Làm sao để đưa ra quyết định sáng suốt trong những tình huống không hoàn hảo dựa trên dữ liệu khuyết?

quyết định dựa trên dữ liệu

Chúng ta đang sống trong một thế giới mà mọi người cần học cách đưa ra quyết định sáng suốt với dữ liệu không đầy đủ và đôi khi mâu thuẫn. Đó được xem là một thách thức lớn bởi vì con người bản chất không giỏi đưa ra quyết định. Và nếu bạn muốn thu thập bằng chứng cho lập luận trên, chỉ cần ghé thăm Las Vegas. Vâng, Las Vegas đã tìm ra cách kiếm tiền từ những sai sót khi ra quyết định của con người.

Hình 1: Data-driven minh họa bởi Dilbert (Scott Adams)
Hình 2: Những “bẫy” sai sót trong việc ra quyết định của con người

Thật không may, mỗi ngày chúng ta được yêu cầu đưa ra quyết định quan trọng, đôi khi là sự sống hay chết với dữ liệu không hoàn hảo và/hoặc mâu thuẫn. Loại quyết định trên được phân loại là nhóm quyết định phòng ngừa (preventive decision), được định nghĩa là những hành động chủ động được thực hiện để giảm thiểu khả năng bị thương vong. Ví dụ về các quyết định phòng ngừa bao gồm:

  • Thắt dây an toàn
  • Đội mũ bảo hiểm xe máy hoặc xe đạp
  • Đeo kính bảo vệ mắt, mặt và đầu
  • Mặc bảo vệ thính giác
  • Đeo găng tay
  • Không hút thuốc
  • Không uống rượu và vận hành máy móc
  • Khóa an toàn cho súng
  • Mặc áo khoác an toàn và tạp dề
  • Và, tất nhiên, được tiêm phòng trong dịch Covid.

Các quyết định có tính phòng ngừa thường gây khó khăn cho con người khi phải cân nhắc, đặc biệt là trong các tình huống có tính cảm xúc cao (chính trị hóa) phải trả giá đắt khi quyết định sai lầm.  Chúng ta đang nhận thấy tình trạng này diễn ra trong thế giới thực với hành động chống đối tiêm vắc-xin COVID với một số nhóm đối tượng (Hình 3).

“Không ai đúng nếu mọi người đều sai” – “For What It’s Worth” của Buffalo Springfield

Kỹ năng đưa ra quyết định

Thực tế, mọi người đều tạo ra một “mô hình” của riêng mình để định hướng quyết định của họ và thu thập dữ liệu phù hợp với quy mô hoặc tầm quan trọng của quyết định đó.

  • Một số mô hình có thể mở rộng với việc thu thập một loạt các dữ liệu trong việc đưa ra quyết định, chẳng hạn như mua nhà, mua xe hơi hoặc quyết định đi nghỉ ở đâu.
  • Các mô hình khác chỉ là “quy tắc bất di bất dịch” như thay dầu xe của bạn mỗi 3.000 dặm, gặp nha sĩ mỗi 6 tháng hoặc thay đồ lót của bạn ít nhất một lần một tuần.
  • Và, thật không may, một số quyết định dựa trên một hành động nào đó được lặp đi lặp lại nhất. Bộ trưởng Tuyên truyền Đức Quốc xã Joseph Goebbels nói: “Nếu lời nói dối của bạn có sức nặng đủ lớn và bạn tiếp tục lặp lại nó thời gian dài, mọi người cuối cùng sẽ tin vào điều đó”. Buồn thay, nhưng là sự thật.

Đóng khung quyết định được đưa ra

Để hỗ trợ đưa ra quyết định sáng suốt trong các tình huống không hoàn hảo của dữ liệu không đầy đủ, mâu thuẫn và/hoặc bị bóp méo, chúng ta có thể nắm lấy Khung ra quyết định của Hình 4.

