Tanım Kılavuzu

Veri Temelli Karar Verme Nedir?

Veri temelli karar verme, seçimleri kanıtlara ve belgelenmiş argümanlara — içgüdü, hiyerarşi veya en yüksek ses değil — dayanarak, her kararın açıklanabilir ve savunulabilir olmasını sağlar.

Özetle

Veri temelli karar verme (VTKV) bir seçimi ölçülebilir kanıtlara ve açık argümanlara dayanarak, içgüdüye değil, temel alır. Yargıyı değiştirmez — test eder yargıyı doğrulanabilir girdilere karşı, böylece karar en güçlü kanıta dayanır ve uzun süre savunulabilir.

Veri Temelli Karar Verme Döngüsü

1
Kararı tanımla
Verilerin cevaplaması gereken soruyu ve masada olan seçenekleri belirtin.
2
Kanitleri toplamak
Her seçeneğe ilişkin ilgili metriklere, gerçeklere ve kaynaklara sahip olun.
3
Kanitleri argümanlara dönüştür
Ham verileri, someone tarafından tartılabilen açık nedenlere dönüştür — veriler sadece bir argüman olduğunda önemlidir.
4
Değerlendir ve tart
Her argümanı doğruluk ve alaka açısından değerlendirin, böylece güçlü kanıtlar zayıf kanıtlardan daha önemli olsun.
5
Net destek konusunda karar ver
Ağırlıklı kanıtların en iyi desteklediği seçeneğe ulaşın.
6
Kaydet ve gözden geçir
Kararı kanıtlarıyla bağlayın, ardından sonucu, verilerin öngördüğüyle karşılaştırın.

Veri Temelli vs. Veri Bilgilendirilmiş

Veri odaklı

Kanitler önderlik eder — metriklere ve belgelenmiş argümanlara dayalı tercih, boşlukları doldurmak için yargıyı doldurur.

Veri bilgilendirilmiş

Veri, deneyim ve bağlamla birlikte önemli bir girdi olarak ele alınır. Yargıyı tamamen değiştirmek yerine, sınırlar ve test eder. Çoğu güçlü karar burada yaşar.

Verinin Düşmanı: HiPPO

Veri yoksa, gruplar HiPPO'ya — "En Yüksek Ücretli Kişinin Görüşü"ne başvurur. Terim, yaklaşık 2006 yılında analitik uzman Avinash Kaushik tarafından popülerleştirildi ve bir Microsoft araştırma ekibi, noktanın vurgulanması için binlerce HiPPO stres oyuncakları dağıttı: seniority'nin kanıtları geçersiz kılmamasına izin vermeyin.

Klasik örnek Amazon'dan gelir. Bir mühendis, alışveriş sepetindeki ürünlerin önerilerini gösteren bir prototip geliştirdi. Bir üst düzey yönetici — HiPPO — bunun insanları ödemeden uzaklaştıracağından korktu ve onu durdurma emri verdi. Basit bir kontrollü deney, bunun büyük bir başarı olduğunu gösterdi ve gönderildi. Bir kültür oluşturan ders: verinin HiPPO'yu geçersiz kılmmasına izin verin.

Sadece kültür değil — sayılar da bunu gösteriyor. Brynjolfsson, Hitt & Kim (2011) tarafından yapılan 179 büyük kamu şirketinin bir çalışması, veri temelli karar vermeyi benimseyen şirketlerin, diğer yatırımlarına göre beklenenden 5-6% daha yüksek çıktı ve verimlilik gösterdiğini buldu.

Neden Veri Temelli Kararlar Hala Başarısız Olur

Seçici olarak seçilen veriler

Kanitler, zaten ulaşılan bir sonuca haklı çıkarmak için seçilir.

Asla yazılmayan akıl yürütme

Veriden karara bağlantı, birinin zihninde yaşar, bu nedenle kontrol edilemez.

Toplantıdan sonra kaybolan kanıtlar

Hiç kimse kararı denetleyemez, çünkü veriler ve argümanlar buharlaşıp gider.

Argumentree Kararları Nasıl Veri Temelli Hale Getirir

Veri, ancak bir argüman haline geldiğinde ve kaydedildiğinde bir kararı iyileştirir. Argumentree, kanıtları yapılandırılmış akıl yürütmeye dönüştürür, argüman haritalama üzerine kuruludur:

Belgelerden AI çıkarma

Argümanları ve bunların destekleyici kanıtlarını, raporlardan, transkriptlerden ve belgelerden doğrudan çıkarın — böylece odadaki veriler, yapılandırılmış girdi haline gelir, kaybolan bir hafıza olmaz.

