La gestion des décisions fondée sur les données (GDD) est un cadre permettant de prendre des décisions en se basant sur des données plutôt que sur l'intuition ou l'expérience. L'objectif de la GDDD est d'améliorer la prise de décision en utilisant des données pour identifier et quantifier les facteurs qui influencent le résultat d'une décision.
La GDDD s'appuie sur la collecte et l'analyse de données pour identifier les facteurs clés qui influencent le résultat d'une décision. Une fois ces facteurs identifiés, ils peuvent être quantifiés et utilisés pour développer un modèle qui prédit le résultat de la décision. Ce modèle peut ensuite être utilisé pour tester différents scénarios de décision et identifier le meilleur plan d'action.
Les avantages de la GDD sont l'amélioration de la qualité des décisions, une transparence accrue et la capacité de tester et d'adapter rapidement les conditions changeantes. Les inconvénients de la GDD sont la nécessité d'avoir accès aux données et le risque de trop se fier aux données.
Comment la prise de décision fondée sur les données est-elle mise en œuvre ?
La prise de décision basée sur les données (DDDM) est un processus qui utilise des données comme intrants afin de prendre des décisions. Ce type de prise de décision peut être utilisé dans une variété de situations différentes, allant de simples décisions personnelles à des décisions commerciales plus complexes.
La GDDD comporte généralement plusieurs étapes :
1. la collecte des données : Il s'agit de la première étape qui consiste à recueillir des données provenant de diverses sources et pouvant être utilisées pour prendre une décision.
2. Analyse des données : Une fois les données collectées, il faut les analyser afin d'en extraire des informations utiles. Cette étape peut impliquer l'utilisation de diverses méthodes statistiques et/ou de techniques d'exploration de données.
3. la prise de décision : Après l'analyse des données, une décision peut être prise sur la base des résultats. Cette décision peut être prise par un individu ou un groupe, selon la situation.
4. évaluer la décision : Une fois qu'une décision a été prise, il est important d'évaluer les résultats afin de déterminer si la décision a été couronnée de succès ou non. Cette évaluation peut impliquer la collecte de données supplémentaires et la répétition des étapes précédentes si nécessaire.
Quels sont les avantages de la prise de décision basée sur les données ?
La prise de décision basée sur les données présente de nombreux avantages, mais certains des plus importants sont qu'elle peut vous aider à :
prendre de meilleures décisions en les fondant sur des preuves et des données plutôt que sur des intuitions ou des opinions personnelles
-éviter les préjugés dans la prise de décision en utilisant des données pour évaluer objectivement différentes options
-économiser du temps et des ressources en utilisant des données pour identifier et se concentrer sur les questions les plus importantes
-améliorer la communication et la collaboration en utilisant des données pour s'assurer que tout le monde travaille vers le même objectif
Quelles sont les 4 étapes de la prise de décision basée sur les données ?
1. Définir le problème ou l'opportunité
2. Collecter et analyser les données
3. Développer et tester les solutions
4. Mettre en œuvre la solution
Pourquoi est-il si difficile de devenir une organisation orientée données ?
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles il est si difficile de devenir une organisation axée sur les données. Voici quelques-unes des plus courantes :
1. Manque d'engagement des dirigeants : Pour qu'une organisation devienne orientée données, elle a besoin d'un leadership engagé, prêt à investir du temps, des ressources et de l'argent pour y parvenir. Sans cet engagement, il est très difficile de progresser.
2. Absence d'objectifs clairs : Afin de devenir axée sur les données, une organisation doit avoir des objectifs clairs qu'elle veut atteindre. Sans ces objectifs, il est difficile de savoir ce qu'il faut mesurer et comment utiliser les données pour améliorer les performances.
3. le manque de données : L'un des plus grands défis pour les organisations est simplement de collecter suffisamment de données pour pouvoir prendre des décisions significatives. Cela peut être difficile et coûteux, surtout si les données ne sont pas facilement disponibles.
4. le manque de compétences : Un autre défi commun est que de nombreuses organisations ne disposent pas des compétences et des connaissances nécessaires pour utiliser efficacement les données. Cela comprend à la fois les compétences techniques (par exemple, l'analyse des données) et les connaissances spécifiques au domaine (par exemple, comprendre comment les données peuvent être utilisées pour améliorer les performances dans un domaine particulier).
5. la résistance au changement : De nombreuses organisations éprouvent des difficultés à modifier leurs méthodes de travail existantes, même si les données montrent que cela serait bénéfique. Cette résistance peut provenir de nombreuses sources différentes, notamment d'un manque de compréhension de la manière dont les données peuvent être utilisées, d'une peur du changement, ou simplement d'un désir d'éviter de faire des erreurs.