Die Lernziele aus unserem Vortrag beim Europagipfel am Donnerstag sind:
Ziel 1: Warum beschleunigt sich die datengesteuerte Entscheidungsfindung rasant?
Bei der statistischen Analyse geht es darum, Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Die Informationsqualität erweitert diese Sichtweise um die Betrachtung der Ableitung von Informationen aus Daten. Die Berücksichtigung der Informationsqualität verknüpft die Entscheidungsfindung mit spezifischen Zielen und beschleunigt so den Wissensaufbau und die datengesteuerte Entscheidungsfindung .
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 von entscheidender Bedeutung, 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 auf die Informationsqualität zu verlagern. Dies ist per se kein statistisches Thema, so dass die von Ihnen genannten „Kollegen“ in der Argumentation gleichberechtigt sind. Dies ist im weitesten Sinne der Kern der Demokratisierung der Statistik. Der Ansatz erfordert Teamgeist. Ein weiterer Vorteil der Fokussierung auf die Informationsqualität.
