课程: 高层决策的制定

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数据质量

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数据质量

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制定重大高层决策需要参考大量数据。 但问题是数据也会出错。 信息收集方式因人而异。 数据有时存在结构性问题， 有时又有质量问题。 数据不总是可信的。 了解并考虑到数据局限性 有助于制定更有效的决策。 具体方法：首先，明确表达要做的假设。 其次，发现数据缺口或数据准确性问题。 再者，就可疑数据设置误差范围， 并评估对要制定决策的改变程度。 最后，尝试使用不同数据集对决策 进行三重验证和确认。 可能会遇到一个数据集不支持 而另外两个数据集支持决策的情况。 因此，从多个视角审视决策可以更有把握， 亦或至少了解需要更多数据和更严谨的情形。 举个我熟悉的全球制造商的例子。 他们有许多惯用的财务报表系统。 他们想改变业务理念， 并彻底改变更新企业和市场营销方式。 这对企业来说是一项巨大变革。 他们要将业务理念从以产品为主转变为 以业务部门为主，并改变人员结构。 这项决策由于数据不纯净而难以制定。 数据提取自多个系统，并不总是一致。 制定决策前，CEO 试图获得更优质的数据。 他尝试先消除误差来源，再制定重大决策。 在一些情况下，这需要投入大量工时 来清理和净化数据，然后在执行 面向市场的企业变革前协调数据。 因此，充分考虑要制定的高层决策时， 请了解数据及局限性，并充分考虑 如何在做出决定前消除这些误差来源。

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