45、数据驱动决策：从探索到治理的全面指南

数据驱动决策：从探索到治理的全面指南

1. 探索数据

许多成功组织采用的策略往往基于直觉、经验和对过往方法持续有效的预期。而大数据让决策成为一种科学实践，易于重复、论证和向独立机构解释。

虽然数据无法捕捉复杂组织运作的每一个细微差别，但这不能成为过度依赖直觉决策的借口。实际上，数据和定量建模在很多情况下可用于传达复杂观点。合理运用基于数据的建模，能揭示不确定性过大的情况，避免得出无实际意义的结果。这种对未知程度的坦诚，在企业领导者中并不常见。总体而言，建模所需的严谨性使决策更透明，降低了依赖无根据假设的风险。

对于想尝试数据科学的人来说，一个好的起点是关注公司管理层面临的挑战，并列出关于业务关键方面的现行和未来假设（即假设）。以下是相关流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[确定公司挑战] --> B[提出假设]
    B --> C[获取相关数据]
    C --> D[选择和构建模型]
    D --> E[评估模型]
    E --> F[得出统计显著结果]

1.1 挑战

确定数据科学方法在组织决策中的有效性测试路线图，需要仔细考虑组织运营的哪些方面能从定量分析的严谨性中获益最大。通过思考组织已面临的挑战，经过深入反思和提问，可将这些挑战转化为可测试的假设。

1.2 问题

董事会的主要作用之一是获取关于组织最佳发展方向的多样化观点。在预测未来时，这种多样性尤为重要。在很多情况下，趋势可能已经形成，可利用实证数据测试趋势的存在，