很多组织都在大谈数据驱动。我们投资仪表板、模型和分析团队，都是为了做出更明智的决策。但讽刺的是：虽然我们非常重视为决策提供信息的数据，却很少捕捉到决策本身。
这一点是我在与朋友的一次谈话中提出的。我们讨论了一个奇怪的现象：公司投入了如此多的精力来实现数据驱动的决策，但却没有记录实际做出的决策。他们做了什么决定？为什么？谁参与了？哪些数据支持了这些决定？这些细节通常在会议结束后就消失了。
当没有决策记录时：
- 新员工要花数周时间试图弄清楚当前状态背后的历史。
- 公司聘请外部顾问来重现过去的选择只是为了了解目前的情况。
- 团队会无意中重新尝试那些已经测试过并失败的想法，仅仅是因为没有人记得或能够找到过去结果背后的原因。
数据驱动的核心在于做出更明智、更基于证据的选择。讽刺的是，我们渴望“数据驱动的决策”，却至今尚未捕捉到这些决策本身的数据。为了真正发展并避免重蹈覆辙，我们需要更进一步：记录这些选择。
本文探讨了如何以及为何要这样做，在实践中会是什么样子，以及生成式人工智能等新工具如何使其变得比以往更容易。
决策可追溯性的案例
记录决策有助于组织避免浪费，提高工作效率。如果没有这种可追溯性，公司往往会花费时间和金钱重新做工作，或试图弄清楚过去已知的问题。
例如，新员工可能会花费数周时间试图理解为什么某些事情要以某种方式完成。由于无法参考过去的决策，他们只能猜测、四处询问，甚至寻求外部帮助。很多情况下，公司聘请顾问只是为了重建这种理解。同样，团队有时会重新实施已经失败的策略或系统。如果没有人记录这些努力为何失败，就很容易再次犯同样的错误——导致资源浪费和信任丧失。
记录决策还能促进组织学习。当决策易于查找和理解时，团队可以从中学习。他们可以回顾哪些决策有效，哪些无效，以及原因。这有助于他们在未来做出更好的选择。可追溯性也有助于协调一致。即使员工职位发生变化或离开公司，其他人仍然可以了解重要决策背后的想法。这有助于保存知识，并随着时间的推移保持清晰的思路。
决策可追溯性的实际应用
在许多组织中，决策都是在会议上做出的，记录在零散的笔记或幻灯片中，然后就被遗忘了。随着时间的推移，这些决策背后的原因就逐渐消失。创建一个简单、结构化的关键决策清单可以帮助防止这种情况发生。
决策清单是记录重要决策的中心位置。它涵盖了决策内容、决策原因、参与者以及预期结果。决策清单可以简单到存储指导委员会、项目会议或战略评审的决策。在我参与的几个治理项目中，我们正是这样做的——记录重要决策，以便未来的团队可以参考。即使人们在职位变动时，它也能带来一种连续性和稳定性。上图是决策清单的说明性示例。拥有此类记录的好处显而易见。例如，当新人加入公司或接管团队时，他们不再需要拼凑多年的历史记录。他们可以快速了解为什么选择或避免了某些路径。这加快了入职速度，并降低了学习曲线。
它还有助于做出更明智的决策。当团队能够回顾之前的尝试和结果时，他们就能做出更明智的选择。他们避免了重复旧的工作，并且能够更好地发现模式、风险和机遇。
利用生成式人工智能实现决策可追溯性
生成式人工智能可以让决策的可追溯性更加轻松有效。记录决策的最大挑战之一是事后难以找到它们。即使存在，它们也常常被埋没在冗长的文档中，或分散在不同的系统中。生成式人工智能可以帮助团队快速、轻松地找到正确的决策，从而解决这个问题。
生成式人工智能能够理解和处理自然语言，这意味着它可以搜索会议记录、电子邮件或项目文档，以识别和总结关键决策。无需使用精确的关键词或搜索文件夹，只需提出一个问题，例如“过去三年，我们在主数据管理方面做出了哪些决策？” 人工智能就可以提取相关决策，包括决策时间、参与者以及结果。
这使得决策记录更易于访问，功能更强大。团队可以在几秒钟内找到所需信息。他们无需依赖人工记住数据的存储位置或标签。即使决策并非以高度结构化的格式保存，人工智能仍然可以解读它们。
