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只需这几步，构建完整的数据知情决策模型

转帖|大数据新闻|编辑：徐能胜|2019-09-10 17:00:16.717|阅读 471 次

概述：数据知情决策是将信息转换为可操作和经过验证的知识以最终做出决策的能力。

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大数据时代，用数据来支持决策是数据科学发展的重要目标。数据知情决策是将信息转换为可操作和经过验证的知识以最终做出决策的能力。

您希望您的组织能够做更好的数据知情决策吗？在今天的博文里，Qlik公司全球首席学习官Kevin Hanegan为大家分享了一个数据知情决策的12步骤，以辅助企业构建更有价值的数据分析系统，利用数据更好地进行决策。

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对于数据知情决策有一种常见的误解，就是一旦选择了正确的分析工具，并对个人进行了分析培训，那么数据就会自动转化为知识，并转化为更好的决策。这在理论上似乎是行得通的。

但在实践中，有一系列关键能力需要在组织层面做到位，例如数据战略、分析框架、熟悉数据的工作团队、数据多样性和包容性、协作、创造力和沟通文化等等。

另外，在个人层面上，做出数据知情决策需要个人展开系统的思考，需要个人有能够意识到偏见的能力、挑战数据的能力，以及接受失败并从中快速学习的能力。

为了帮助您更好地决策，下面我们将为您介绍一个数据知情决策的模型。

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此模型融合了以下需求：

  • 提出正确的问题，以正确的格式获取正确的数据；

  • 使用分析框架批判性地评估和分析数据；

  • 在这个过程中应用您的个人专业知识和他人的专业知识；

  • 发现任何无意识的偏见；

  • 将您的决策传达给所有利益相关者；

  • 构建审查框架和机制以监控决策；

  • 基于调查结果再次迭代整个流程。

具体步骤如下：

12步帮助您完成数据知情决策过程


Ask询问

No.1

将业务问题转化为分析性问题。

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Acquire获取

No.2

查找并获取所有相关数据。重点是在涵盖所有相关数据的基础上系统地思考这个问题。所有相关数据不仅包括内部数据和信息，还包括外部数据和信息。

No.3

确保源数据可用、可信，并且是正确的形式（已提取、已分析、已标记、已编目、已进行标准化、敏感性处理）。


Analyze分析

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No.4

基于您的KPl创建一个度量框架来描述您的数据。

No.5

使用探索性分析来发现那些可能存在但不明显的模式、趋势和关系，从而探究根本原因。


Apply应用

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No.6

回顾和熟悉目前为止的信息和数据，并应用您的个人知识和经验来分析这些数据。

No.7

挑战数据，寻找其他信息和数据来反驳这个观点。

No.8

与一个认知多样化的团队一起回顾这个观点（或者如果您只有一个人，您需要意识到您的偏见，然后反驳自己，并重新构建一个观点）。

No.9

如果这个观点可行，利用预测分析的工具来模拟和测试潜在决策和解决方案。


Announce宣布

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No.1

在讲述时，基于“3规则”和金字塔原则等方法，向所有利益相关者（直接和间接的利益相关者、上游和下游的利益相关者）宣布这个决策。


Assess评估

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No.11

设置一个审查机制，在做出决策并执行决策之后监视决策的影响。

No.12

利用审查机制对决策结果进行舍弃或修复，以及从结果中快速学习；对数据、度量框架、决策责任、决策本身和其他相关内容进行改进。

通过以上数据知情决策模型的十二个步骤，相信您能对数据知情决策领域有更深入的了解。欢迎您登陆慧都科技网站//cahobeh.cn/zt/qlik/index.html与我们沟通交流，获取更多Qlik相关的资讯。


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