Indholdsfortegnelse:
- Definition - Hvad betyder datadrevet beslutningstagning (DDDM)?
- Techopedia forklarer Data-Driven Decision Making (DDDM)
Definition - Hvad betyder datadrevet beslutningstagning (DDDM)?
Datadrevet beslutningstagning (DDDM) involverer at tage beslutninger, der er sikkerhedskopieret af hårde data snarere end at tage beslutninger, der er intuitive eller baseret på observation alene. Da erhvervsteknologi er avanceret eksponentielt i de senere år, er datadrevet beslutningstagning blevet en meget mere grundlæggende del af alle slags industrier, herunder vigtige områder som medicin, transport og udstyrsproduktion.
Datadrevet beslutningstagning er også kendt som datadrevet beslutningsstyring eller databaseret beslutningstagning.
Techopedia forklarer Data-Driven Decision Making (DDDM)
Ideen med datadrevet beslutningstagning er, at beslutninger skal ekstrapoleres fra centrale datasæt, der viser deres forventede effektivitet og hvordan de muligvis fungerer. Virksomheder bruger generelt en lang række virksomhedsværktøjer til at hente disse data og til at præsentere dem på måder, der sikkerhedskopierer beslutninger. Dette står i skarp kontrast til den måde, hvorpå der blev taget beslutningstagning gennem den kommercielle virksomheds historie, hvor enkeltpersoner før tilstedeværelsen af nye komplekse teknologier ofte tog beslutninger på baggrund af observation eller informeret gætteri.
Hvis man i disse dage vil vide, hvordan et givet produkt kan fungere i et marked, hvad en kunde måske synes om et slogan, eller hvor man kan implementere forretningsressourcer, kan beslutningssupport-software hjælpe. Det har ført til en meget større efterspørgsel efter datadrevne beslutningsløsninger. TechTarget citerer en undersøgelse fra MIT Center for Digital Business, der viser, at virksomheder, der bruger databaseret beslutningstagning, viste sig at have 4 procent højere produktivitet og i gennemsnit 6 procent mere overskud.
For at imødekomme denne blomstrende efterspørgsel er virksomheder kommet ud med selvbetjeningsdataanalyseprodukter - tanken er, at selvbetjeningsprodukter fører til mere egalitær dataindsamling og overførsel. Med andre ord, uden selvbetjeningsværktøjer, er det kun en dygtig datavidenskabsmand, der kan knuse tallene og komme med de dataunderstøttende beslutninger, hvor med beslutningsstøtteværktøjer, der er selvbetjenende, kan ledere og andre, der er længere fra IT-afdelingen, lave deres egen analyse og præsentere deres egne beslutninger, der er sikkerhedskopieret med de pågældende data.
