Innholdsfortegnelse:
- Definisjon - Hva betyr Data-Driven Decision Making (DDDM)?
- Techopedia forklarer Data-Driven Decision Making (DDDM)
Definisjon - Hva betyr Data-Driven Decision Making (DDDM)?
Datadrevet beslutningstaking (DDDM) innebærer å ta beslutninger som er sikkerhetskopiert av harde data i stedet for å ta beslutninger som er intuitive eller basert på observasjon alene. Ettersom forretningsteknologi har avansert eksponentielt de siste årene, har datadrevet beslutningstaking blitt en mye mer grunnleggende del av alle slags bransjer, inkludert viktige felt som medisin, transport og utstyrsproduksjon.
Datadrevet beslutningstaking er også kjent som datadrevet beslutningsstyring eller datastyrt beslutningstaking.
Techopedia forklarer Data-Driven Decision Making (DDDM)
Tanken med datadrevet beslutningstaking er at beslutninger skal ekstrapoleres fra viktige datasett som viser deres anslåtte effekt og hvordan de kan trene. Bedrifter bruker vanligvis et bredt utvalg av bedriftsverktøy for å få disse dataene, og for å presentere dem på måter som sikkerhetskopierer beslutninger. Dette står i sterk kontrast til måten beslutningstaking hadde blitt gjort gjennom historien til kommersiell virksomhet, hvor enkeltpersoner før tilstedeværelsen av nye komplekse teknologier ofte tok beslutninger på grunnlag av observasjon eller informert gjetning.
I disse dager, hvis man vil vite hvordan et gitt produkt kan prestere i et marked, hva en kunde kan tenke på et slagord, eller hvor han skal bruke forretningsressurser, kan beslutningsstøtteprogramvare hjelpe. Det har ført til en mye større etterspørsel etter datadrevne beslutningsløsninger. TechTarget siterer en studie fra MIT Center for Digital Business som viser at virksomheter som bruker databasert beslutningstaking ble funnet å ha 4 prosent høyere produktivitet og 6 prosent mer overskudd i gjennomsnitt.
For å imøtekomme denne blomstrende etterspørselen, har selskaper kommet ut med selvbetjent dataanalyseprodukter - ideen er at selvbetjeningsprodukter fører til mer egalitær datainnsamling og overføring. Med andre ord, uten selvbetjeningsverktøy, er det bare en dyktig dataforsker som kan knuse tallene og komme med de dataunderstøttende beslutningene, hvor med beslutningsstøtteverktøy som er selvbetjente, kan ledere og andre som er lenger fra IT-avdelingen gjøre sin egen analyse og presentere egne beslutninger støttet med de aktuelle dataene.
