12 steg för att ta datainformerade beslut

12 steg för att ta datainformerade beslut

Datainformerat beslutsfattande är förmågan att omvandla information till kraftfull och verifierad kunskap som grund för beslutsfattande. Här är Qliks 12-stegs guide för datainformerade beslut.

Det finns ett stort missförstånd som ofta uppstår när det gäller datainformerade beslut. Det vill säga, när rätt analysverktyg implementeras och alla individer har fått utbildning i analys kommer data att omvandlas till kunskap och därmed omvandlas till bättre beslut. Det låter bra i teorin.

I praktiken är detta inte riktigt fallet. Det finns ett antal kritiska faktorer som måste vara på plats på organisationsnivå, såsom en datastrategi, ett analytiskt ramverk, ett team som har kunskap om data och en kultur av samarbete, kreativitet och kommunikation. På individnivå krävs det att fatta välgrundade beslut ett systematiskt tänkande, förmågan att vara medveten om sina fördomar, förmågan att utmana data och förmågan att acceptera misstag och snabbt lära av dem.

Det finns många modeller för beslutsfattande, men här är en 12-stegs guide från Qlik som hjälper dig med den datainformerade beslutsprocessen.

Qliks 12-stegs guide för datainformerade beslut
Bild lånad av Qlik

Data Literacy: Hur skapar man en datadriven organisation? Ladda ner en gratis guide.

FRÅGA

  1. Förvandla affärsfrågor till analytiska frågor.

FÖRVÄRVA

  1. Hitta och hämta all relevant information. Kom ihåg att tänka systematiskt på frågan och inkludera all relaterad information som kan vara relevant. Detta inkluderar inte bara intern utan även extern data och information.

  1. Se till att all insamlad data är tillgänglig, pålitlig och i rätt format (hämtad, profilerad, taggad, kategoriserad, standardiserad, etc.)

ANALYSERA

  1. Skapa ett ramverk för att beskriva dina data med KPI:er.

  1. Använd utforskande analyser för att hitta mönster, trender och kopplingar som finns i databasen.

TILLÄMPA

  1. Granska och orientera dig mot informationen och data och använd dina personliga erfarenheter för att lära känna informationen.

  1. Utmana data och leta efter information och data för att motbevisa den.

  1. Granska uppgifterna med ett kognitivt varierat team (eller om du är ensam, var uppmärksam på dina förutfattade meningar och ha ett kritiskt tänkande)

  1. Använd vilken prediktiv analys som helst för att köra simuleringar eller liknande för att testa potentiella beslut och lösningar.

INFORMERA

  1. Informera ditt beslut på rätt nivå till ALLA intressenter (direkt, indirekt, uppströms och nedströms) med metoder som ”Rule of 3” och ”Pyramid Principle” i din storytelling.

VÄRDERA

  1. Inrätta en granskningsmekanism för att övervaka effekterna av beslutet efter att det har fattats och agerat.
  2. Använd granskningsmekanismen för att misslyckas, lära och fixa dataförbättringar, ramverk, ansvarsskyldighet, beslut och allt annat relevant.

 

Data Literacy: Hur skapar man en datadriven organisation? Ladda ner gratis guide här:

Ladda ner guiden 

0