Datengestütztes Entscheidungsmanagement (Data-driven Decision Management, DDDM) ist ein Ansatz für die Entscheidungsfindung, der sich auf Datenanalysen und -erkenntnisse stützt, um Chancen und Risiken zu ermitteln und die Auswahl der besten Vorgehensweise zu bestimmen. Es handelt sich dabei um einen Prozess, bei dem Daten zur Entscheidungsfindung und zur Steuerung von Geschäftsentscheidungen verwendet werden, um die effektivsten Ergebnisse zu erzielen. Dieser Ansatz basiert auf dem Prinzip, dass datengesteuerte Entscheidungen mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich sind, da sie die besten Datenquellen und Analysen zusammenführen, um ein vollständiges Bild einer Situation zu erhalten.
Das datengesteuerte Entscheidungsmanagement bietet einen strukturierteren Ansatz für die Entscheidungsfindung, der dazu beitragen kann, das Risiko einer falschen Entscheidung zu verringern. Es ermöglicht auch genauere Vorhersagen und eine bessere Sichtbarkeit potenzieller Ergebnisse, wodurch die Kosten der Entscheidungsfindung gesenkt werden können. Darüber hinaus bietet DDDM die Möglichkeit, Entscheidungen besser zu verfolgen und zu überwachen, was eine effizientere Entscheidungsfindung ermöglicht.
Die für DDDM verwendeten Daten sollten für die zu treffende Entscheidung relevant, genau und aktuell sein. Die Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, z. B. aus internen Systemen, externen Quellen und Marktforschung. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass nur die zuverlässigsten Informationen verwendet werden, um die Genauigkeit des Entscheidungsprozesses zu maximieren.
Sobald die Daten gesammelt wurden, müssen sie analysiert werden, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu ermitteln, die in den Entscheidungsprozess einfließen. Diese Analyse kann manuell oder mit Hilfe von Spezialsoftware durchgeführt werden. Die Analyse sollte gründlich und detailliert sein, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten berücksichtigt wurden.
Sobald die Daten analysiert wurden, ist es an der Zeit, eine Entscheidung zu treffen. Die Entscheidung sollte auf den aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnissen beruhen und sich auf die besten verfügbaren Beweise stützen. Es ist wichtig, alle möglichen Ergebnisse zu berücksichtigen, bevor eine Entscheidung getroffen wird, und sicherzustellen, dass die Entscheidung die effektivste und effizienteste Lösung ist.
Das datengesteuerte Entscheidungsmanagement kann durch Automatisierungstools weiter verbessert werden. Mit Hilfe von Automatisierungswerkzeugen lassen sich bestimmte Aspekte des Entscheidungsprozesses automatisieren, z. B. die Datenerfassung und -analyse. Dies kann dazu beitragen, den für die Entscheidungsfindung erforderlichen Zeit- und Arbeitsaufwand zu verringern und gleichzeitig die Genauigkeit der Entscheidungen zu verbessern.
Um einen erfolgreichen Prozess des datengesteuerten Entscheidungsmanagements zu implementieren, müssen Organisationen über die richtigen Ressourcen und Prozesse verfügen. Dazu gehören die richtigen Tools zur Datenerfassung und -analyse sowie die richtigen Mitarbeiter mit den richtigen Fähigkeiten. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass der Entscheidungsprozess gut dokumentiert ist und dass die Entscheidungen im Laufe der Zeit überwacht und nachverfolgt werden.
Das datengesteuerte Entscheidungsmanagement ist ein schnell wachsender Bereich, der in Zukunft wahrscheinlich noch weiter an Bedeutung gewinnen wird. Da Daten immer leichter zugänglich sind, werden Unternehmen zunehmend auf datengestützte Entscheidungsfindung angewiesen sein. Darüber hinaus werden Automatisierung und künstliche Intelligenz bei der Entscheidungsfindung immer häufiger zum Einsatz kommen, da Unternehmen versuchen, die Genauigkeit und Effizienz ihrer Entscheidungsprozesse zu erhöhen.
Datenbank-Entscheidungsmanagement (DBDM) ist ein systematischer Ansatz, um Entscheidungen über den Entwurf, die Entwicklung, die Wartung und den Betrieb von Datenbanken zu treffen. Er basiert auf der Prämisse, dass alle Entscheidungen über Datenbanken auf konsistente, transparente und wiederholbare Weise getroffen werden sollten.
Das Ziel von DBDM ist es, sicherzustellen, dass die Entscheidungen, die über Datenbanken getroffen werden, von höchster Qualität sind und den Bedürfnissen aller Beteiligten entsprechen. Um dies zu erreichen, stützt sich DBDM auf eine Reihe von Instrumenten und Techniken, darunter:
* Entscheidungsanalyse: Ein strukturierter Ansatz zur Entscheidungsfindung, der hilft, die Risiken und Vorteile verschiedener Optionen zu ermitteln und zu bewerten.
* Entscheidungsmodelle: Eine Methode zur Darstellung des Entscheidungsprozesses, die zur Simulation der Auswirkungen verschiedener Optionen verwendet werden kann.
* Grundsätze der Datenbankgestaltung: Eine Reihe von Richtlinien, die beim Entwurf von Datenbanken befolgt werden sollten.
* Verwaltung des Lebenszyklus von Datenbanken: Ein Prozess zur Verwaltung der Entwicklung, des Einsatzes und der Wartung von Datenbanken.
Es gibt vier Schritte bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung: 1. Sammeln von Daten, die für die Entscheidung relevant sind. 2. Analysieren Sie die Daten, um Trends und Muster zu erkennen. 3. Nutzen Sie die Daten, um Hypothesen darüber zu entwickeln, was die Trends und Muster verursacht. 4. Testen Sie die Hypothesen, um festzustellen, welche am ehesten zutrifft.
Es gibt vier Arten von analytischen Entscheidungsmodellen:
1. das Entscheidungsbaummodell.
2. Das Modell der linearen Programmierung.
3. das ganzzahlige Programmiermodell.
4. das Modell der Zielprogrammierung.
Eine datengestützte Entscheidung basiert auf Daten und Analysen und nicht auf Intuition oder persönlicher Erfahrung. Diese Art der Entscheidungsfindung wird immer wichtiger, da Unternehmen Zugang zu mehr Daten als je zuvor haben.
Ein Beispiel für eine datengestützte Entscheidung ist die Entscheidung über die Einführung eines neuen Produkts. Früher verließen sich Unternehmen bei der Entscheidung, ob sie ein neues Produkt auf den Markt bringen oder nicht, auf ihr Bauchgefühl oder auf die Erfahrung ihres Vertriebsteams. Heute jedoch nutzen die Unternehmen Daten und Analysen, um diese Entscheidung zu treffen. Sie betrachten Daten wie Kundenbefragungen, Marktforschung und Verkaufsdaten, um festzustellen, ob ein Bedarf für das Produkt besteht und ob es wahrscheinlich erfolgreich sein wird oder nicht.
Ein weiteres Beispiel für eine datengestützte Entscheidung ist die Entscheidung, in eine neue Technologie zu investieren. In der Vergangenheit trafen die Unternehmen diese Entscheidung auf der Grundlage der Meinung einiger Experten oder ihrer eigenen Erfahrung. Heute jedoch nutzen die Unternehmen Daten und Analysen, um diese Entscheidung zu treffen. Sie betrachten Daten wie Kundenbefragungen, Marktforschung und Verkaufsdaten, um festzustellen, ob die Technologie wahrscheinlich erfolgreich sein wird und inwieweit sie sich auf ihr Geschäft auswirken wird oder nicht.