物理世界では、メールから猫動画、このブログ記事に至るまで、情報は絶えず生成され、管理され、消費されている。エラーメッセージやシステムログ、誰も読まないアラートメールは言うまでもない。そしてこのデジタルデータは決して消滅せず、ROT(冗長・陳腐・無意味な情報)の氾濫を招く。
データ中心の姿勢を強化すれば、ROTの過剰を削減し、適切なデータのみを収集して情報に基づいた意思決定が可能になる。複雑である必要はない。このサーバーは何度再起動されたか?再起動にはどれくらい時間がかかるか?データ収集は、こうした単純な質問に過剰なデータ加工なしで答えられるようにすべきです。データは何に使うのか?プレゼン資料や監視環境のダッシュボード用かもしれません。あるいは開発マネージャーに「チームが2週間データベースサーバーにログインしていない」と示すためのメトリクス収集かもしれません。最終目標を明確に把握することで、最も合理的な方法でデータを収集できます。質問はしばしば仮定に基づきますが、データから得られる情報は偏見を裏付けるのではなく、事実を明らかにする助けとなるべきです。例えば、サーバー再起動がパッチの頻繁な適用によって引き起こされているかどうかを判断したい場合、「パッチはどのくらいの頻度で適用されていますか?」と尋ねる代わりに、「再起動を必要とするパッチはいくつありますか?」と尋ねることができます。この数値をサーバー再起動の総数と比較することで、パッチ適用が再起動に与える影響頻度を結論付けられます。
- 適切な質問から始める
- 最終目標を設定する
- 良い質問を投げかける
データが容易に入手できる現代では、価値あるデータのみを収集することに集中するのが難しい場合があります。データ中心の考え方を強化し、データ駆動型のアプローチを採用することで、環境内のROT(Redundant, Obsolete, Trivial)を減らし、データの過剰蓄積を防ぐことができます。


