木曜日の欧州サミットでの講演から得た学習目標は次のとおりです。
目標 1: データ主導の意思決定が急速に加速しているのはなぜですか?
統計分析は、データから結果を導き出すことに重点を置いています。 情報品質では、データからの情報の導出を考慮することで、この見方を拡張しています。 情報品質を考慮することで意思決定が特定の目標に結びつき、知識の構築とデータ主導の意思決定が加速されます。 。
目標 2: データ、分析、解釈、結論が意図した目的に適合していることをどのように確認するか?
情報の質を高めるには、目標と有用性を積極的に特定する必要があります。 これら 2 つの情報品質コンポーネントは、データ、分析、解釈、結論が意図した目的に適合していることを確認するための鍵となります。
目標 3: 正式な訓練を受けた統計学者やデータ サイエンティストではない同僚がデータ分析の取り組みから最大限の効果を得ることができるように、データ分析の使用をどのように拡大するか?
秘訣は、議論をデータと統計分析から情報の品質に移すことです。 これはそれ自体が統計的なトピックではないので、あなたが言及する「同僚」は議論において同等の立場にあります。 これが広い意味での統計の民主化の本質である。 このアプローチにはチームワークの精神が必要です。 情報の品質に焦点を当てることのもう 1 つの利点。
