Die Lernziele aus unserem Gespräch auf dem Europäischen Gipfel am Donnerstag sind:
Ziel 1: Warum beschleunigt sich die datengesteuerte Entscheidungsfindung mit Tempo?
Die statistische Analyse konzentriert sich auf die Ableitung von Ergebnissen aus Daten. Die Informationsqualität erweitert diese Sichtweise, indem die Ableitung von Informationen aus Daten berücksichtigt wird. Die Berücksichtigung der Informationsqualität verknüpft die Entscheidungsfindung mit bestimmten Zielen und beschleunigt so den Aufbau von Wissen und datengesteuerten Entscheidungen .
Ziel 2: Wie stellen wir sicher, dass unsere Daten, Analysen, Interpretationen und Schlussfolgerungen für den beabsichtigten Zweck geeignet sind?
Informationsqualität erfordert eine proaktive Identifizierung von Ziel und Nutzen. Diese beiden Komponenten der Informationsqualität sind der Schlüssel, um sicherzustellen, dass unsere Daten, Analysen, Interpretationen und Schlussfolgerungen für den beabsichtigten Zweck geeignet sind.
Ziel 3: Wie skalieren wir den Einsatz von Datenanalysen, um sicherzustellen, dass unsere Kollegen, die möglicherweise keine formal ausgebildeten Statistiker oder Datenwissenschaftler sind, das Beste aus ihren Datenanalysebemühungen herausholen können?
Der Trick besteht darin, die Diskussion von der Daten- und statistischen Analyse zur Informationsqualität zu verlagern. Dies ist an sich kein statistisches Thema, so dass die „Kollegen“, auf die Sie sich beziehen, in der Argumentation gleichberechtigt sind. Dies ist im weitesten Sinne das Wesen der Demokratisierung der Statistik. Der Ansatz erfordert Teamgeist. Ein weiterer Vorteil der Konzentration auf die Informationsqualität.
