Artigos sobre como usar dados, medições e incerteza para tomar decisões melhores.
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Um piloto de skills não precisa demonstrar imediatamente o impacto final de toda a iniciativa. Precisa produzir evidências suficientes para decidir se o processo é compreendido, pode ser executado, gera informações consistentes e melhora decisões reais antes de ser ampliado.
A contribuição mais fértil de How to Measure Anything não é prometer um número para tudo. É nos obrigar a especificar qual incerteza queremos reduzir antes de começar a coletar dados.
Um dashboard mostra que 72% de duas áreas atendem a uma expectativa. A igualdade desaparece quando descobrimos que cada porcentagem foi construída com pessoas, períodos e fontes diferentes.
Um dashboard pode mostrar 73,4 e ainda assim não explicar o que foi observado, como as evidências foram combinadas ou quanto a conclusão poderia mudar. A exatidão visual não garante precisão conceitual.
Noise traz uma ideia incômoda para decisões sobre talentos: dois avaliadores competentes podem aplicar os mesmos critérios e chegar a conclusões diferentes por razões que o sistema nunca decidiu aceitar.
Falta de evidências, evidências contraditórias e incerteza não descrevem o mesmo problema. Quando são agrupadas sob um rótulo genérico, a organização pode inventar certezas, adiar indefinidamente ou tratar como lacuna aquilo que ainda não observou.
Uma média pode representar corretamente o centro de vários resultados, ao mesmo tempo que esconde a diferença que mais importa na decisão. Sua utilidade depende de quais componentes reúne e quais podem ser compensados.
Medir mais pode ampliar a compreensão e, ao mesmo tempo, dificultar uma decisão. A diferença depende de cada sinal ter uma função explícita, um público definido e um uso reconhecível.
Duas pessoas podem observar o mesmo comportamento e chegar a conclusões diferentes. A reação habitual é tentar descobrir qual delas estava errada.