L'approccio al processo decisionale basato sui dati (Data-driven) è un modo per valutare le informazioni ambientali al fine di scegliere il modo migliore di procedere. Puoi usare questo approccio sia nella tua vita quotidiana che al lavoro.
Vediamo insieme i 6 passi per adottare una mentalità data driven.
Mentalità data-driven: 6 passi
- seguire un metodo;
- organizzare;
- visualizzare;
- trovare connessioni;
- Mantenere l'attenzione sul problema;
- Adottare una visione "grande immagine e orientata al dettaglio".
Seguire un metodo: trovate un metodo che si adatti alle vostre esigenze. Ricordate: il primo passo è capire il problema che state affrontando. Per farlo, sii preparato. I problemi spesso appaiono schiaccianti perché siamo impreparati: un buon metodo vi farà sentire sicuri delle vostre capacità e possibilità.
Organizzare: una volta trovato il metodo che fa per te, applicalo con strategia e organizzazione. Prima di iniziare a lavorare sul problema, puoi fare una gap-analysis, per valutare di quali strumenti e risorse hai bisogno: poniti obiettivi e scadenze. Ne avrai bisogno per controllare il progresso del processo di risoluzione del problema.
Visualizzare: prima di iniziare il tuo lavoro, immagina come vorresti che fosse l'output finale. In altre parole, visualizza come vorresti che fossero rappresentati i dati: cerca soluzioni chiare ed eleganti. Questa visualizzazione ti guiderà attraverso il processo di raccolta e analisi dei dati.
Trovare le connessioni: raccogliere i dati con lo strumento più appropriato e organizzarli. Cerca le connessioni tra gli elementi per capire cosa ha causato il problema e come si evolve nel tempo. Rintracciare l'origine del problema vi permetterà di capire come risolverlo.
Mantenere l'attenzione sul problema: mantenere l'attenzione sul problema non significa pensare al problema tutto il tempo. Piuttosto, significa pensare al problema come a un puzzle composto da molti elementi: dobbiamo cercare i pezzi che si incastrano tra loro, prestando attenzione al quadro che stiamo costruendo.
A proposito di dati: è importante saper riconoscere i dati affidabili da quelli non affidabili. Scopri di più nel nostro articolo Come riconoscere le fake news: 5 consigli pratici.
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