ڈیٹا ڈرائیون ڈیسژن میکنگ کیا ہے؟ ڈیٹا ڈرائیون ڈیسژن میکنگ انتخاب کو ثبوت — ناپید حقائق، میٹرکس، اور دستاویزی دلائل — پر مبنی بنانے کی پریکٹس ہے، نہ کہ وجدان، ہیئر آرکی، یا سب سے بلند آواز پر۔ یہ انسانی فیصلے کو قابل تصدیق ان پٹس میں جڑتا ہے تاکہ فیصلہ سمجھایا اور دفاع کیا جا سکے۔

ڈیٹا ڈرائیون ڈیسژن میکنگ سائیکل مراحل میں چلتا ہے: فیصلے اور اس سوال کو جو اسے جواب دینا ہوتا ہے، متعین کریں؛ متعلقہ ڈیٹا اور ثبوت اکٹھا کریں؛ اس ثبوت کو ہر آپشن کے حق میں اور خلاف واضح دلائل میں تبدیل کریں؛ دلائل کی معیار اور وزن پر مبنی جائزہ لیں؛ نیٹ سپورٹ پر فیصلہ کریں؛ اور فیصلے کو اس کے ثبوت کے ساتھ ریکارڈ کریں تاکہ نتیجہ پیش گوئی کے خلاف جائزہ لیا جا سکے۔ ڈیٹا ڈرائیون فیصلے ثبوت کو آگے بڑھنے دیتے ہیں، جبکہ ڈیٹا انفارمڈ فیصلے ڈیٹا کو تجربے کے ساتھ ایک ان پٹ کے طور پر سمجھتے ہیں۔ ڈیٹا ڈرائیون فیصلے تب بھی ناکام ہو جاتے ہیں جب ڈیٹا کو ایک پہلے سے طے شدہ نتیجے کو جواز بنانے کے لیے منتخب طور پر استعمال کیا جاتا ہے، جب ڈیٹا کو فیصلے سے جوڑنے والی منطق کبھی لکھی نہیں جاتی، یا جب ثبوت میٹنگ کے بعد کھو جاتا ہے۔ آرگومنٹری ڈیٹا ڈرائیون ڈیسژن میکنگ کی مدد کرتا ہے باہمی دلائل اور ان کی حمایت کرنے والے ثبوت کو پرو/کنٹرگمنٹ ٹریز میں منظم کرتا ہے، دستاویزات اور میٹنگ ٹرانسکرپٹس سے دلائل کو ای آئی کے ساتھ نکالتا ہے، ایک گروپ کو ہر دلیل کی درجہ بندی اور وزن کرنے دیتا ہے تاکہ نتیجہ ثبوت کے پیچھے چلے، ہیئر آرکیکل کنسنسس اسکورز کے طور پر نیٹ سپورٹ کو ناپتا ہے، اور ایک مکمل آڈٹ ٹریل رکھتا ہے جو ہر فیصلے کو اس کے پیچھے ڈیٹا سے جوڑتا ہے — 66 زبانوں میں۔