데이터 주도적 의사 결정이란 무엇인가? 데이터 주도적 의사 결정은 증거 — 측정된 사실, 지표, 문서화된 논증 — 에 기반하여 의사 결정을 내리는 것입니다. 이는 직관, 계층, 가장 큰 목소리 대신에 의사 결정을 내리는 것입니다. 이는 인간의 판단을 증거가 검증할 수 있는 입력에 기반하여 의사 결정을 내리는 것입니다.

데이터 주도적 의사 결정의 사이클은 다음과 같이 진행됩니다: 의사 결정을 정의하고 그에 대한 질문을 정의합니다. 관련 데이터와 증거를 수집합니다. 그 증거를 각 옵션에 대한 명시적인 논증으로 변환합니다. 각 옵션에 대한 논증의 품질과 가중치를 평가합니다. 가중치에 따라 결정합니다. 결정과 그 증거를 기록하여 결과를 예측한 것과 비교할 수 있도록 합니다. 데이터 주도적 의사 결정은 증거가 의사 결정을 이끌어 나가는 반면, 데이터 주식 의사 결정은 데이터를 경험과 맥락과 함께 중요한 입력으로 다루는 것입니다. 데이터 주도적 의사 결정은 데이터를 선택적으로 사용하여 이미 결정된 결론을 정당화할 때, 데이터와 의사 결정을 연결하는 논리를 작성하지 않을 때, 또는 회의 후 증거가 사라질 때 실패합니다. Argumentree는 데이터 주도적 의사 결정을 지원하기 위해 논증과 그 증거를 프로/컨 논증 나무로 조직하고, 문서와 회의록에서 논증을 AI를 사용하여 추출하고, 그룹이 각 논증을 가중치로 평가하여 결론이 증거에 따라 결정되도록 하며, 결정을 데이터에 대한 증거와 연결하는 완전한 감사 기록을 유지합니다. — 66개 언어를 지원합니다.

정의 가이드

데이터 주도적 의사 결정이란 무엇인가?

데이터 주도적 의사 결정은 증거와 문서화된 논증에 기반하여 의사 결정을 내리는 것입니다. — 직관, 계층, 가장 큰 목소리 대신에. 이는 모든 의사 결정을 설명하고 defends할 수 있도록 합니다.

TL;DR

데이터 주도적 의사 결정 (DDDM)은 증거와 명시적인 논증에 기반하여 의사 결정을 내리는 것입니다. 이는 직관, 계층, 가장 큰 목소리 대신에 의사 결정을 내리는 것입니다. 이는 의사 결정을 내리는 데 증거를 검증할 수 있는 입력을 사용하여 의사 결정을 내리는 것입니다. 이는 결론이 증거에 따라 결정되도록 하며, 결론이 유지될 수 있도록 합니다.

데이터 주도적 의사 결정의 사이클

  1. 1

    결정 정의

    데이터가 답해야 하는 질문과 옵션을 명시합니다.

  2. 2

    증거 수집

    각 옵션에 관련된 메트릭스, 사실, 및 출처를 수집합니다.

  3. 3

    증거를 논리적 이유로 변환

    원시 데이터를 명확한 이유로 변환하여 각 옵션에 대한 찬반 논리를 구성합니다.

  4. 4

    평가 및 가중치

    각 논리를 정확성과 관련성으로 평가하여 강한 증거가 약한 증거보다 더 중요하도록 합니다.

  5. 5

    결정에 대한 지원

    가중치에 따라 증거를 기반으로 최종 옵션을 결정합니다.

  6. 6

    기록 및 검토

    결정과 증거를 연결하고, 데이터가 예측한 결과와 실제 결과를 비교합니다.

데이터 주도적 vs. 데이터 주식

데이터 주도

증거가 주도합니다. 메트릭스 및 문서화된 논리는 선택의 주요 근거이며, 판단은 데이터가 남은 부분을 채웁니다.

데이터 기반

데이터는 중요한 입력 중 하나입니다. 경험과 맥락과 함께 데이터는 판단을 제한하고 테스트하지만 완전히 대체하지 않습니다. 대부분의 좋은 결정은 데이터 기반입니다.

데이터의 적: HiPPO

데이터가 없을 때 그룹은 HiPPO — 가장 높은 급여를 받는 사람의 의견 에 따라 결정한다. 이 용어는 2006년 분석 전문가인 Avinash Kaushik에 의해 popularized되었으며, Microsoft 연구 팀은 그 점을 드리우기 위해 수천 개의 HiPPO 스트레스 장난감을 배포했습니다: 증거보다 고위급의 의견을 우선하지 마세요.

