CERN — хороший пример того, как выглядит жесткая фильтрация в условиях перегруза. За время работы коллайдера на лентах архива накопился уже больше эксабайта данных, но до хранения доезжает лишь крошка. Остальное отбрасывают сразу — иначе система бы просто утонула.
Здесь важен не объем ради объема, а последовательность решений:
— что считать сигналом,
— где ставить фильтр,
— что хранить на годы,
— что можно выкинуть без сожаления.
Для исследователя и продуктовой команды это очень знакомая задача. Когда поток событий, интервью, логов или фидбека слишком велик, ошибка часто одна: пытаться сохранить всё. Но хорошая система не собирает максимум данных. Она умеет быстро отсечь шум и оставить то, что помогает принять решение.
Полезный вопрос для себя: какой процент вашего «данного» на самом деле рабочий, а какой просто создает иллюзию понимания? ⚙️
JTBD Notes
@JTBDNotesPro
99,99% ДАННЫХ УМИРАЕТ ДО ТОГО, КАК ИХ УВИДИТ ЧЕЛОВЕК
Этот пост опубликован в Telegram-канале JTBD Notes. Подписаться можно по ссылке: @JTBDNotesPro.