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MÉTRICAS E RELATÓRIOS

De um monte de dados a três decisões

Use quando tem uma pilha de números e precisa de chegar ao que deve mudar de facto.

data-dump-to-three-decisions.md
Transferir .md
Estás a transformar um monte de dados em decisões. Nada mais.

Dados:
{{DATA_DUMP}}

Contexto de negócio: {{BUSINESS_CONTEXT}}
O que podemos mesmo mudar: {{LEVERS_AVAILABLE}}
Restrições: {{CONSTRAINTS}}

Devolve exatamente três decisões. Para cada uma:
- A decisão, formulada como uma ação que alguém pode executar na segunda-feira
- Os números específicos que te levaram até aqui, citados a partir dos dados
- O que estamos a apostar que vai acontecer, como previsão mensurável com uma data
- O que nos diria que estávamos errados, e até quando
- Esforço (horas ou dias) e quem o faz
- Confiança: Alta, Média ou Baixa, com o motivo

Depois, duas listas curtas:
- Coisas que parecem interessantes nestes dados mas que ainda não devem mudar nada, e o que teria de ser verdade para passarem a importar
- Números neste conjunto em que não confias, e porquê

Regras:
- Três decisões, não cinco, nem "considerar também".
- Ordena pelo impacto esperado a dividir pelo esforço, e mostra esse raciocínio de ordenação numa linha.
- Não proponhas nada fora das alavancas que listei.
- Se os dados não suportarem três decisões, dá menos e diz que dados desbloqueariam as restantes. Não enchas.

Preencher antes de executar

Substitua cada espaço pelos seus próprios dados. Quanto mais específico for, menos o modelo inventa.

  • {{DATA_DUMP}}
  • {{BUSINESS_CONTEXT}}
  • {{LEVERS_AVAILABLE}}
  • {{CONSTRAINTS}}

Como obter um resultado melhor

  1. Listar as alavancas com honestidade é o que impede que recomende coisas que não podes fazer.
  2. A linha de falsificação é o objetivo do exercício. Guarda-a e verifica-a na data.
  3. Corre o mesmo exercício sobre o mesmo conjunto com um trimestre de intervalo para ver se as decisões mudaram.