數(shù)據(jù)決策的定義及使用數(shù)據(jù)決策時(shí)需要避免的3個(gè)陷阱

數(shù)據(jù)決策的定義

數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)是企業(yè)的信息系統(tǒng)，用來支持各部門的數(shù)據(jù)分析需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)建設(shè)了數(shù)據(jù)輔助決策系統(tǒng)，可以大大提升了IT輔助決策的能力，降低了企業(yè)運(yùn)營(yíng)和溝通成本。

數(shù)據(jù)分析在企業(yè)決策中的作用

企業(yè)的經(jīng)營(yíng)需要企業(yè)負(fù)責(zé)人作出決策，而決策一般會(huì)涉及到企業(yè)的投資決策、營(yíng)銷決策和管理決策，三方面相輔相成，貫穿于企業(yè)的整個(gè)發(fā)展階段中。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策是為企業(yè)決定做什么和如何去做，其中投資決策決定了企業(yè)要做什么，銷售和管理決策要解決如何去做的問題。

數(shù)據(jù)分析在這個(gè)過程中承擔(dān)著極其重要的作用，將企業(yè)的目標(biāo)進(jìn)行量化，用數(shù)據(jù)的形式加以分析，為企業(yè)提供科學(xué)合理的決策依據(jù)。

企業(yè)從某一個(gè)項(xiàng)目的戰(zhàn)略分析，數(shù)據(jù)采集、整理，到預(yù)測(cè)分析，編制財(cái)務(wù)分析報(bào)表、進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，最后對(duì)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，提出規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的方案。這一系列的工作是運(yùn)用數(shù)據(jù)分析模型、程序、軟件、圖表等對(duì)項(xiàng)目把脈，為企業(yè)管理者提供決策參考的依據(jù)。

營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析就是作為企業(yè)在經(jīng)營(yíng)中重要的一項(xiàng)技術(shù)，它運(yùn)用于識(shí)別市場(chǎng)機(jī)會(huì)、規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)診斷及對(duì)營(yíng)銷效果進(jìn)行評(píng)估等方面，為企業(yè)產(chǎn)品營(yíng)銷提供科學(xué)合理的決策依據(jù)，使企業(yè)主不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境中發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)新亮點(diǎn)，避免損失，獲取利益。

無論是企業(yè)還是政府部門、企事業(yè)單位，任何工作都有在經(jīng)過一定程度的分析之后再做決策，不經(jīng)分析判斷就拍板的拍腦門決策帶來的危害已經(jīng)被人們所廣為詬病。數(shù)據(jù)分析工作用事實(shí)說話，用數(shù)據(jù)揭示工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，改變了憑主觀印象、憑感覺決策的不科學(xué)狀況。

數(shù)據(jù)分析提高了工作效率，增強(qiáng)了決策的科學(xué)性。所以說，不論是政府工作部門、企事業(yè)單位還是個(gè)人，數(shù)據(jù)分析工作都是進(jìn)行決策和作出工作決定之前的重要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)分析工作的質(zhì)量高低直接決定著決策的成敗和效果的好壞。

使用數(shù)據(jù)決策時(shí)需要避免的3個(gè)陷阱

1、錨定和調(diào)整

錨定和調(diào)整是指放棄錨點(diǎn)或大量投資于某一信息的想法，然后調(diào)整錨點(diǎn)。通常，錨點(diǎn)作為一個(gè)良好的起點(diǎn)，但數(shù)據(jù)可能表明應(yīng)該探索新的途徑，以創(chuàng)造更好的成功。通常情況下，可以在錨點(diǎn)范圍內(nèi)收集和分析數(shù)據(jù)，這忽略了錨點(diǎn)本身可能是業(yè)務(wù)無法正常工作的原因。

包括ValueWalk在內(nèi)的專家在討論投資者對(duì)股票市場(chǎng)指數(shù)波動(dòng)的反應(yīng)以及行為金融如何幫助他們做出決定時(shí)，會(huì)加強(qiáng)這一點(diǎn)。投資者往往希望被證明是正確的，所以在初步評(píng)估中遇到困難，而沒有考慮市場(chǎng)進(jìn)展的新信息。這種推理當(dāng)然也擴(kuò)展到其他應(yīng)用程序，包括運(yùn)行業(yè)務(wù)或?qū)嵤┎呗浴?/p>

2、對(duì)數(shù)據(jù)過度自信

當(dāng)涉及到收集到的數(shù)據(jù)時(shí)，過度自信可能是一個(gè)陷阱。熟悉商業(yè)決策，豐富的信息數(shù)據(jù)原因，以及通過分析數(shù)據(jù)采取行動(dòng)的事實(shí)，都可以結(jié)合起來，創(chuàng)造出一種過度自信的場(chǎng)景。這種情況可能會(huì)導(dǎo)致失敗。人們對(duì)決定越熟悉，就對(duì)此感到更加自信。

那么，如果這些數(shù)據(jù)導(dǎo)致了一個(gè)全新的目標(biāo)定位活動(dòng)，人們以前沒有實(shí)現(xiàn)過，但覺得可以處理它，即使這是一個(gè)更難的選擇。而這只是假設(shè)是錯(cuò)誤的。數(shù)據(jù)給人的印象是人們有很多信息可供使用，但創(chuàng)建人們需要的結(jié)果并不總是有意義的。通過分析數(shù)據(jù)，人們覺得取得了進(jìn)展。數(shù)據(jù)應(yīng)該導(dǎo)致超出人們已經(jīng)知道的新想法——否則，人們可能會(huì)過度自信。

3、因果關(guān)系與相關(guān)性

在收集和分析數(shù)據(jù)時(shí)，最重要的陷阱可能是不考慮因果關(guān)系和相關(guān)性的差異。因果關(guān)系指出X是因?yàn)閅而發(fā)生的，而相關(guān)性僅指向X和Y之間的關(guān)系。高收入和社會(huì)媒體參與之間可能存在相關(guān)性，但這并不一定意味著社交媒體的參與是高收入的原因。通過確定哪些是從哪個(gè)而不是對(duì)虛假因果作出決定，可以根據(jù)數(shù)據(jù)做出正確的決定和建議。

收集數(shù)據(jù)是有原因的，只有在分析準(zhǔn)確的情況下才能正確地使用數(shù)據(jù)?？紤]到可能導(dǎo)致結(jié)果傾斜的問題，因此，建議從數(shù)據(jù)中分離出來，企業(yè)可以確保它們朝著正確的方向發(fā)展。

編輯：jq