¿Cuáles son algunas cosas cotidianas en las que las personas pueden tomar más decisiones basadas en datos?

Data-Driven Decision Management (DDDM) es un enfoque del gobierno empresarial que valora las decisiones que se pueden respaldar con datos verificables. El éxito del enfoque basado en datos depende de la calidad de los datos recopilados y la eficacia de su análisis e interpretación.

En los primeros días de la computación, por lo general, se necesitaba un especialista con una sólida formación en tecnología para extraer datos para obtener información porque era necesario que esa persona entendiera cómo funcionaban las bases de datos y los almacenes de datos. Si un gerente de la parte comercial de una organización quería ver datos a nivel granular, tenía que comunicarse con el departamento de tecnología de la información (TI) y solicitar un informe. Alguien del departamento de TI crearía el informe y lo programaría para que se ejecute periódicamente. Debido a que el proceso fue complejo, se desalentaron los informes ad hoc (también conocidos como informes únicos).

Hoy en día, las herramientas de inteligencia empresarial a menudo requieren muy poco o ningún soporte del departamento de TI. Los gerentes de negocios pueden personalizar paneles para mostrar los datos que desean ver y ejecutar informes personalizados sobre la marcha. Los cambios en la forma en que se pueden extraer y visualizar los datos permiten que los ejecutivos de negocios que no tienen experiencia en tecnología puedan trabajar con herramientas de análisis y tomar decisiones basadas en datos.

La gestión de decisiones basada en datos generalmente se realiza como una forma de obtener una ventaja competitiva. Un estudio del MIT Center for Digital Business encontró que las organizaciones impulsadas por la toma de decisiones basadas en datos tenían tasas de productividad 4% más altas y ganancias 6% más altas. Sin embargo, se puede decir más fácilmente que integrar grandes cantidades de información de diferentes áreas del negocio y combinarla para obtener datos procesables en tiempo real. Los errores pueden infiltrarse en los procesos de análisis de datos en cualquier etapa del esfuerzo, y pueden surgir problemas graves cuando lo hacen.

Se puede tomar cualquier decisión poniendo ponderaciones de importancia en cada variable “a favor de” o “en contra” de la decisión en cuestión.

Otros más obvios más específicos:

¿Dónde están mis zapatos? ¿Qué traje debo usar? ¿Qué debo comer para desayunar?

lo anterior son todas las preguntas diarias, que tienen puntos de datos de apoyo relevantes que se pueden almacenar, medir y utilizar para la toma de decisiones.

pregúntese, “¿me beneficiaría [o mi organización] obtener comentarios de otros sobre esta decisión?” esa es una especie de respuesta de SurveyMonkey porque la respuesta es casi siempre sí.

Cuándo y qué comer. Dependo exclusivamente de lo que me apetece comer y de lo que me han dicho que debo comer. Pero, ¿qué necesita realmente mi cuerpo en este momento? No tengo idea. Y quiero saber detalles como la cantidad exacta de calorías, qué nutrientes y cuánto me falta, etc. Necesito una barra de estado de nutrientes que me indique cuándo debo subir de nivel …