Kaip įtrauki praktika ir duomenys padeda sumažinti šališkumą priimant sprendimus

Šališkumas lengvai įsiskverbia į skirtingus sprendimų priėmimo aspektus – net kai manote, kad savo sprendimus grindžiate objektyviais faktais. Taigi, kaip galite apriboti šališkumą priimant sprendimus? Kas tiksliai yra duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas? Ir kaip išvengti šališkumo, kad į jūsų duomenis nepatektų?

Čia reikia daug ką išpakuoti, tad trumpam pagalvokime.

Pirmiausia turime kreiptis į dramblį patarlių kambaryje: kiekvienas turi šališkumą. Šališkumas nėra įgimta blogybė ar kažkas, ko reikėtų gėdytis – tai natūralus žmogaus impulsas. Dažnai žmonės vengia spręsti ir tyrinėti šališkumą, nes mano, kad tai yra silpnybė ar trūkumas. Tačiau lyderiai turėtų tai žinoti, norėdami priimti apgalvotus, pagrįstus sprendimus. Sąmoningas empatijos praktikavimas ir apsiribojimas nuo savo sprendimų gali lemti labiau įtraukiančius rezultatus.

Duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimas naudoja faktus, metrikas ir duomenis, kad galėtų priimti strateginius verslo sprendimus, atitinkančius jūsų tikslus, uždavinius ir iniciatyvas. Čia akcentuojamas „gidas“.

Duomenys nėra sidabrinė kulka, kuri paneigtų bet kokį šališkumą. Tačiau tai gali sukurti erdvę atsiriboti nuo savo prielaidų ir pradėti matyti įvairius būdus, kuriais galima žiūrėti, suprasti ar spręsti tam tikrą situaciją.

Štai kaip apriboti šališkumą priimant sprendimus dėl savo verslo.

1. Priimkite duomenimis pagrįstą sprendimų priėmimą – tiesiog įsitikinkite, kad jūsų duomenys nėra šališki. Duomenys turi būti pokalbio pradžia, o ne visas pokalbis. (Sužinokite daugiau apie tai, kaip atrodo duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas čia.)

Kai analizuojame duomenis, pirmiausia žiūrime į juos kartu, kad gautume pagrįstą imties dydį. Tačiau išskaidę duomenis galime gauti daugiau įžvalgų apie skirtingus kintamuosius ir tai, kaip respondentai iš skirtingų sluoksnių reagavo į apklausą. Duomenų pjaustymas ir peržiūra pagal skirtingus kintamuosius, pvz., amžių, lytį, rasę, vietą, metus ir kt., gali atskleisti kitus padarinius ir modelius. Kai pradėsite išpakuoti duomenis ir filtruoti juos pagal įvairius aspektus, pasakojimas taps labiau niuansuotas. Pavyzdžiui, jei žiūrite į darbuotojų gerovę visoje organizacijoje, galite konkrečiai pažvelgti į lytinę tapatybę ir sužinoti, kaip ir ar tai daro įtaką suvokimui. Įsitikinkite, kad žinote imties dydžius ir laikykite respondentų grupę anonimiškai.

Jei užduodate tik paviršutiniškus klausimus arba neapgalvojate, kaip suplanuoti jūsų tyrimai, kaip renkate duomenis ar kokius duomenis renkate, jūsų duomenys nebus tokie geri. Norėdami gauti kuo artimesnį vaizdą, peržiūrėkite visą turimą informaciją, išskirstykite duomenis ir nedarykite prielaidų apie tai, ką matote. Prieš tai darydami, pabandykite sumažinti pagrindinių duomenų šališkumą. Užtikrinkite, kad jūsų įmonės duomenų analitikai ir verslo vartotojai žinotų, kaip stebėti šališkumą įvairiuose darbo su duomenimis etapuose; šališkumas gali kilti dėl paties duomenų rinkimo ir perdavimo proceso. Štai keletas svarbiausių miesto instituto dalykų Nekenkimo vadovas paaiškina, kaip tai padaryti:

Duomenų rinkimo etapas. Įvairios komandos gali padėti nustatyti šališkumą ir užmegzti ryšius tarp skirtingų studijų sričių, kurių svarba iš pirmo žvilgsnio gali būti neaiški. Jie taip pat gali geriau atspindėti norimų tirti gyventojų demografinius rodiklius. Jei įmanoma, aiškiai nurodykite savo duomenų rinkimo tikslus, kad respondentai suprastų, kodėl jų dalyvavimas yra svarbus.

