今日学んだこと

分かっていることは書かない。分かっていないから書いて学ぶ。だから「今日学んだこと」なのです。

データとモデル

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(写真:春待ちの丘)

何度経験しても、やってしまう失敗。それは、データ集めに必死になること。

何か企画があると、まず聞き取り先を指示されます。そこで勇んでアポを取って調査に出向きます。
いろいろ聞かせて貰って、「へえ〜っ、そう」と感心して帰って来て、なんか分かった気になります。
でも、一件じゃ心許ないから、他にも聞いて回ります。打ち合わせを重ねるほど情報は集まりますが、情報が多くなるほど実態がぼやけてくるのもまた事実です。
仮説を作っては崩され、作っては崩され、袋小路に迷い込んで頭を抱えること頻り。

そのうち、上司から「いい加減まとめよ」と期限付きの厳しいお達しがあります。
そこで慌てて急場作りのモデルをこさえるのですが、それで始めて関係者一同、「あ、それそれ」と意識が集中して、意見が活発になります。
やっとこれが動き始め。
そこからがまた長いのですが、とりあえず前進していくので、やれやれです。

『データに合わせてモデルを修正するより、既存のモデルにデータを合わせる方が、世界を理解するには楽。』と言われます。

データに合わせてモデルを作り上げようとするのですが、ラックでまとめていないビリヤードの玉のように、データは取り止めがなく、一定の規則性を見出すのは至難です。
開発要件の聞き取りで言えば、部署や業種毎に自分の都合良い意見が出るので、全てを満たそうとすれば、とてつもなく巨大でいびつなものが出現します。

そのため、どこかで「えいや」とモデルを作って、そこを基準にデータを選別した方が最終的には早いし、良いものが出来上がります。
全体の標準となるモデル、例えばプログラム一覧とか、画面設計があれば、部署固有の意見を取り込むべきか、取り込まずにおくべきかの判断をするのに役立ちます。

お粗末でもモデルを作ってから進み出すことは何回も経験しているクセをして、いつもモデル作りが遅れます。データを集めれば、正解に近づけると言う信仰から逃れ切れないのでしょうか。
反省をさせられます。