April 2022
Beginner to intermediate
352 pages
5h 17m
Japanese
本章の内容
システムに発生している問題の原因を調査する際に、システムに関するデータが多すぎてどれが役に立つのかよくわからない場合があります。そうなると「何を知りたいのか?」と考えるのではなく、「どんなデータが手元にあるのか?」という視点で調査をしてしまいます。
これにはいくつかの問題があります。まず自分が持っている疑問に対する答えを得るための方法を考えなくなります。またデータが最終的な答えだと思ってしまいがちです。しかしデータと情報はまったく違うものです。
データは整理されていない生の事実に過ぎませんが、そのデータに文脈や構造を与えることで情報となります。ダッシュボードを見てみると、どのダッシュボードがデータを提供していて、どのダッシュボードが情報を提供しているかがすぐにわかります。
多くの人がシステムのステータスに関するメトリクスを持っているだけで十分だと思っています。しかしシステムのステータスを利用者にどう提示するかは、メトリクスを持つことと同じくらい重要です。うまく可視化されていないメトリクスは役に立たず、大事な情報が山のような数字というノイズに埋もれてしまいます。
メトリクスの値をまとめたスプレッドシートをMicrosoft Excelで利用者に提示するのは、よほどの変わり者かデータサイエンティストだけです。仮にそのようなドキュメントを渡されたとしても、利用者が最初にすることは、それらの数値をどうにか可視化してグラフに変換することでしょう。グラフの持つ力は計り知れません。それは人間が知識を取り入れるのに最も適した方法です。メトリクスデータに関しても同じです。 ...
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