Решения на основе данных: что может пойти не так?
Базовая механика HR-Аналитики, да и HR-Tech - это упрощение доступа к данным, извлечение полезного из бесконечных массивов данных и помещение их в фокус внимания. Мы все мечтаем о том, что это станет топливом для принятия решений. Вот тот самый🖤 Data-Driven Decision Making.
К сожалению, даже если это и происходит, то часто не так, как следует. Я размышляю об этом и нашел релевантную статью, которой хочу поделиться сегодня.
Часто при принятии решений на основе данных можно столкнуться с ошибками, которые подрывают их обоснованность и эффективность. В недавней публикации в Harvard Business Review рассматриваются пять распространенных ошибок, которые совершают лидеры, полагаясь на данные.
1️⃣ Смешение причинности и корреляции — Корреляция не означает причинность, но многие все равно путают эти понятия. Например, компания может считать, что рекламная кампания повысила продажи, но на деле просто совпали временные факторы.
2️⃣ Недооценка важности размера выборки — Маленькие выборки дают более вариативные результаты, что может привести к неверным выводам. Качество данных напрямую связано с тем, насколько репрезентативен их объем.
3️⃣ Фокус на неправильных результатах — Бывают случаи, когда бизнес-лидеры выбирают для анализа метрики, которые легко измерить, но которые на самом деле не связаны с основными целями компании.
4️⃣ Ошибочная оценка обобщаемости — Результаты исследований не всегда можно переносить из одного контекста в другой. Всегда важно задуматься, насколько данные применимы к вашей ситуации.
5️⃣ Преувеличение значения конкретного результата — Полагаться на одно эмпирическое наблюдение, не учитывая другие исследования, также опасно, как и полностью его игнорировать. Нужно искать подтверждения и проверять гипотезы.
Принимать решения в лоб, посмотрев цифры без критического осмысления, просто множит риски. Вместо этого, обсуждения и осмысление данных позволяют использовать их более ответственно и полноценно. Именно здесь важна психологическая безопасность в команде: без неё сотрудники часто боятся высказывать свои идеи, что может привести к ошибкам и поверхностным решениям. Создание среды, в которой открытая дискуссия и готовность критически оценивать выводы становятся нормой, помогает принимать действительно обоснованные и взвешенные решения.
🔗 https://ready.2hr.tech/M1Fas7
Базовая механика HR-Аналитики, да и HR-Tech - это упрощение доступа к данным, извлечение полезного из бесконечных массивов данных и помещение их в фокус внимания. Мы все мечтаем о том, что это станет топливом для принятия решений. Вот тот самый
К сожалению, даже если это и происходит, то часто не так, как следует. Я размышляю об этом и нашел релевантную статью, которой хочу поделиться сегодня.
Часто при принятии решений на основе данных можно столкнуться с ошибками, которые подрывают их обоснованность и эффективность. В недавней публикации в Harvard Business Review рассматриваются пять распространенных ошибок, которые совершают лидеры, полагаясь на данные.
Принимать решения в лоб, посмотрев цифры без критического осмысления, просто множит риски. Вместо этого, обсуждения и осмысление данных позволяют использовать их более ответственно и полноценно. Именно здесь важна психологическая безопасность в команде: без неё сотрудники часто боятся высказывать свои идеи, что может привести к ошибкам и поверхностным решениям. Создание среды, в которой открытая дискуссия и готовность критически оценивать выводы становятся нормой, помогает принимать действительно обоснованные и взвешенные решения.
🔗 https://ready.2hr.tech/M1Fas7
