Att definiera framgång

Beslutsvetenskap på djupet

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

Framgång inom beslutsdatavetenskap

Bra modeller räcker inte utan faktisk påverkan

  • Avancerad analys är bara värdefull om den används och leder till handling

Utan definierad framgång slösas ansträngning bort

  • Utan gemensamma mål kan insikter ignoreras, missförstås eller gå förlorade

Framgång måste överenskommas

  • Enas med din intressent eller kund om vad ett "lyckat resultat" innebär – innan arbetet börjar

success.png

Beslutsvetenskap på djupet

Förstå vad framgång innebär för din kund

Sätt kunden i centrum

  • Fokusera på de problem de behöver lösa
  • Klargör vilka utfall som räknas som en vinst

 

customers.png

Framgång handlar inte bara om noggrannhet

  • Det verkliga värdet ligger i hur modellen stöder bättre beslut
  • En restaurangkedja bryr sig kanske mer om att minska svinn och rikta marknadsföring än om modellens precision
Beslutsvetenskap på djupet

Mått på framgång

  • Prestanda: Modellens noggrannhet, precision, återkallning eller andra tekniska indikatorer
  • Tid: Om projektet levererades när det behövdes
  • Kostnad: Om du höll dig inom budget
  • Kvalitet: Kodtydlighet, dokumentation och reproducerbarhet
  • Intressentnöjdhet: Var arbetet välkommunicerat och användbart för målgruppen?
  • Affärspåverkan: Bidrog projektet till strategiska mål eller mätbara förbättringar?

measures.png

Beslutsvetenskap på djupet

Minimum Viable Product (MVP)

Börja enkelt

  • MVP är den enklaste versionen av din lösning som levererar kärn­värde
  • Besvara en nyckelfråga och var redo att implementera

Använd MVP:er för att bygga momentum och förtroende

  • Enas om framgångsmått från början
  • Kommunicera, följ upp och rapportera framsteg
  • Visa tidiga resultat och bygg stöd

MVP.png

Beslutsvetenskap på djupet

Nu kör vi en övning!

Beslutsvetenskap på djupet

Preparing Video For Download...