データを取り扱うサービスでは 1. 理論上のデータ定義の把握 2. 実務上のデータの性質上の障害の把握 3. 利用ニーズの把握。データ提供者、間接利用者を必ず想定に含める。 4. 実例ベースでプロトタイプにしMVPを検証 5. パターンを導出し、機能定義、本開発 というのが大体の僕のセオリー。
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実務上の障害というのはたとえば ・人物写真が多いので自動トリミングで首切り画像ができる危惧 ・仏像写真の二次利用には法的根拠はないが、寺社仏閣の許可が必要 ・空きベッド数は必ずしもその病院のキャパシティを意味しない。 ・建築確認申請は担当者によって基準がバラつく みたいなやつ。
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だいたい、専門家は白黒簡単につけられないものを、より良いゴールに向けてコントロールするために存在していて、白黒つける=データ化するためにいるわけではない。ここをうまく取りなすのも、我々の仕事。
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