Biểu đồ 4: Khung ra quyết định sáng suốt

Một số bước trong Khung ra quyết định sáng suốt:

  • Xác định và phân loại quyết định được thực hiện. Điểm khởi đầu cho quá trình ra quyết định là tạo ra một giả thuyết [1] xung quanh đó chúng ta đang tìm cách đưa ra quyết định. Nêu rõ Giả thuyết xoay quanh quyết định mà bạn muốn đánh giá và KPI liên quan đến tiến trình quyết định và thành công sẽ được đo lường
  • Tạo Ma trận quyết định MECE. Xây dựng Ma trận quyết định loại trừ lẫn nhau và toàn diện (MECE) để lập bản đồ các hành động dẫn đến kết quả tiềm năng.
  • Nghiên cứu và thu thập dữ liệu – thống kê. Bước này rất khó khăn ở việc các xác minh nguồn cung và độ tin cậy của dữ liệu – thống kê ở mức độ khách quan cho từng ô của Ma trận quyết định MECE.
  • Tạo đánh giá chi phí-lợi ích. Đây là lúc bạn cần dành thời gian đáng kể, đặc biệt đối với quyết định có hậu quả xấu. Xác định chi phí và lợi ích trực tiếp và gián tiếp của từng thành tố của Ma trận quyết định MECE.
  • Khám phá các tình huống xấu nhất: Bước này gần như bị bỏ qua trong quá trình ra quyết định. Xác định sự phân nhánh và chi phí của mô hình quyết định là sai; nghĩa là, chi phí liên quan đến việc đưa ra quyết định sai lầm (bệnh tật, cái chết).
  • Tạo Bản trình bày rõ ràng. Xây dựng hình ảnh và đồ họa phân tích trình bày dữ liệu đánh giá ở định dạng cho phép người ra quyết định đưa ra quyết định sáng suốt.

Tầm quan trọng của việc đóng khung quyết định

Làm thế nào một khung quyết định trở nên có ý nghĩa trong phần thu thập dữ liệu của việc bổ sung cho việc đưa ra quyết định sáng suốt?  Bạn đang cố gắng thu thập dữ liệu để xác định các quyết định đúng đắn hoặc bạn đang thu thập dữ liệu để hỗ trợ quyết định mà bạn đã đưa ra?

  • Nhiều người không chịu nổi sự thiên vị xác nhận – xu hướng giải thích bằng bằng chứng mới là xác nhận niềm tin hoặc lý thuyết hiện có của một người – và chỉ tìm kiếm dữ liệu hỗ trợ quyết định mà họ đã đưa ra.
  • Cuối cùng, phải xem xét cẩn thận trong việc trình bày các phân tích kết quả theo cách không thiên vị giúp chúng ta đưa ra quyết định sáng suốt đó.

Để nhắc lại điểm quan trọng này trong việc cố gắng đưa ra quyết định sáng suốt:

Một nhà khoa học dữ liệu thực sự là người sẽ đóng khung giả thuyết để chúng ta có thể tìm hiểu quyết định nào là tốt nhất so với việc đóng khung giả thuyết để hỗ trợ quyết định mà chúng ta đã đưa ra.

Hai hướng trên là hoàn toàn khác biệt!

Ma trận quyết định MECE

Để đánh giá các quyết định (thắt hoặc không thắt dây an toàn, tiêm hoặc không tiêm vắc-xin) đòi hỏi các bước sau:

  1. Xác định các kết hợp kết quả – hành động khác nhau.
  2. Động não, xác định và xác nhận các lợi ích – chi phí liên quan để đưa ra quyết định cho mỗi kết hợp kết quả – hành động.
  3. Thu thập dữ liệu liên quan (mặc dù dữ liệu có thể không đầy đủ), xem xét cẩn thận độ tin cậy và minh bạch của các nguồn dữ liệu.
  4. Phân tích, lắp ráp và trình bày dữ liệu theo cách cho phép đưa ra quyết định sáng suốt khi xem xét nhiều kết hợp kết quả – hành động.
Ma trận quyết định có thể hướng dẫn chúng ta trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu (Hình 5).

Tìm hiểu thêm về các kỹ thuật phân tích dữ liệu?