Analizės etapas. Visiškai neatskirkite analitikų ir komunikacijos grupių nuo duomenų rinkimo komandų – bendradarbiauti visoje duomenų darbo eigoje visada geriau nei silosuose. Kai analitikai ir komunikatoriai gauna duomenis, jie turėtų užduoti tokius klausimus: „Kaip buvo sukurti šie duomenys? Kas įtraukiami ir kas neįtraukiami į šiuos duomenis? Kieno balsų, gyvenimų ir patirties trūksta?

Pristatymo etapas. Nevenkite savo vaizdų sudėtingumo ir niuansų, jei tai tiksliau atspindi duomenų išvadas. Apsvarstykite, kaip sudėtingumo padidinimas (daugiau duomenų turinčių grafikų ir diagramų pavidalu) gali padėti parodyti, kad jūs ir jūsų komandos gerai apgalvojote jūsų analizės pasekmes.

2. Atpažinkite ir sumažinkite šališkumą ir supraskite, kaip tai įtakoja jūsų sprendimų priėmimo procesą. Nesąmoningas šališkumas arba numanomas šališkumas reiškia šališkumą, kurio mes nežinome ir kuris vyksta už mūsų kontrolės ribų. Taip atsitinka, kai greitai sprendžiame ir vertiname žmones ir situacijas, o tai gali turėti įtakos mūsų kilmė, kultūrinė aplinka ir asmeninė patirtis.

Šališkumas gali neleisti mums ugdyti įvairių talentų, plėtoti įsitraukusią darbo jėgą, pasinaudoti unikalia patirtimi ir perspektyvomis ir bendradarbiaujant kurti naujoves. Šališkumas darbe gali pasireikšti beveik bet kur, tačiau dažniausiai jis pasireiškia įdarbinant, atrankoje, veiklos apžvalgose ir atsiliepimuose, mokant ir tobulinant bei paaukštinant.

3. Įtraukti įtraukias darbo proceso praktikas. Įtraukiančios darbo praktikos pavyzdys yra aiškių atrankos kriterijų kūrimas jūsų sprendimų priėmimo procesui. Šie kriterijai turėtų būti suderinti su jūsų organizacijos misija ir strategija. Įsitikinkite, kad suprantate, kodėl teikiate pirmenybę šiems kriterijams. Būkite nuoseklūs vertindami visus ir būkite sąmoningi.

Apsvarstykite pavyzdį, kaip rasti pagrindinį pranešėją įmonės renginiui. Kokią žinią norite perduoti savo renginyje? Ar jums reikia, kad ši istorija būtų kilusi iš konkretaus dydžio įmonės, turinčios tam tikrą prekės ženklo kapitalo lygį? Ar tai taip pat svarbu, ar mažiau nei metrika, kurią norite pabrėžti apie jų istoriją? O kaip pasidalinti savo platforma su perspektyvomis, kilusiomis iš įvairių sluoksnių?

Pagal šį scenarijų mes linkę sakyti, kad norime „visko! arba sutelkti dėmesį į tam tikrus kriterijus, kurie yra labai vertingi mūsų, kaip asmens ar komandos, perspektyvos. Bet ką daryti, kai kas nors atneša tą žemą vaisių, kai turi puikų titulą, bet neturi tinkamos istorijos, kurią papasakoti? Iš anksto nustatę aiškius kriterijus užtikrinsite, kad jūsų priimtas sprendimas atitiks jūsų norimą rezultatą.

