기업 위험 관리 이니셔티브,Poole 대학의 관리,노스캐롤라이나 주립 대학교

값의 범주화

인간의 마음은 분류하기 끊임없이 복용에서의 볼륨 데이터는 즉시 개발을 생각과 의견을 이해하는 환경입니다. 하버드 비즈니스 리뷰의 최근 기사는 범주 적 사고가 사일로 스타일의 사고 방식이며 우리가 개발하는 생각을 크게 방해 할 수 있다고 제안합니다. 그러나 분류에는 가치가 있습니다. 저자는 가치가 개발되기 위해서는 두 가지가 사실이어야한다고 믿는다;그것은 유효하고 유용해야합니다. 기업 만들고 잘못 된 또는 유용한 범주에 의존 하는 경향이 고이 중요 한 오류로 이어질 수 있습니다.

범주적 사고의 위험

범주적 사고의 위험은 강력한 환상을 창조하는 능력에서 시작된다. 우리는 사회로서 특정 그룹 내에서 분류되는 것을 볼 때 결론에 도달하는 경향이 있으며 그것이 옳다고 믿습니다. 저자는 마이어스 브릭스 시험이의 완벽한 예라고 제안;테스트는 응답 참가자를 필요로 93 만 2 가능한 답변 선택과 질문 및 총에서 하나의 성격 범주로 자신의 답변을 컴파일 16 다양한 유형. 저자는 다음과 같은 방법으로 범주 적 사고의 위험을 구성합니다:

1. 압축
   1. 목표 시장-세분화 및 목표 시장 조사가 시장을 정확하게 묘사하지 않는다는 것을 보여주기 위해 연구가 수행되었습니다. 상사는 상사성을 보고 원형 고객을 꿈꾼것을 시작하고 변이가 종류안에 아직도 존재하는 것을 인정하지 못한다. 저자는 분석가와 관리자가 이러한 결론을 내릴 때 발생하는 영향을 줄이는 데 도움이되는 핵심 질문을 제안합니다:서로 다른 클러스터의 두 고객이 동일한 클러스터의 두 고객보다 더 유사 할 가능성이 얼마나 높습니까?
   2. 금융 시장–저자들은 1990 년대 후반의 인터넷 버블을 예로 사용하여 사람들이 위험 측면에서 자본을 비효율적으로 할당하고 비즈니스에 대해 아무런 변화가 없었을 때조차도”사회적 규범”을 따르도록 돌아 오는 방법을 보여줍니다.
2. 증폭
   1. 그룹 역학-저자는 반대 정당과 관련된 사람들이 서로의 견해의 말단을 과대 평가하는 경향이 방법에 대해 설명합니다. 현실은 목표 시장에 대한 연구와 유사하며 각 당사자의 이데올로기 및 정책 입장에 변화가 존재하며 개별 당사자의 사람들 간의 유사성은 0%보다 50%에 가까울 수 있습니다.
   2. 고객 프로파일링-저자는 오늘날의 빅 데이터 시대에 따른 증폭의 하위 섹션을 강조합니다. 페이스 북과 같은 회사는,그 개인에 검색 데이터 및 연관 관련 광고를 기반으로 사람들에게 카테고리를 할당합니다.. 이것은 2016 년 선거에서 회사가 페이스 북에서 데이터를 가져 와서 당사자 간의 격차를 잘못 이해하고 각 그룹에 고도로 맞춤화 된 메시지를 전달하기 시작하면서 큰 문제였습니다..
3. 차별
   1. 타겟팅을 통해-이 연구는 페이스 북 광고와 특정 목표 시장보다 일반 인구를 대상으로 실제로 더 나은 것으로 나타났다.. 성공의 차이는 단지 발견되었다.03%더 높은 비용으로 목표. 상인은 표적 시장에 사로잡혀 얻고 일반 인구에게 매매의 가치를 묵살하고 그들의 광고 운동의 범위를 확장한.
   2. 상관 관계의 편향된 해석-저자는 산점도의 예를 사용하여 상관 관계를 부정적인 결과 대신 긍정적 인 결과와 연관시키는 방법을 보여줍니다. 그들은 모든 범주에 동등하게 참석하지 않으면 변수 간의 관계를 정확하게 발견 할 수있는 능력에 해를 끼친다 고 주장합니다.
4. 화석화
   1. 혁신-혁신은 범주 적 사고 장벽을 깨고 비즈니스 부서에 대한 교차 분야 목표를 사용하는 것입니다. 저자는 미래의 비즈니스 문제가 하나의 특정 비즈니스 사일로에 속하지 않고 대신 여러 부서의 고유 한 기술을 활용하여 문제를 해결해야하는 방법에 대해 논의합니다.

범주 적 사고의 위험을 제한하는 전략

저자는 사려 깊은 지도자가 범주 적 사고의 해와 위험을 피할 수 있도록 다음과 같은 4 단계 과정을 만들었습니다:

1. 인식 제고
2. 데이터를 지속적으로 분석 할 수있는 기능 개발
3. 감사 결정 기준
4. 정기”해체”회의 예약

요약

인간의 마음은 범주를 사용하여 정보를 신속하게 인식하고 해독하며 세계와 소통합니다. 범주 적 사고의 사고 방식에서 오는 문제는 우리가 우리의 사고 스타일에 너무 편안하게 아무도 존재하지 않는 범주를 볼 시작할 수 있다는 것입니다. 이 연구의 목적은 데이터 혁명이 진행되고 우리의 세계가 데이터 혁명에 더 빠르고 적응함에 따라 범주 적 사고의 위험에 대처하기위한 전략을 개발하는 것이 었습니다. 우리의 미래는 우리의 사고 스타일을 조정하고 범주 적 사고의 결과를 완화하고 우리의 생각과 의견을 처리,분석 및 전달하는 방식을 계속 혁신하는 법을 배우는 능력에 달려 있습니다.

링크:하버드 비즈니스 리뷰”범주 적 사고의 위험”