Tham khảo nội dung khóa học Lean Data Analytics

Khách quan là yếu tố quan trọng trên hết. Nếu bạn bước vào quá trình này với tâm trí của bạn nghĩ đến một trong số các quyết định nào đó thì bạn sẽ chỉ tìm thấy dữ liệu hỗ trợ cho quyết định đó mà có thể bỏ qua dữ liệu đi ngược lại với những gì bạn đã tin. Nếu bạn đã xem xét lợi ích một kết quả của quyết định nhất định, thì tính khách quan của bạn sẽ bị đe dọa và kết quả phân tích của bạn có thể bị thiên vị.

Tóm tắt quy trình ra quyết định sáng suốt

Đại dịch COVID đã làm nản lòng nhiều người trong chúng ta, những người tin vào dữ liệu và sự thật để đưa ra quyết định sáng suốt.

Cuối cùng, quá trình quyết định cần phải thu thập dữ liệu tin cậy để đưa ra quyết định sáng suốt. Ngay cả khi có sẵn dữ liệu mà nhiều người xác định là đáng tin tưởng thì chúng ta cũng nên cân nhắc trong thời đại ngày nay. Khi dữ liệu đến từ các nguồn đáng tin cậy, người ta cũng rất dễ dàng để đưa lên phương tiện truyền thông xã hội và hét lên #FakeNews để tạo ra nỗi sợ hãi vô lý trong dữ liệu. Đó là lý do tại sao tư duy phản biện là rất quan trọng để đưa ra quyết định sáng suốt

Biểu đồ 6: Các khía cạnh chính của tư duy phê phán

Tư duy phản biện quan trọng hơn bao giờ hết trong một thế giới mà các phương tiện truyền thông liên tục phóng đại quan điểm của họ (nhiều lần chỉ để thúc đẩy sự tham gia, quan điểm và lợi nhuận).

 

Chìa khóa cho lợi ích của bạn (chứ không phải của người khác), là suy nghĩ cho chính mình. 

[1] Một giả thuyết là một giả định hoặc một ý tưởng được đề xuất vì lợi ích của lập luận để nó có thể được kiểm tra để xem liệu nó có thể đúng hay không.

Tác giả: Bill Schmarzo

Bài viết gốc: Making Informed Decisions in Imperfect Situations

Link bài viết: https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/making-informed-decisions-in-imperfect-situations

Biên dịch & Biên tập: Mary

Bài viết có hữu ích không?

Các bài viết liên quan

how to see who likes you on tinder review

ten. Allow her to generate have confidence in you

love ru sign in

18 Wedding Class Games Your guests Would like

militarycupid-recenze Seznamka

six. Sign-up online dating sites and you can qualities one to target rich website subscribers

Escort escort orlando

Do not get myself wrong; I'm an individual guy who's towards the matchmaking

adventure-dating-nl MOBIELE SITE

There is no better method to finish your day instead of sharing that it meme gif with your loved ones?

fastflirting Zaloguj si?

The working platform are right for small hookups

puerto-rico-chat-rooms dating

Ways to get an effective screenwriting broker and you can manager action six: choose wisely

sites-de-rencontre-mexicains avis

Paree list acquisition habitation 2021 — au Top 10+ demande a placer quand d’achat d’une logement

quickflirt kosten

Lass mich daruber erzahlen ruhen Eltern, entsprechend Die leser man sagt, sie seien, Jedoch befinden Die Kunden, entsprechend Eltern schuften

writers-dating dating

Amid all this, Ghanaian ladies are nonetheless thought to be beautiful and you will classic

hot or not Zaloguj si?

Mom Necklace, Mother-in-laws Necklace, On my Date’s Mommy Necklace, Current To possess Boyfriend’s Mom Mommy’s Time

girlsdateforfree mobile site

Relationships versus. Relationships: 15 Differences You have to know In the

dating-in-spanish mobile site

Think about, when you ask some body out, it's the start of exactly what will possibly feel a committed relationship

politische-dating-sites kosten

Lass mich daruber erzahlen genau so wie verknallen einander frauen

Bình luận của bạn

© Copyright 2021 - Công ty Đào tạo và Hướng nghiệp thông minh Miedu

Sign Up and Start Learning

Hạn sử dụng đến 20/01/2022

TÌM HIỂU khóa
Full Stack data Science
-30%

Bảo hành học tập trọn đời cho người chuyển đổi công việc!