डेटा-ड्रिवन संस्कृति बनाना

Decision Science समझना

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

अनछुआ संभावनाएँ

 

सिर्फ डेटा काफी नहीं है — सही संस्कृति चाहिए।

  • कई प्रोजेक्ट अटक जाते हैं, उपयोग नहीं होते, या स्टेकहोल्डर का भरोसा खो देते हैं

  • इन्हें जल्दी पहचानना आपको बचाता है

  • आम गलतियाँ दो श्रेणियों में आती हैं: डेटा-संबंधित और बिज़नेस-संबंधित

 

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डेटा-संबंधित

 

  • उपयोगी या सुलभ डेटा की कमी
  • अपर्याप्त इंफ्रास्ट्रक्चर या टूलिंग
  • कुशल कर्मियों की कमी
  • कमज़ोर क्वालिटी कंट्रोल प्रक्रियाएँ

बिज़नेस-संबंधित

 

  • एग्जीक्यूटिव बाय-इन या स्पॉन्सरशिप नहीं
  • कमजोर प्रोजेक्ट मैनेजमेंट या अस्पष्ट ओनरशिप
  • अपर्याप्त कम्युनिकेशन
  • निवेश कम
  • टीमों के बीच कमजोर सहयोग
  • निर्णय विज्ञान की स्थापित संस्कृति नहीं
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पाँच मुख्य कदम

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  1. बुनियादी शब्दावली सीखें
  2. अर्थपूर्ण बिज़नेस समस्याएँ पहचानें
  3. अच्छे सवाल पूछें
  4. मान्यताओं को चुनौती दें
  5. टेस्ट-एंड-लर्न माइंडसेट अपनाएँ
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एक, दो, तीन

कदम 1: भाषा में निपुण हों

  • जोखिम, बायस, और एक्सपेरिमेंटल डिज़ाइन जैसे कॉन्सेप्ट समझें
  • शब्दावली बिज़नेस और टेक टीमों के बीच साझा समझ बनाती है

कदम 2: सही समस्याओं को प्राथमिकता दें

  • टूल से नहीं, बिज़नेस चैलेंज से शुरू करें
  • उन समस्याओं पर फोकस करें जो अहम और हल-योग्य हों

कदम 3: प्रभावी सवाल पूछें

  • लक्ष्यों, डेटा, मॉडलों, और मान्यताओं की पड़ताल करें
  • सतह से आगे बढ़ें और सच में क्या मायने रखता है, यह उजागर करें

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चार और पाँच

कदम 4: मान्यताओं को चुनौती दें

  • स्टेटस-को पर सवाल करें और छिपे बायस पहचानें
  • डेटा से मान्यताएँ परखें, नवाचार जगाएँ, और फैसले सुधारें

कदम 5: टेस्ट-एंड-लर्न माइंडसेट अपनाएँ

  • हर एक्सपेरिमेंट सफल नहीं होगा — और यह ठीक है
  • इटरेशन, सीखने, और दीर्घकालिक ग्रोथ पर फोकस करें

सिर्फ मॉडल नहीं: मकसद है सभी को बेहतर फैसले लेने में सक्षम बनाना

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Practice makes perfect!

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