Data-driven decision management (DDDM)

Data-driven decision management (DDDM) é uma abordagem à governança empresarial que valoriza decisões que podem ser apoiadas com dados verificáveis. O sucesso da abordagem orientada por dados depende da qualidade dos dados coletados e da eficácia de sua análise e interpretação. 

Nos primeiros tempos da computação, geralmente era necessário um especialista com um forte histórico em tecnologia para extrair dados para obter informações porque era necessário que essa pessoa entendesse como funcionavam as bases de dados e data warehouses&nbsp. Se um gerente do lado comercial de uma organização queria ver os dados a um nível granular, ela tinha que entrar em contato com o departamento de tecnologia da informação (TI) e solicitar um relatório. Alguém do departamento de TI criaria então o relatório e o programaria para ser executado periodicamente. Porque o processo era complexo, relatórios ad hoc, também conhecidos como relatórios únicos, foram desencorajados.

Today, business intelligence ferramentas frequentemente requerem muito pouco, se algum, apoio do departamento de TI. Os gestores empresariais podem personalizar dashboards para exibir os dados que querem ver e executar relatórios personalizados no fly. As mudanças em como os dados podem ser minados e visualizados permite que os executivos de negócios que não têm experiência tecnológica possam trabalhar com ferramentas analíticas e tomar decisões orientadas por dados.

Data-driven decision management is usually undertaken as a way to gain a competitive advantage. Um estudo do MIT Center for Digital Business descobriu que as organizações mais impulsionadas pela tomada de decisão baseada em dados tinham taxas de produtividade 4% maiores e lucros 6% maiores. However, integrating massive amounts of information from different areas of the business and combining it to derive actionable data in real time can be easier said than done. Errors can creep into data analytics processes at any stage of the endeavor, and serious issues can result when they do.

See also: data-driven disaster