Hướng dẫn định nghĩa

Quyết định dựa trên dữ liệu là gì?

Quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên bằng chứng và lập luận được ghi chép — không phải cảm tính, cấp bậc hay tiếng nói lớn nhất — để mỗi quyết định có thể được giải thích và bảo vệ.

TL;DR

Quyết định dựa trên dữ liệu (DDDM) dựa trên bằng chứng đo lường và lập luận rõ ràng thay vì cảm tính. Nó không thay thế sự đánh giá của con người — nó kiểm tra sự đánh giá của con người dựa vào đầu vào có thể kiểm tra được, để quyết định theo bằng chứng mạnh nhất và có thể bảo vệ được sau khi quyết định được đưa ra.

Quy trình quyết định dựa trên dữ liệu

1
Xác định quyết định
Trạng thái câu hỏi dữ liệu phải trả lời và các tùy chọn trên bảng.
2
Tập hợp bằng chứng
Thu thập các chỉ số, sự kiện và nguồn liên quan đến từng tùy chọn.
3
Chuyển bằng chứng thành lập luận
Chuyển dữ liệu thô thành lý do rõ ràng cho và chống — dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi nó là một lập luận mà người ta có thể đánh giá.
4
Đánh giá và cân nhắc
Đánh giá và cân nhắc từng lập luận về độ chính xác và liên quan, vì bằng chứng mạnh hơn bằng chứng yếu.
5
Quyết định về sự ủng hộ chung
Tổng hợp vào tùy chọn mà bằng chứng được cân nhắc tốt nhất ủng hộ.
6
Lưu và xem xét lại
Giữ quyết định liên kết với bằng chứng của nó, sau đó kiểm tra kết quả so với dự đoán của dữ liệu.

Quyết định dựa trên dữ liệu và quyết định được thông tin

Bản đồ dữ liệu

Bằng chứng dẫn đường. Các chỉ số và các bằng chứng được ghi nhận là cơ sở chính cho lựa chọn — phán đoán điền vào những khoảng trống mà dữ liệu để lại.

Dữ liệu được thông tin

Dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng cùng với kinh nghiệm và ngữ cảnh. Nó hạn chế và kiểm tra phán đoán chứ không thay thế nó. Những quyết định mạnh mẽ thường nằm ở đây.

Kẻ thù của dữ liệu: HiPPO

Khi không có dữ liệu, nhóm sẽ dựa vào HiPPO — ý kiến của người có lương cao nhất. Term này được phổ biến vào khoảng năm 2006 bởi chuyên gia phân tích Avinash Kaushik, và một nhóm nghiên cứu của Microsoft thích nó đến mức họ đã phát cho hàng nghìn con thú HiPPO để nhấn mạnh: không cho cấp bậc vượt qua bằng chứng.

Ví dụ kinh điển đến từ Amazon. Một kỹ sư đã tạo ra một bản demo cho thấy các gợi ý sản phẩm dựa trên những gì đang trong giỏ hàng của người dùng. Một giám đốc cấp cao — HiPPO — sợ rằng nó sẽ làm phân tâm người dùng khỏi quá trình thanh toán và đã yêu cầu hủy bỏ nó. Một thử nghiệm kiểm soát đơn giản đã cho thấy nó rất thành công, và nó đã được triển khai. Bài học đã xây dựng một văn hóa: cho bằng chứng vượt qua HiPPO.

Điều đó không chỉ là văn hóa — nó cũng xuất hiện trong số liệu. Một nghiên cứu của 179 công ty lớn công bố công khai bởi Brynjolfsson, Hitt & Kim (2011) đã tìm thấy rằng những công ty áp dụng quyết định dựa trên dữ liệu có sản lượng và hiệu suất lao động khoảng 5–6% cao hơn so với dự kiến dựa trên các khoản đầu tư khác.

Tại sao quyết định dựa trên dữ liệu vẫn thất bại

Dữ liệu được chọn ngẫu nhiên

Bằng chứng được chọn để chứng minh một kết luận đã đạt được trước đó.

Lý do không được ghi lại

Liên kết từ dữ liệu đến quyết định tồn tại trong đầu người, vì vậy nó không thể được kiểm tra.

Bằng chứng bị mất sau cuộc họp

Không ai có thể kiểm toán quyết định vì dữ liệu và lập luận đã biến mất.

Cách Argumentree đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Dữ liệu chỉ cải thiện quyết định khi nó trở thành lập luận mà người ta có thể đánh giá và ghi chép lại. Argumentree chuyển đổi bằng chứng thành lý lẽ có cấu trúc, dựa trên lập luận có cấu trúc:

Trích xuất AI từ tài liệu

Lấy các argument và bằng chứng hỗ trợ trực tiếp từ báo cáo, bản ghi và tài liệu — để dữ liệu trong phòng trở thành đầu vào có cấu trúc, không phải là ký ức bị mất.

