5.2 Алгоритм data-driven решения

Основные тезисы из урока:

• Алгоритм принятия data-driven решения из 6 шагов: 1. Задать вопрос. 2. Найти данные. 3. Проанализировать. 4. Принять решение. 5. Сообщить о решении и реализовать его. 6. Оценить результат

• Хороший вопрос = Привязан к цели + Конкретен + Измерим + Ориентирован на данные

• Анализ = Валидация данных + Поиск корневой причины. Для анализа данных можно использовать технику "5 Почему?"

• При принятии решений стоит избегать когнитивных искажений. Статья со списком когнитивных искажений. А также можно использовать ментальные модели, например: Правило 10/10/10, Мышление второго порядка, Вероятностное мышление, Научный метод

• Решение можно сообщить по "правилу трех": начните с самого решения или ключевого вывода. Затем дайте 3 основных аргумента в его поддержку. И только потом – подтверждающие данные

• Модель "Цикл НОРД" (OODA Loop): Наблюдать -> Ориентироваться -> Решать -> Действовать. Согласно этой модели побеждает не тот, кто принимает идеальные, но медленные решения, а тот кто проходит цикл быстрее конкурентов