클래식 예는 아마존입니다. 엔지니어는 쇼핑 카트에 있는 제품 추천을 보여주는 프로토타입을 만들었습니다. 고위급 경영진 — HiPPO —이 그것이 체크아웃을 방해할 것이라고 우려하여 그것을 죽이게 했습니다. 간단한 제어 실험은 그것이 성공적이었음을 보여주었습니다. 그리고 그것을 배포했습니다. 그 문화가 형성되었습니다: 증거가 HiPPO를 우선하도록 하세요.

그것은 문화가 아니라 숫자에 나타난다. Brynjolfsson, Hitt & Kim (2011년)의 연구에 따르면, 179개의 대형 공기업을 연구한 결과, 데이터 주도적 의사 결정을 채택한 기업의 생산성과 효율성이 다른 투자에 비해 5–6% 더 높았다.

데이터 주도적 의사 결정이 왜 실패하는가

선택적 데이터

증거는 이미 도달한 결론을 정당화하기 위해 선택됩니다.

논리가 문서화되지 않음

데이터와 결정을 연결하는 논리는 머릿속에 남아 있기 때문에 검토할 수 없습니다.

회의 후 증거가 사라짐

결정이 검증되지 않습니다. 데이터와 논리가 사라졌기 때문입니다.

Argumentree가 의사 결정을 데이터 주도적으로 만드는 방법

데이터는 의사 결정을 개선하는 데 사용될 때만 의사 결정을 개선합니다. Argumentree는 증거를 구조화된 논증으로 변환하여, 논증 매핑을 사용하여:

문서에서 추출

보고서, 전자 메모, 및 문서에서 논리와 증거를 직접 추출하여 데이터가 방치되지 않도록 합니다.

찬반 트리

각 옵션에 대한 증거를 논리적으로 구성하여 증거 기반의 결정을 도출합니다.

가중치 및 점수

참여자들은 논리를 정확성과 관련성으로 평가하고, 가중치를 통해 결정을 도출합니다.

증거 추적

결정과 증거를 연결하여 결정을 검증하고, 66개 언어를 지원합니다.

결정-making과 결정 지능의 더 넓은 관행의 일부입니다. 협력적 결정-making에서 팀이 증거를 함께 고려하는 방법도 참조하십시오.

왜 그것이 가치 있는가

검증 가능한 결정을 내리기

결정과 증거를 연결하여 결정을 검증합니다.

편견을 줄이기

논리를 평가하여 편견을 줄이고, HiPPO 효과를 줄입니다.

학습 루프

결정과 증거를 연결하여 결과를 검토하고, 다음 결정을 개선합니다.

자주 묻는 질문

데이터 주도적 결정을 내리는 것은 무엇인가?

데이터 주도적 결정을 내리는 것은, 선택을 데이터에 기반하여 내리는 것을 의미합니다. 측정된 사실, 메트릭스, 및 문서화된 논리를 통해 판단을 내립니다. 판단을 제거하지 않습니다. 판단을 데이터에 기반하여 내립니다.

데이터 주도적 결정을 내리는 단계는 무엇인가?

일반적인 단계는 다음과 같습니다.1. 결정 정의2. 관련 데이터와 증거 수집3. 증거를 논리적 이유로 변환4. 논리를 평가5. 결정을 내리기6. 결정을 기록하고 검토

데이터 주도적 결정을 내리는 것과 데이터 기반 결정을 내리는 것의 차이는 무엇인가?

데이터 주도적 결정을 내리는 것은, 증거가 주도합니다. 데이터와 논리는 선택의 주요 근거입니다. 데이터 기반 결정을 내리는 것은, 데이터가 중요한 입력 중 하나입니다. 경험과 맥락과 함께 데이터는 판단을 제한하고 테스트하지만 완전히 대체하지 않습니다.

데이터 주도적 결정을 내리는 것이 실패하는 이유는 무엇인가?

데이터 주도적 결정을 내리는 것이 실패하는 이유는, 데이터가 선택적이거나, 논리가 문서화되지 않거나, 또는 회의 후 증거가 사라지는 경우입니다.

소프트웨어는 데이터 주도적 결정을 내리는 것을 어떻게 지원하는가?

결정 소프트웨어는 원시 증거를 논리적으로 구성하여 데이터 주도적 결정을 내리는 것을 지원합니다. 논리를 평가하고, 결정을 내리고, 결정을 기록하고 검토하는 것을 지원합니다.

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