डेटा-ड्राइवन डिसीजन मेकिंग क्या है? डेटा-ड्राइवन डिसीजन मेकिंग डेटा के सबूतों और दस्तावेज़ीकरण पर आधारित विकल्पों का चयन करने की प्रक्रिया है, न कि अंतर्ज्ञान, प्रतिष्ठा, या सबसे जोरदार आवाज़ पर। यह मानव निर्णय को सत्यापित कर सकने वाले इनपुट पर आधारित करता है, ताकि निर्णय को समझा और बचाव किया जा सके।

डेटा-ड्राइवन डिसीजन मेकिंग चक्र कदमों में चलता है: निर्णय को परिभाषित करें और यह निर्धारित करें कि यह क्या प्रश्न का उत्तर देना चाहिए; प्रासंगिक डेटा और सबूत इकट्ठा करें; उस सबूत को विशिष्ट तर्कों में बदलें जो प्रत्येक विकल्प के लिए हैं और इसके विरुद्ध हैं; तर्कों की गुणवत्ता और वजन के आधार पर मूल्यांकन करें; नेट समर्थन पर आधारित निर्णय लें; और निर्णय को अपने सबूत के साथ रिकॉर्ड करें ताकि भविष्य में परिणाम को पूर्वानुमानित किया जा सके। डेटा-ड्राइवन निर्णयों को सबूतों का पालन करते हैं, जबकि डेटा-इन्फॉर्म्ड निर्णय डेटा को अनुभव और संदर्भ के साथ एक महत्वपूर्ण इनपुट के रूप में देखते हैं। डेटा-ड्राइवन निर्णय भी विफल हो सकते हैं जब डेटा को एक पहले से ही लिए गए निर्णय को सही ठहराने के लिए चुनचुनकर उपयोग किया जाता है, जब डेटा से निर्णय तक जुड़े तर्क को कभी लिखा नहीं जाता है, या जब सबूत मीटिंग के बाद खो जाता है ताकि निर्णय को जांचा जा सके। अर्ग्यूमेंट्री डेटा-ड्राइवन डिसीजन मेकिंग को संगठित तर्क और उनके समर्थन के साथ-साथ प्रो/कॉन्ट्रा तर्क के पेड़ में संगठित करता है, डॉक्यूमेंट्स और मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट्स से तर्कों को AI के साथ निकालता है, एक समूह को प्रत्येक तर्क को रेट और वजन करने की अनुमति देता है, निर्णय को नेट समर्थन के रूप में हायरार्किकल सहमति स्कोर में बदल देता है, और निर्णय को पीछे के डेटा के साथ जोड़ता है - 66 भाषाओं में।