Jei sprendimą informuos ne tik jūs, bet ir daugiau žmonių, rinkdamiesi konkrečiam projektui, programai ar sprendimų priėmimo pastangoms dalyvius įtraukite žmones, nepriklausančius jūsų tiesioginiam tinklui. Jūsų artimiausiame tinkle esantys žmonės – „eikite pas“ žmones – labiau tikėtina, kad bus panašūs į jus, nei pateiks kitokį požiūrį. Tai žinoma kaip giminingumo šališkumas.

4. Pirmenybę teikite įvairovei (atstovavimui) ir įtraukčiai savo įmonėje. Duomenys gali padėti pamatyti ir ištirti sąvokas, kurios nepriklauso jums. Užtikrinant įvairovę ir įtrauktį – tiek duomenis teikiančių asmenų, tiek duomenis interpretuojančių jūsų komandos asmenų atžvilgiu – jūsų komanda turės daugiau interpretacijų ir geriau supras, ką jie sako. Tyrimai parodė teigiamą įvairesnių komandų ir įvairesnių perspektyvų poveikį. Pagal neseniai atliktas tyrimas, įvairios ir įtraukios įmonės gali 60 % labiau aplenkti savo kolegas sprendimų priėmimo srityje.

Įvairios, įtraukiančios komandos gali sužlugdyti šališkumą, pateikdamos naujų idėjų iš unikalių požiūrių. Anot „Deloitte“, manoma, kad pažintinė įvairovė pagerina komandos naujoves iki 20%.

Kai skirtingų sluoksnių žmonės tyrinėja duomenis, jūsų komanda gali tyrinėti duomenis iš skirtingų požiūrių taškų, atrasti naujos informacijos ir mesti iššūkį jūsų pačių idėjoms ar išankstinėms nuostatoms. Kuo daugiau tai padarysite, tuo daugiau bus naujovių.

Kitas būdas kontroliuoti šališkumą yra sukurti įtraukią atmosferą, kurioje darbuotojai galėtų jaustis psichologiškai saugūs. Tokiu būdu jie jausis pakankamai patogiai, kad galėtų pasidalinti savo unikaliomis perspektyvomis. Jei tai nebus skatinama, žmonės nebus pažeidžiami ir dalinsis savo potencialiai novatoriškomis idėjomis. Psichologinio saugumo atmosferos puoselėjimas ir galimybė produktyviau dirbti kartu veda prie naujovių.

Kiti klausimai, į kuriuos reikia atsižvelgti: ar kuriate įtraukias komandas? Ar jūsų organizacija galvoja ne tik apie įdarbinimo aspektą, kai samdo asmenis iš skirtingų sluoksnių?

5. Sąmoningai prieštaraukite savo prielaidoms per visą savo sprendimų priėmimo procesą. Pasinaudokite sistema ar įrankiu, pvz., Nekenkimo vadovas tai padaryti. Išskirkite savo duomenis ir užduokite sau įtraukiančius praktikos klausimus.

Įsitikinkite, kad jūsų įmonės duomenų analitikai ir verslo vartotojai žino, kaip stebėti savo darbo procesų šališkumą nuo strategijos iki vykdymo. Įtraukianti praktika gali sukurti akimirkų, kai gali sugriauti šališkumą, bet jei tai tik apmąstymų veikla, būsite per vėlu pakoreguoti kursą. Apsvarstykite galimybę naudoti sistemą, kad sukurtumėte akimirkas apmąstyti, ar įtraukiate praktiką į savo darbo eigą.

Pradėkite sprendimų priėmimo procesą su duomenimis

Šališkumas niekada nebus visiškai panaikintas, o patys duomenys nėra atsakymas. Atvirkščiai, duomenys yra proceso, kurio metu reikia užduoti daugiau klausimų, kurie galiausiai padės gauti pagrįstą atsakymą, pradžia. Turėdami įvairesnes, įtraukesnes komandas galėsite maksimaliai interpretuoti savo įmonės duomenis, o tai leis gauti naujoviškesnių įžvalgų ir sprendimų.

Priimkite geresnius sprendimus naudodami duomenis

Sužinokite daugiau apie tai, kaip naudoti duomenis priimant pagrįstus verslo sprendimus.