어느날 사고가 터졌다;
사실 뭐 큰 건은 아니고 매일 터지는 사고 정도면서 매번 개발자 때려잡아야 되는 그런 사고
또 항공권 발권에 문제가 있었나보다. 뭐 개발쪽 문제는 아닌거 같아 일단 한숨 푹 내쉬고;;
사고에 있어 취소규정의 안내가 매우 중요하니 눈에 잘 띄게 아주 시뻘겋게 칠해달라는 사업느님의 요청;
문제는 그 부분은 우리가 매번 요청을 받아 짙은 노란색에서 파랑색, 자주색, 빨간색, 시뻘건색으로
매번 색상 업그레이드를 하여 이미 시뻘건 상태인지 느님들이 모를 일이 없을터;
난 이미 시뻘건 그곳을 어떻게 더 빨갛게 칠할 수 있겠느냐고 반문하였으나
곧 느님은 내게 카랑카랑하며 신경질적인 목소리로 이야기 한다;
[손님이 이거 못봤다는 소리 절대 못하게 해 놓으세요!!]
디자인팀과 개발팀은 조금이라도 더 빨간색을 찾기위해 고심하였고
크기도 키워봤다가 bold도 넣어봤다가 주위의 피드백도 구걸해 보다가 하고 있었다;
몇시간이 흐른 뒤...
드디어 디자인팀이 아주 획기적으로 저질스러워 눈에 안띌수가 없는 색을 찾아내는 데 성공하였다;
누구나 그런 탄성이 나올만한 그런 색깔;;
[세상에;;;;;;;;;;;;;]
그렇게 우리는 룰루랄라 성공을 자축할 시간도 없이 냉큼 반영을 하였고 사업느님은 아주 만족해했다;
아니 어떻게 사람이 저걸 만족해 할수가 있을까;;; 사실 내심 쒯소리 나올줄 알았었는데;;;
뭐 여튼 난 일단 고갱님의 만족에; 일단 쌓아놓은 또 다른일을 디비고 있는 도중
사장님의 [야 이건 좀 별로다]와 함께 욕 비스무리한것도 좀 같이 묻어 온 모양이다;
곧이어 느님들은 회피스킬 발동;;
우리는 그런 스킬 없었다.. 그리고 조져졌다;;;
이 글은 스프링노트에서 작성되었습니다.
- 수많은 데이터와 컨텐츠에 접근할 수 있는 일종의 사용자 인터페이스
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수많은 데이터와 컨텐츠로부터 정보를 도출하기 위한 가장 기본적인 과정
- 여기서 검색은 정보 검색을 이야기한다. 정보 검색이란 검색자의 의도라는 context를 가지고 있고 그 context에 최대한 근접한 결과를 도출하는 행위라고 정의 - 내맘대로, 어디서 본 거 일수도 있고;;
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검색은 검색할 대상이 존재하여야 하고 검색할 대상은 시간적인 흐름에 따라서 가변적이다.(지금 twitter가 구글에 데이터를 공급하고 있듯)
- 검색의 대상이 바뀌는 시대가 온다면 그땐 disruptive technology가 힘을 발휘할 때 이다.
- www 검색만이 전부가 아닌 시대가 올수도 있다.
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데이터의 양은 폭증하고 있다.
- 검색의 시간이 오래걸린다.
- 빠른 검색을 위해 indexing을 쓰려면 data gathering 자체에도 시간이 걸린다.
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NoSql movement
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Typed Schema 붕괴현상
- 현실세계는 Type을 가지고 있는 것보다는 가변적 스키마가 더 어울린다.
- Document Based : Mongodb
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모든 데이터나 컨텐트가 중요한 정보는 아니다.
- 사용자의 평가를 받아 데이터와 컨텐트의 중요도를 달리할 수 있다.
- 구글의 page rank 알고리즘, 사람들이 보편적으로 자주찾는 컨텐트와 데이터가 사용자 만족도를 높인다.
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검색을 평가하는 척도 지표가 될 수 있는 것들
- Quality : 가장 완성도 있는 검색은 그 결과가 검색자의 의도와 얼마나 부합했느냐
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Quantity : 양이 많은 검색도 검색엔진의 가치에 부합할 수 있다.
- 많은 데이터를 뿌려줄 수 있는 검색엔진이 많이 있기 때문에 경쟁의 핵심 factor가 되지는 못한다.
- Speed : 검색의 속도는 실시간적 의사결정을 가능하게 한다.
- Socializing : 컨텐츠와 데이터가 소셜 라이징을 통해 가치가 매겨지고 있고 검색 조건의 핵심으로 부상하고 있다.
- Personalization : 사용자의 성향과 맞는 데이터를 찾아 제공한다.
- semantic 처리 : 동음이의어 혹은 모호한 keyword의 처리를 어떻게 할 것이냐
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검색과 랭킹의 유사성
- 검색 자체가 일반적으로 다수의 결과를 제시하게 되므로 순서가 존재하게 되고 어떤 것을 먼저 보여줄 것인가의 의사결정이 존재하는 것만으로도 랭킹이 성립된다.
그냥그냥 노는 시간에 한번 생각나는 대로;; ㄷㄷㄷ
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