定义指南

数据驱动决策是什么？

数据驱动决策基于 证据和文档化的论点 ——而不是直觉、层级或最响亮的声音 —— 以便每个决策都可以解释和辩护。

TL;DR

数据驱动决策（DDDM） 将选择置于可测量的证据和明确的论点中，而不是直觉。它不会替代判断 —— 它测试判断与可验证的输入的结合，以便决策遵循最强的证据并保持可辩护的时间长。

数据驱动决策循环

1
确定决策
陈述数据必须回答的问题和选项。
2
收集证据
收集与每个选项相关的指标、事实和来源。
3
将证据转化为论据
将原始数据转化为支持或反对每个选项的明确理由——只有当数据变成可以衡量的论据时，它才有意义。
4
评估和权衡
根据准确性和相关性评估每个论据，使得强有力的证据比弱有力的证据更重要。
5
决定支持
根据加权的证据确定支持哪个选项。
6
记录和复核
将决策与其证据相关联，然后检查决策的结果与数据预测的结果是否一致。

数据驱动决策与数据驱动决策

数据驱动

证据引导。指标和文档化的论据是主要依据——判断力填补数据无法填补的空白。

数据导向

数据是重要的输入之一，除了经验和背景。它约束和测试判断力，而不是取代它。最好的决策都在这里。

数据的敌人：HiPPO

当没有数据时，团队会依赖 HiPPO —— 最高支付人员的意见。这个术语由分析专家Avinash Kaushik于2006年推广，微软研究团队喜欢它到足以分发数千个HiPPO压力玩具：不要让资历盖过证据。

亚马逊的经典例子是：一名工程师开发了一个基于购物车内容的产品推荐系统。一个高级主管 —— HiPPO —— 害怕它会 分散人们的注意力，并下令杀死它。一个简单的控制实验表明它是极其成功的，它被部署了。这个教训建立了一个文化：让数据盖过HiPPO。

这不仅仅是文化 —— 它出现在数字中。布里尼尔福森、希特和金（2011年）的研究发现，采用数据驱动决策的179家大型公共公司的产出和生产力约为 5-6% 高于预期的其他投资。

为什么数据驱动决策仍然会失败

挑选数据

证据被选择以证明已经达成的结论。

没有写下推理

决策与数据之间的联系存在于某人的头脑中，因此无法检查。

会议结束后丢失证据

无法对决策进行审计，因为数据和论据已经消失。

Argumentree如何使决策数据驱动

数据只有在成为可以衡量和记录的论点时才会改善决策。Argumentree将证据转换为结构化的推理，基于论点映射：

从文档中提取AI

从报告、记录和文档中提取论据和它们的支持证据——使数据在房间里变成结构化的输入，而不是失落的记忆。

在利弊树中显示证据

每个证据都作为论据出现在它支持或反对的选项下，因此整个证据基础都是可见的和结构化的。

评分、权衡和打分

参与者评分论据的准确性和相关性；评分聚合到树中，形成净共识分数，因此结论随着加权的证据而变化，而不是依靠断言。

回溯到数据的审计路径

论据版本和决策生命周期使每个选择都与它背后的证据相关联——在66种语言中都可以辩护。

决策的一部分，属于更广泛的决策和决策智能的实践；参见团队如何在协作决策中权衡证据。

为什么值得

可辩护的决策

每个选择都可以追溯到它背后的证据和论据。

减少偏见

表面化和评分论据可以减少挑选和最高薪水人员意见（HiPPO）效应。

学习循环

记录的推理使您可以比较结果与预测，并在下一次决策时做出更好的选择。

常见问题

什么是数据驱动决策?

数据驱动决策（有时简称为DDD）是基于证据做出选择的实践——测量的事实、指标和文档化的论据，而不是直觉、等级或最响亮的声音。它并不消除人类判断力；它将判断力置于可验证的输入之上，使决策可以解释和辩护。

数据驱动决策的步骤是什么?

典型的循环：（1）确定决策和它必须回答的问题；（2）收集相关的数据和证据；（3）将证据转化为明确的论据，支持或反对每个选项；（4）评估论据的质量和权重；（5）基于净支持做出决策；（6）记录决策和证据，使结果可以与预测结果进行复核。

数据驱动决策和数据导向决策之间的区别是什么?

数据驱动决策让证据引导——数字和文档化的论据是主要依据。数据导向决策将数据视为重要的输入之一，除了经验和背景。实际上，绝大多数好的决策都是数据导向的：数据约束和测试判断力，而不是完全取代它。

为什么数据驱动决策仍然会失败?

它们会失败，因为数据被选择性地使用以证明已经达成的结论，或者推理连接数据和决策从未被写下来，或者会议结束后证据就消失了，无法对决策进行审计。只有当论据被表面化、公开评估和记录时，数据才会改善决策。

软件如何支持数据驱动决策?

决策软件将原始证据转化为可以进行推理的结构：它组织论据和它们的支持数据，允许小组评分和权衡每个论据，测量净支持，使得结论随着加权的证据而变化，并保留一个回溯到数据的审计路径。Argumentree 还添加了从文档和记录中提取论据的 AI 功能，支持 66 种语言。

将决策置于证据之上

将报告、会议记录和指标转换为团队可以衡量和审计的论点。开始使用Argumentree进行决策。

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数据驱动决策是什么？数据驱动决策是基于证据——测量的事实、指标和文档化的论点——而不是直觉、层级或最响亮的声音。它将人类判断置于可验证的输入中，以便决策可以解释和辩护。