Интеллект-Карты Вместо Закладок

Всем доброй пятницы.

Хотелось бы поделиться одной простой идеей, которую мы взяли на вооружение для исследовательских задач.

Очень часто, особенно при архитектурной итерации, вам нужно провести небольшое исследование или, проще говоря, *погуглить*.

Например, вам нужно выяснить, вписывается ли что-то во что-то другое и каким образом, поддерживает ли одно что-то другое и т. д. Часто ответ на вопрос не является однозначным «Да» или «Нет»; есть определенные условия, обходные пути и т. д. Исследовательские задачи, пожалуй, даже более важны и критичны, чем задачи реализации.

Они влияют на фундаментальные идеи и архитектурные решения, на основе которых мы строим Систему; и, конечно же, от успеха проекта в целом.

Такие задания получают опытные разработчики или «сенсоры», и зачастую только на представление результатов исследования на встрече уходит от 30 минут до 2 часов.

Проблема в том, что в ходе исследования исполнитель принимает определенные решения, и эти решения так же важны, как и выводы, сделанные в результате исследования.

Иногда случается, что решение было принято неправильно или была упущена какая-то деталь или цепочка рассуждений.

Часто исследование возобновляется для проверки дополнительных идей и вариантов.

Как мы все это делали раньше? Исследователь провел, скажем, день, бродя по Сети и читая.

У него накопились десятки открытых вкладок и окон браузера, одни он пометил как закладки, другие потерял.

В конце дня он оценил прогресс и, например, решил, что исследование можно завершить.

Потом открыл редактор, скопировал туда несколько ссылок, добавил пару предложений и пошел на митинг.

При этом исчезла цепочка идей и решений, которые возникли и были приняты в ходе исследования.

Их пришлось восстанавливать в ходе обсуждения.

Что мы используем сейчас? Интеллект-карты (сокращенно ММ) или интеллектуальные диаграммы .

Этому решению отчасти способствовало наличие большого количества онлайн-инструментов для построения ММ.

Вот, например, результат исследования рынка бесплатных онлайн-инструментов ММ, поддерживающих командную работу (для записи истории исследования мы использовали Волновой гаджет для ММ ):

Как видите, победителем конкурса стал инструмент Mind42.com Каковы были наши требования к инструменту ММ во время этого исследования? — возможность добавлять гиперссылки на ветки ММ; — командная работа (иногда исследования должны проводить 2 человека одновременно); — демократичный бесплатный аккаунт; - возможность устанавливать в теме теги типа «вопрос», «да» или «нет» - это существенно повышает читабельность ММ.

Далее я приведу пример использования Mind42 для исследовательской задачи по определению возможности миграции готового Ruby-on-Rails-приложения на Google App Engine .

Предыстория проблемы такова.

Некоторое время назад мы разработали веб-приложение с использованием RoR. По характеру организации бизнеса это был стартап, и финансировал его сам заказчик, без *ангелов* и инвесторов.

Мы выполнили свою часть работы; мы разместили веб-приложение на панамском хостинге ServerPronto. В дальнейшем проект не вышел на самоокупаемость, но заказчик не хотел от него отказываться, так как у него были новые идеи и через какое-то время он намеревался сделать старый сервис платформой для дальнейшего развития.

Теперь о главном — он хотел перевести приложение на Google App Engine. Он просто прочитал о новой возможности бесплатного хостинга и попросил нас изучить возможность такого переноса и оценить бюджет на эту операцию.

Для нас Google App Engine — новая платформа, и мы начали исследования.

Вы можете увидеть результаты здесь публичный ММ :

Как видите, вопрос о том, можно ли перенести Ruby-on-Rails-приложение на GAE, не так уж и прост. Причем по ходу исследования знак ответа (да-нет) несколько раз менялся.

В итоге было решено портировать код, поддерживающий ActiveRecord, в DataMapper и попробовать портировать остальной код Ruby без изменений.

Заказчик утвердил бюджет. Сейчас мы находимся на архитектурной итерации, создающей прототип для проверки функциональности JRuby-Rails-DataMapper-GAE. Такие ММ также удобно использовать для себя — например, при изучении нового языка программирования или нового фреймворка.

Здесь также может помочь Mind42, поскольку он имеет возможность прикреплять к ветвям форматированный текст и изображения.

Например, вот как может выглядеть ММ по обучению языку Ruby:

При таком подходе ММ является в определенном смысле системой закладок на стероидах.

И у них есть много преимуществ перед браузерными или онлайн-закладками.

Если вас давно интересует определенная тема, например, запуск стартапа, то вы можете разработать подробный ММ в этой области со своими заметками.

Интересно, что такие ММ являются ценным интеллектуальным артефактом, и вы можете быстро превратить его, скажем, в интересный пост в блоге.

Вполне возможно, что вскоре мы увидим популярные социальные сервисы для открытого коллективного создания ММ разных направлений специализации.

Подведем итог: интеллект-карты какое-то время оставались в тени других инструментов для совместной работы; например, мы использовали его только при написании подробных спецификаций.

Однако с появлением конкурирующих онлайн-инструментов в отношении ММ начинает работать формула: Хорошая концепция + Хорошие инструменты = Популярность.

Приятного разветвления! Теги: #исследования #Краудсорсинг #презентация информации #интеллект-карты #онлайн-сервис #сотрудничество