Lehine ve aleyhine ağaçlarındaki kanıtlar

Her bir kanıt, desteklediği veya karşı çıktığı seçeneğin altında argüman olarak oturur, böylece tüm kanıt tabanı görünür ve yapılandırılmış olur.

Değerlendir, tart ve puanla

Katılımcılar, argümanları doğruluk ve alaka açısından değerlendirir; puanlar, ağacın üstüne net uzlaşma puanlarına agregasyon yapar, böylece sonuç, iddialar yerine ağırlıklı kanıtları izler.

Verilere geri izlenebilirlik

Argüman sürümleme ve karar yaşam döngüsü, her seçimi arkasındaki kanıtlara bağlar — aylar sonra, 66 dilde savunulabilir.

Geniş bir uygulama olan karar verme ve karar zekasınin bir parçası; ayrıca, ekiplerin nasıl birlikte kanıtları değerlendirdiğini işbirlikçi karar vermede görebilirsiniz.

Neden Değerlidir

Savunulabilir kararlar

Her seçim, arkasındaki kanıtlara ve argümanlara izlenebilir.

Daha az önyargı

Argümanların yüzeye çıkması ve puanlanması, seçici olarak seçilmesini ve HiPPO (en yüksek ödenen kişinin görüşü) etkilerini engeller.

Öğrenme döngüsü

Kaydedilen akıl yürütme, sonuçları öngörülere karşılaştırmanıza ve bir sonraki sefer daha iyi karar almanıza olanak tanır.

Sıkça Sorulan Sorular

Veri odaklı karar verme nedir?

Veri odaklı karar verme (bazen DDDM olarak kısaltılır), seçimleri, sezgi, hiyerarşi veya en yüksek ses yerine, kanıtlara — ölçülen gerçeklere, metriklere ve belgelenmiş argümanlara — dayandırmaktır. İnsanların yargısını kaldırmaz; yargıyı doğrulanabilir girdilere dayandırır, böylece bir karar açıklanabilir ve savunulabilir.

Veri odaklı karar vermenin adımları nelerdir?

Tipik bir döngü: (1) kararı ve cevaplaması gereken soruyu tanımlayın; (2) ilgili verileri ve kanıtları toplayın; (3) bu kanıtları, her seçeneğin lehine ve aleyhine açık argümanlara dönüştürün; (4) argümanları kalite ve ağırlık açısından değerlendirin; (5) net destek temelinde karar verin; ve (6) kararı ve kanıtlarını kaydedin, böylece sonucu, öngörülere karşılaştırabilirsiniz.

Veri odaklı ve veri bilgilendirilmiş kararlar arasındaki fark nedir?

Veri odaklı kararlar, kanıtların önderlik etmesine izin verir — sayılar ve belgelenmiş argümanlar, seçimin temelini oluşturur. Veri bilgilendirilmiş kararlar, verileri, deneyim ve bağlamla birlikte önemli bir girdi olarak ele alır. Uygulamada çoğu güçlü karar, veri bilgilendirilmiştir: veriler, yargıyı tamamen değiştirmek yerine, sınırlar ve test eder.

Neden veri odaklı kararlar hala başarısız oluyor?

Veri odaklı kararlar, veriler seçici olarak kullanıldığında, already ulaşılan bir sonuca haklı çıkarmak için, başarısız olur; akıl yürütme, veriden karara bağlantısı, asla yazılmaz; veya toplantıdan sonra kanıtlar kaybolur, böylece karar denetlenemez. Veriler, ancak argümanlar, yüzeye çıkarıldığında, açık bir şekilde değerlendirildiğinde ve kaydedildiğinde, kararları geliştirir.

Yazılım, veri odaklı karar vermeyi nasıl destekler?

Karar yazılımları, ham kanıtları, akıl yürütülebilecek bir yapıya dönüştürür: argümanları ve bunların destekleyici kanıtlarını, raporlardan, transkriptlerden ve belgelerden doğrudan çıkarır; bir grup, her argümanı puanlayıp tartar; net desteği ölçer, böylece sonuç, kanıtları izler; ve kararı, arkasındaki kanıtlara bağlayan bir iz sürümünü korur. Argumentree, belgelerden ve transkriptlerden AI çıkarmayı ve 66 dil desteğini ekler.

Kararlarınızı kanıtlara dayandırın

Raporları, dökümleri ve metriklere dayalı kanıtları, ekibinizin değerlendirebileceği ve denetleyebileceği yapılandırılmış argümanlara dönüştürün. Argumentree'de karar vermeye başlayın.

Ücretsiz Başlayın