Keputusan yang diambil adalah berkait rapat dengan data, sekali gus mengurangkan tafsiran data daripada faktor manusia
Adalah biasa bagi syarikat dan ahli perniagaan untuk berhati-hati dalam memproses dan memasukkan data
Itu buruk
Buat keputusan berdasarkan data, tanpa mengambil kira faktor lain yang mempengaruhi perubahan dalam data
Dokumen tidak begitu jelas dan Ketua E-mel Laos kurang boleh dipercayai, sehingga keputusan yang diambil adalah tidak betul
Ia tidak boleh digunakan untuk membuat keputusan strategik yang mempunyai kesan yang .
Dimaklumkan Data
Ini berbeza dengan data-driven , yang sebenarnya bergantung kepada data dalam membuat keputusan, data-informed ialah proses membuat keputusan yang melibatkan situasi atau faktor penting lain. Oleh kerana maklumat maklumat merangkumi pelbagai faktor, data digunakan sebagai faktor dalam membuat keputusan.
Sebagai contoh, jenama
A, yang menjual produknya di pasaran Z, memperoleh data bahawa produk Y kebanyakannya dibeli oleh pelanggan yang tinggal di JABODETABEK. Dalam konteks pembuatan keputusan data , jenama A tidak membuat keputusan lengkap untuk menyediakan promosi untuk pelanggan di JABODETABEK, sebaliknya mereka mempertimbangkan canada email lead beberapa perkara; lebih ramai pelanggan perempuan atau lelaki? Berapakah umur pelanggan? Bagaimana pula dengan kos penghantaran ke tempat lain di luar JABODETABEK? Apakah produk lain yang paling banyak dibeli pelanggan dari JABODETABEK?
Walaupun keputusan data menunjukkan kebanyakan pelanggan datang dari JABODETABEK, langkah terakhir masih sederhana dengan menyokong data dan faktor penting lain.
Perkara yang perlu dipertimbangkan
sebelum membuat keputusan termaklum dengan data adalah bias yang berlaku dalam proses analisis data. Apabila penyelidik mengumpul pelbagai sumber data, mereka mesti mempunyai kemahiran dan keupayaan untuk mengumpul data daripada sumber yang boleh dipercayai dan kontekstual. Tanpa kemampuan ini, ada kemungkinan keputusan yang diambil akan menjadi tidak tepat dan penuh berat sebelah.
Berikut ialah penjelasan yang lebih komprehensif tentang kelebihan dan kekurangan pembuatan keputusan berdasarkan data.
Kepelbagaian
Jenis dan jenis data yang berbeza dijana daripada sumber yang berbeza. Contoh jenis dan variasi item data seperti foto, video, teks dan data audio.
Selain “V”, data besar mempunyai dua ciri lain, iaitu kebenaran dan nilai:
Sudah tentu
Keaslian boleh ditakrifkan sebagai kualiti perkataan yang boleh.