例如，如果有人正在规划一项新的 MDM 计划，他们可以要求 AI 展示过去类似工作中的决策。AI 可能会调出过去的三次讨论，显示一次讨论由于资源不足而被推迟，另一次讨论由于数据质量差而失败，还有一次讨论在特定条件下成功了。这种洞察可以帮助避免代价高昂的错误，并最终做出更明智的决策。
通过使用生成式人工智能，企业可以释放过去决策的价值，而无需给团队带来维护完美文档的沉重负担。它让可追溯性触手可及……更快、更轻松，并且更贴近人们的实际工作方式。
决策可追溯性框架
为了使决策可追溯性在实际组织中发挥作用，建立一个简单的框架很有帮助。该框架应包含几个关键组件，并遵循分阶段逐步构建的方法。该框架的核心是决策清单——一个记录和存储重要决策的单一场所。它可以是一个共享文件夹、一个数据库，或者一个更高级的系统，只要它易于维护和访问即可。每个决策都应包含元数据，以提供背景信息。这包括决策的内容、决策的原因、参与者、决策时间以及支持该决策的数据或推理。这些详细信息有助于其他人理解该决策，并判断其是否仍然具有现实意义。可访问性也很重要。人们需要能够查找和检索决策，而无需翻阅旧文件。这可以通过用户友好的界面或使用支持自然语言查询的生成式人工智能工具来实现。
该框架可以分阶段构建：
第一阶段：首先收集现有文档。这包括会议记录、项目总结以及其他可能已记录决策的文档。关键在于收集你已有的资料。
第二阶段：初始清单完成后，建立一个记录未来新决策的框架。这可能意味着在定期会议中增加一个步骤，用于记录关键决策及其背后的原因。
第三阶段：随着时间的推移，整合生成式人工智能或高级搜索工具，使决策库更易于查询。这使得团队能够快速找到相关决策，并以更少的精力获得洞察。
建议和最佳实践
在着手实施决策可追溯性时，务必保持简单实用。这无需庞大或复杂的程序即可发挥作用。事实上，最好的方法是从现有资源入手。
从利用现有资料开始
会议记录、项目章程和演示文稿通常包含决策记录。这些可以构成您初始决策清单的基础。与其试图记录每一个小决策，不如专注于那些真正有影响力的决策，例如重大投资、战略转变或关键政策选择。
逐步构建框架
不要试图在第一天就做到完美。逐步完善框架，并在了解最佳方案后不断调整流程。这有助于避免给数据团队或其他参与其中的人员施加过大压力。确保该方法符合组织的整体数据战略，避免与更紧急或更高价值的工作冲突。
可访问性也很重要
系统应该易于使用。如果人们难以找到决策或不了解如何做出贡献，那么他们付出的努力就会随着时间的推移而消失。使用清晰、直观的工具和界面，并与团队现有的运作方式相适应。考虑提供关于如何记录和搜索决策的简单培训或指导，使这一过程成为他们的第二天性。一个好的决策追溯系统不必规模庞大或成本高昂。只要采取周到的方法并结合一些最佳实践，它就能以相对较少的努力带来持久的价值。
平衡优先事项：需要注意的事项
虽然决策可追溯性能够带来实际价值，但务必正确看待它。它不应成为团队时间或资源的严重消耗。与许多好主意一样，只有规模合适，才能发挥最佳效果。在大多数情况下，决策可追溯性方面的投入应限制在整体数据策略的 5% 以下。这有助于确保其他重要领域（例如数据质量、元数据管理和高价值用例的实现）仍然是首要任务。决策可追溯性应该被视为数据程序的支撑支柱，而非基础。它有助于减少浪费、支持学习和保存知识。但至少在我看来，它不应该以牺牲更高价值的计划为代价。保持其简洁性和适度性至关重要。
小结
记录决策是一种简单而有效的方法，可以支持可追溯性和组织学习。它可以帮助团队避免重复犯错，加快入职速度，并更好地利用过去的知识。在数据驱动成为首要任务的时代，记录数据支持的决策是理所当然的下一步。
生成式人工智能可以让这个过程变得更容易。它可以帮助收集、组织和搜索决策记录，而无需繁琐的结构设计和人工操作。这使得决策的可追溯性在整个组织内更具可扩展性，也更易于访问。
组织应该考虑在其更广泛的数据战略中添加决策可追溯性。它无需占据中心位置，但如果以专注且平衡的方式实施，就能以相对较低的成本带来持久的价值。这是迈向长期做出更明智、更一致决策的切实一步。