Cadrage et définition du problème

Démystifier la Decision Science

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

Première étape : cadrer le problème

  • Première étape, la plus critique
    • Oriente la collecte de données, l’analyse et la décision

Construire sans plan:

  • Sans définition claire, les projets deviennent désorganisés et inefficaces

Sans problème bien défini :

  • Ressources gaspillées
  • Analyses mal orientées
  • Solutions inefficaces

 

plan de construction

Démystifier la Decision Science

5 pourquoi :

  • Demander « pourquoi » à répétition pour trouver la cause racine
  • Exemple : Ventes en baisse -> Mauvais service -> Marketing inefficace

Diagrammes en arête de poisson :

  • Outil visuel pour classer les causes possibles
  • Catégories courantes : personnes, processus, technologie

Objectifs SMART :

  • Formuler avec Spécifique, Mesurable, Atteignable, Pertinent, Délimité dans le temps
  • Donne une direction claire et définit la réussite

Bonnes pratiques SMART :

  • Définir clairement la cible (public ou sujet)
  • Fixer des critères mesurables (p. ex. KPI, résultats précis)
Démystifier la Decision Science

Le contexte est crucial

  • Objectif métier :

    • Définir le but précis de la décision
    • Exemples : augmenter les revenus, réduire les coûts, améliorer la satisfaction, accélérer le service

  • Contraintes :

    • Identifier les limites qui impactent les solutions
    • Exemples : budget, délai, effectifs, SI, enjeux éthiques
  • Parties prenantes :
    • Identifier qui est concerné ou impliqué
    • Exemples : décideurs, propriétaires des données, utilisateurs finaux

contexte

Démystifier la Decision Science

Passons à la pratique !

Démystifier la Decision Science

Preparing Video For Download...