 사용하는 것도 좋은 대안이다.

 

 

 

B2C 스타트업의 성장: 마케팅이 중요해진다.

- 잠재고객들에게 서비스 존재를 알리는 것이 중요하다.

- 요즘 마케팅은 모두 디지털 마케팅이기에 광고 효과 분석을 데이터 기반으로 수행한다.

(마케팅 채널 기여도 분석!)

- 디지털 마케팅을 발전시키고 싶으면, 데이터 인프라와 데이터 분석이 아주 중요해짐

(이는 회사의 핵심조직이 되어야 함)

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