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Uso de la experiencia simulada para dar sentido a los grandes datos (Pero,…
Uso de la experiencia simulada para dar sentido a los grandes datos
El acceso a grandes cantidades de datos e información puede ayudar a las organizaciones ya los gobiernos a tomar mejores políticas, predicciones y decisiones.
Muchas tomas de decisiones se basan en hallazgos estadísticos y modelos de decisión basados en datos para abordar problemas y formar estrategias.
Pero, ¿Cómo se comunican los resultados analíticos a los tomadores de decisiones?.
la utilidad de un análisis depende de cómo los resultados son entendidos por el público objetivo
Amenudo hay una gran brecha entre las conclusiones alcanzadas por los analistas y lo que los tomadores de decisiones entienden
Hay 2 métodos comunes:descripción e ilustración. El primer paso es Identificar fortalezas y debilidades de los dos
ambos son típicamente estático y no interactivos
Descripción
modo predeterminado de presentación de la información estadística.
implica una declaración verbal o un informe escrito, que podría presentar una o más tablas que resumen los hallazgos. La fuerza de este enfoque reside en su rapidez en proporcionar al tomador de decisiones los aspectos más esenciales y destacados de un determinado análisis. Pero a medida que los problemas se vuelven más complejos, esta misma fuerza se convierte en un defecto importante
Ilustración
en forma de gráfico, figura, diagrama o gráfico también se usan regularmente para comunicar información estadística
A diferencia de la descripción, el objetivo principal es dar una visión general del análisis y proporcionar una imagen más grande (aunque menos precisa) sobre los hallazgos. Por consiguiente, los tomadores de decisiones reconocen las tendencias, los efectos y los riesgos de sus decisiones prospectivas
Un tercer método - la experiencia simulada:permite la interpretación intuitiva de la información estadística
Cuando se trata de comprender y comunicar la información estadística, la experiencia es una herramienta poderosa ya menudo no apreciada.
El problema que enfrentamos hoy es que nuestra capacidad de comunicar y comprender los resultados estadísticos no ha avanzado tan rápidamente como nuestra competencia en Manejo de datos
La experiencia simulada explota nuestra capacidad natural para transformar información complicada en conocimiento accionable
La implementación de la experiencia simulada implica cuatro componentes:
Análisis
Simulación
Interacción
Experiencia
Las investigaciones atestiguan la eficacia de este enfoque cuando el problema es difícil de manejar y está lleno de incertidumbres.
Precisamente equivocado vs Aproximadamente correcto
Los avances en la tecnología informática nos permiten construir simulaciones para prácticamente cualquier escenario.
a medida que crece la complejidad y se generan incertidumbres, las simulaciones pueden ayudar a los administradores a comprender mejor la información estadística y, por lo tanto, a tomar mejores decisiones, independientemente de sus niveles de experiencia estadística
La cuestión es que las simulaciones todavía se consideran principalmente como herramientas sofisticadas para el análisis estadístico - en lugar de un medio para comunicar los resultados.
La experiencia simulada tiene como objetivo contrarrestar esta tendencia al permitir que los tomadores de decisiones sientan las respuestas más probables
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"Es mucho mejor una respuesta aproximada a la pregunta correcta, que es a menudo vaga, que una respuesta exacta a la pregunta equivocada, que siempre se puede precisar ".