El método Data Driven Decision Making (DDDM)

Data Driven Decision Making (DDDM) es una técnica de recolección y análisis de datos que permite a las empresas un mejor conocimiento de causa y por lo tanto más acierto en la toma de decisiones.

La gestión del modelo corresponde a una nueva figura profesional que irrumpe en el organigrama directivo: el CIO (Chief Information Officer). Según un reciente estudio del MIT Center for Digital Business, el DDDM puede mejorar una media del 4% la productividad y un 6% el beneficio.

Data Driven Decision Making
Data Driven Decision Making

La pionera Piyanka Jain, ex directora de Análisis de PayPal en Norteamérica, nos explica las fases básicas para la correcta aplicación del DDDM:

  1. Identificar la pregunta clave para el desarrollo del negocio: Todo empieza por conocer los intereses de los stakeholders. Debemos saber qué les preocupa y qué esperan de la compañía.
  2. Diseñar un plan de análisis con varias hipótesis: Se trata de establecer la metodología que va a guiar todo el proceso DDDM según las principales creencias acerca del problema a resolver. Entonces se considera qué modelo utilizar: análisis comparado, predictivo o de estudio de perfiles.
  3. Recolectar datos de acuerdo con el punto 2.
  4. Procesar datos e ideas: Recogidos los datos, se deben validar a través del cruce con otras fuentes para proceder al análisis en función de la técnica elegida.
  5. Hacer recomendaciones: La diferencia con otras metodologías es que las conclusiones del DDDM conceden tanta importancia a los aspectos técnicos como a su impacto sobre cada uno de los colectivos que conforman los stakeholders.

El objetivo es que el modelo de actuación definido esté alineado con sus intereses, de forma que todos ellos respondan con entusiasmo al plan: “Si no consigues atraer a los stakeholders, no seguirán tus recomendaciones”, explica Piyanka Jain.

El método Data Driven Decision Making (DDDM)
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