Lời chứng minh trong cây pro/con

Mỗi mảnh bằng chứng nằm dưới dạng argument dưới tùy chọn nó hỗ trợ hoặc phản đối, vì vậy toàn bộ cơ sở bằng chứng rõ ràng và có cấu trúc.

Đánh giá, cân nhắc và điểm số

Tham gia đánh giá argument về độ chính xác và liên quan; đánh giá tổng hợp lên cây thành điểm số đồng thuận tổng thể, vì kết luận tuân theo bằng chứng được cân nhắc chứ không phải là tuyên bố.

Lược sử kiểm toán trở lại dữ liệu

Phiên bản argument và vòng đời quyết định giữ liên kết mọi lựa chọn đến bằng chứng đằng sau nó — có thể bảo vệ được trong nhiều tháng sau đó, trong 66 ngôn ngữ.

Phần của thực hành rộng lớn hơn là quyết định làm việc và tư duy quyết định ; xem thêm cách các nhóm cân nhắc bằng chứng cùng nhau trong quyết định làm việc hợp tác.

Tại sao nó đáng giá

Quyết định có thể bảo vệ

Mỗi lựa chọn đều dẫn đến bằng chứng và lập luận đằng sau nó.

Ít thiên vị

Phát hiện và đánh giá lập luận giúp giảm thiểu việc chọn lọc và hiệu ứng ý kiến của người có mức lương cao nhất.

Vòng lặp học tập

Lập luận được ghi lại cho phép bạn so sánh kết quả với dự đoán và quyết định tốt hơn lần sau.

Câu hỏi thường gặp

Làm thế nào để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu?

Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu (thường được viết tắt là DDDM) là thực hành đưa ra lựa chọn dựa trên bằng chứng — số liệu đo lường, tiêu chí, và các lập luận được ghi nhận — thay vì dựa vào trực giác, cấp bậc, hoặc tiếng nói lớn nhất. Nó không loại bỏ khả năng phán đoán của con người; nó dựa khả năng phán đoán vào các đầu vào có thể kiểm tra được để một quyết định có thể được giải thích và bảo vệ.

Các bước của đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu là gì?

Một chu kỳ điển hình: (1) định nghĩa quyết định và câu hỏi mà nó phải trả lời; (2) thu thập dữ liệu và bằng chứng liên quan; (3) chuyển đổi bằng chứng đó thành các lập luận rõ ràng cho và chống lại mỗi lựa chọn; (4) đánh giá các lập luận dựa trên chất lượng và trọng lượng; (5) đưa ra quyết định dựa trên sự hỗ trợ chung; và (6) ghi lại quyết định và bằng chứng của nó để kết quả có thể được xem xét lại so với dự đoán.

Làm thế nào để phân biệt giữa đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu?

Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cho phép bằng chứng dẫn đầu — các số liệu và lập luận được ghi nhận là cơ sở chính cho lựa chọn. Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu điều trị dữ liệu như một đầu vào quan trọng bên cạnh kinh nghiệm và ngữ cảnh. Trong thực tế, hầu hết các quyết định tốt đều là đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu: dữ liệu hạn chế và kiểm tra khả năng phán đoán chứ không thay thế hoàn toàn.

Tại sao quyết định dựa trên dữ liệu vẫn thất bại?

Họ thất bại khi dữ liệu được sử dụng một cách chọn lọc để biện minh cho một kết luận đã được đạt được, khi lý lẽ kết nối dữ liệu với quyết định không bao giờ được viết ra, hoặc khi bằng chứng bị mất sau cuộc họp để quyết định không thể được kiểm toán. Dữ liệu chỉ cải thiện quyết định nếu các lập luận được xây dựng trên nó được đưa lên, được đánh giá công khai và được ghi lại.

Làm thế nào phần mềm hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu?

Phần mềm đưa ra quyết định tổ chức bằng chứng thô thành một cấu trúc mà bạn có thể lý lẽ: nó tổ chức các lập luận và dữ liệu hỗ trợ của chúng thành cây pro/con, cho phép một nhóm đánh giá và cân nhắc mỗi lập luận, đo lường sự hỗ trợ chung để kết luận tuân theo bằng chứng, và giữ một bản ghi lại liên kết quyết định trở lại dữ liệu đằng sau nó. Argumentree thêm hỗ trợ AI để trích xuất các lập luận từ các tài liệu và bản ghi.

Xây dựng quyết định dựa trên bằng chứng

Chuyển báo cáo, bản ghi và chỉ số thành các lập luận có cấu trúc mà đội ngũ của bạn có thể cân nhắc và kiểm toán. Bắt đầu quyết định với dữ liệu trên Argumentree.

Bắt Đầu Miễn Phí