데이터 과부하를 관리하는 방법

데이터 과부하를 관리하는 방법

주식 시장의 일일 변동은 스트레스가 적은 전략이 장기 추세에 관심을 기울일 때 스톡 포트폴리오를 보는 사람들에게 심각한 정서적 충격을 줄 수 있습니다. (Shutterstock)

우리는 많은 데이터를 가진 세계에 살고 있습니다. 사실, 우리는 그것에 포격당했습니다.

견적은 오늘 우리가 정보의 약 5 배 우리는 25 년 전에했던 것처럼, 34th 세기의 조상이 자신의 데이터를 처리하기 때문에 하루에 많은 양의 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다 (약 15 기가 바이트). 일생.

우리는 모든 데이터를 차갑고 합리적인 수의 콜렉션으로 생각하는 경향이 있습니다. 그러나 개인 차원에서 우리가 처리하는 정보는 종종 매우 감정적입니다.

간단한 예는 욕실 규모의 매일 체중 측정입니다. 현대적인 응용 프로그램과 스마트 한 스케일을 사용하면이 데이터가 수집되어 클라우드에 저장되므로 다양한 형식과 다양한 시간 프레임을 통해 사용자에게 다시보고 할 수 있습니다. 그러나 많은 사람들에게 가장 큰 영향을 미치는 척도를 밟을 때 볼 수있는 숫자입니다.

또 다른 예는 재무 상태에 대한 실시간 업데이트를 얻을 수있는 기능입니다. 우리는 더 이상 저축을 배우거나 주식 시장에서 일어난 일을 알기 위해 신문을 읽을 은행에 갈 필요가 없습니다. Mobiles 장치를 사용하면 언제 어디서나이 데이터를 검색 할 수 있습니다. 우리는 순 자산 가치의 분 변동을 볼 수 있습니다.


InnerSelf에서 최신 정보 받기


우리에게 밀린 정보

우리가이 유형의 데이터를 끌어 들이기 위해 손을 내밀지는 않더라도, 그것은 우리에게 밀리고 있습니다. 뉴스 매체 및 소셜 미디어는 경제 데이터에서 정치 조사, 스포츠 경기 점수에 이르기까지 지속적으로 통보합니다.

이 정보를 처리하는 과정에서이 정보가 영향을받습니다. 우리의 건강, 재정 상태, 지역 스포츠 팀 또는 세계적인 사회 경제적 사건에 대한 숫자는 우리에게 정서적 인 영향을 미칩니다.

우리는이 모든 데이터 처리가 우리에게 어떤 느낌을 주는지, 특히 조직이 소비자에게 정보를 가장 잘 전달할 수있는 방법을 연구 해 왔습니다.

예를 들어, 사람들이 순서대로 이벤트를 볼 때 "피크"이벤트는 정보에 대한 느낌에 불균형 한 영향을줍니다. 예를 들어, 일일 계량 중 가장 나쁜 계량기가 평일보다 더 많이 직조 될 가능성이 있음을 나타냅니다.

마찬가지로 사람들이 직면하게되는 정보의 마지막 부분 또는 순서의 "끝"은 불균형 적으로 강한 영향력을 가지고 있습니다. 이것은 우리의 일일 무게 추종자가 시간이 지남에 따라 그의 체중이 (더 중요한) 추세보다 마지막 체중에 더 중점을두기 쉽다는 것을 의미합니다. 결과적으로, 다이어트에 대한 그의 정서적 반응은 그의 체중만큼 변동될 수 있으며, 체중이 더 무거울 때의 영향은 마음의 최상위에 머물러있게됩니다.

또는 정기적으로 포트폴리오의 가치를 확인하는 투자자를 고려하십시오. 우리는 현행 가치와 최고 가치가 투자 성공에 대한 자신감에 대한 불균형 한 영향을 미칠 것이며 의사 결정에 영향을 줄 수 있음을 알고 있습니다.

이것은 높은 구매 (최근 시장 증가에 의해 흥분되는)와 낮은 판매 (시장 하락에 실망한 경우)의 고전적인 실수로 이어질 수 있습니다.

구출 대시 보드?

우리는 발견했다그러나 데이터를 동시에 제공하는 장치 또는 정보 서비스의 대시 보드 인터페이스는 피크 및 엔드 이벤트의 영향을 완화 할 수 있습니다. 대시 보드를 사용하면 시간 경과에 따라 추세를 파악하고 데이터를보다 전체 론적으로 평가할 수 있습니다.

차이점을 설명하기 위해 매일 포트폴리오에서 투자자에게 돌아가 보겠습니다. 1 년, 3 년 또는 5 년 동안 변동의 전체 순서를 포함하는 대시 보드의 장점은 일일 시장 수익보다 높은 수준의 전망을 제공합니다.

이를 통해 투자자는 피크 및 엔드 이벤트보다는 전체 트렌드에 더 집중할 수 있습니다.

마찬가지로 주어진 날의 척도에서 1 파운드 또는 2 파운드를 얻거나 잃는 것은 몇 달 또는 몇 년에 걸친 체중 변동 추세보다 목표를 향한 진전의 덜 유용한 지표입니다.

과 반응을 방지합니다.

두 경우 모두 데이터의 전체 론적 스냅 샷을 제공하면 하나 또는 몇 가지 선택된 이벤트에 너무 많은 강조를 할 확률이 줄어 듭니다.

결과적으로, 우리 투자자는 단기 시장 변동이나 시장 최고치에 과민 반응을 일으키지 않으며 장기 포트폴리오 성과에 집중할 가능성이 더 큽니다.

같은 추세에 따라 우리의 체중 인식자는 최고 또는 최근 체중 측정과 같은 단일 이벤트보다 데이터 추세에 더 많이 의존합니다.

전반적으로 데이터가 너무 많은 세계에서 대시 보드를 사용하면 최근 이벤트 또는 이상 치에 너무 많은주의를 기울일 때 발생하는 공통적 인 편향을 피할 수 있습니다.

우리가 처리해야하는 정보의 흐름이 점점 더 빨라지면서 우리 장치 및 정보 서비스는 순간 알림을 대체하거나 적어도 보완하는 대시 보드 인터페이스를 설계하여 우리를 도울 수 있습니다.

대화정보 과부하를 완화하고 잠재적으로 더 나은 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 사용할 수있는 능력을 향상시킬 수있는 간단한 단계입니다.

저자에 관하여

카일 머레이, 마케팅 교수, 앨버타 대학교 Dominic Thomas, 비즈니스 및 경제 학부 수석 강사, Monash University

이 기사는 원래에 게시되었습니다. 대화. 읽기 원래 기사.

관련 서적

{amazonWS : searchindex = 도서, keywords = 데이터 오버로드, maxresults = 3}

enafar에서 zh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelf을 (를) 팔로우하세요.

페이스 북-아이콘지저귀다 아이콘rss 아이콘

이메일로 최신 정보 얻기

{emailcloak = 오프}