داشبورد زندگی: چگونه مثل یک دیتاساینتیست برای خودت تصمیم بگیری، نه برای الگوریتم‌ها

زندگی: چگونه مثل یک دیتاساینتیست برای خودت تصمیم بگیری، نه برای الگوریتم‌ها

فرض کن مدیرعامل یک شرکت باشی که نه گزارش مالی دارد، نه دیتا از مشتری، نه KPI. هر تصمیمی هم با حس و حال لحظه‌ای گرفته می‌شود. احتمالاً توی جلسه هیئت‌مدیره دو سناریو داری: یا شرکت ورشکسته است و کسی نمی‌داند چرا، یا رشد می‌کند و باز هم کسی نمی‌داند چرا.\

حالا خبر بد (و در عین حال رهایی‌بخش) این است: خیلی از ما زندگی‌مان را دقیقاً همین‌طور مدیریت می‌کنیم.

  • می‌گوییم: «اخیراً خیلی خسته‌ام» ولی نمی‌دانیم چند ساعت می‌خوابیم.

  • می‌گوییم: «کار نمی‌کنم، ولی همیشه درگیرم» اما ردی از زمان‌های Deep Work نداریم.

  • می‌گوییم: «اینستاگرام وقتم را می‌خورد» ولی عددی از اسکرین‌تایم روزانه‌مان نداریم.

در بیزنس، بدون دیتا تصمیم نمی‌گیریم؛ اما در مهم‌ترین بیزنس زندگی‌مان – خودمان – معمولاً کور ران می‌کنیم.

این متن، دعوتی است به این که برای زندگی‌ات یک Life Dashboard طراحی کنی؛ نه برای اینکه ربات شوی، بلکه برای اینکه بالاخره خودتتصمیم بگیری، نه الگوریتم‌ها.

 

چرا بدون داشبورد، ذهن تو بدترین Analyst دنیاست؟

ذهن ما برای تحلیل داده طراحی نشده؛ برای زنده ماندن طراحی شده.

به همین دلیل:

  • لحظات منفی را بیش‌ازحد بزرگ‌نمایی می‌کند (Negative Bias)

  • موفقیت‌های کوچک را سریع فراموش می‌کند

  • روی احساس لحظه‌ای Zoom می‌کند و Context بلندمدت را فراموش می‌کند

نتیجه‌اش چیست؟

سه روز بد می‌گذرد و به این جمع‌بندی می‌رسی که:

«من تو کارم خوب نیستم»،

«این مسیر جواب نمی‌دهد»،

یا

«من آدمِ تمرکز نیستم.»

در حالی که اگر دیتا حتی در حد یادداشت‌های ساده‌ی روزانه داشتی، ممکن بود بفهمی:

  • کل مشکل از دو شب کم‌خوابی بوده

  • یک پروژه استرس‌زا تمام بقیه‌چیزها را تحت تأثیر گذاشته

  • در دو بازه‌ی محدود روز، راندمان تو فوق‌العاده است و بقیه‌ ساعات فقط مشغولیّت است نه کار واقعی

در دنیای دیتاساینس، می‌گوییم:

“Feeling is not a feature.”
احساس، داده نیست؛ نهایتاً Hypothesis است.

 

قدم اول: KPIهای زندگی‌ات را مثل یک بیزنس تعریف کن

قبل از هر نمودار و ابزار، باید بدانیم چه چیزی را می‌خواهیم بهینه کنیم.

برای شروع، می‌توانی ۳–۵ KPI شخصی تعریف کنی؛ نه بیشتر.

چند نمونه از KPIهای عملی که با مراجعانم استفاده می‌کنم:

  1. Focus Hours (ساعت‌های تمرکز عمیق)

    • تعریف: تعداد ساعت‌هایی در روز که بدون نوتیفیکیشن و چندوظیفگی، روی یک تسک مهم کار می‌کنی.

    • چرا مهم است؟ چون در اکثر شغل‌های دانشی، خروجی واقعی از همین ساعت‌ها می‌آید، نه از «ساعت حضور».

  2. Energy Score (نمره انرژی)

    • تعریف: از ۱ تا ۵ به انرژی روزت نمره بده.

    • چرا مهم است؟ چون بهره‌وری، خروجی انرژی × تمرکز است، نه فقط زمان.

  3. Learning Blocks (بلوک‌های یادگیری)

    • تعریف: تعداد Sessionهای یادگیری عمیق در هفته (مثلاً هر کدام ۳۰–۴۵ دقیقه).

    • چرا مهم است؟ چون بازار کار فعلی، کسانی را نگه می‌دارد که در حال Update بودن هستند، نه فقط مشغول بودن.

  4. Connection Moments (لحظات ارتباط انسانی)

    • تعریف: تعداد تعامل‌های معنادار (نه چت تلگرام، بلکه مکالمه‌ی واقعی) در روز یا هفته.

    • چرا مهم است؟ چون Burnout فقط محصول فشار کاری نیست، محصول قطع شدن از انسان‌ها هم هست.

نکته‌ی مهم:

KPIهای زندگی الزاماً عددهای «بزرگ» نیستند؛ قرار است نماینده‌ی کیفیت سیستم زندگی‌ات باشند، نه ابزار خودزنی.

 

قدم دوم: جمع‌آوری داده بدون تبدیل شدن به ربات

این‌جا جایی است که خیلی‌ها اشتباه می‌کنند:

یا هیچ‌چیز را Track نمی‌کنند، یا آن‌قدر وسواس‌گونه دیتا جمع می‌کنند که بعد از یک هفته، خودِ سیستم Tracking را Drop می‌کنند.

اصل مهم:

Low Friction > High Precision
کم‌اصطکاک بودن، مهم‌تر از دقیق بودن است.

چند مدل ساده برای شروع:

مدل ۱: دفترچه‌ی کاغذی + ۵ خط در روز

هر شب ۲–۳ دقیقه وقت بگذار و این‌ها را یادداشت کن:

  • امروز چند ساعت Deep Work داشتم؟ (تقریبی)

  • انرژی‌ام از ۱ تا ۵ چند بود؟

  • چند بلوک یادگیری داشتم؟

  • یک اتفاق مثبت امروز؟

  • یک چیزی که اگر تغییرش بدهم، فردا بهتر می‌شود؟

همین دیتای ساده، اگر ۳۰ روز جمع شود، یک گنج است.

مدل ۲: Sheet مینیمال

اگر با Excel / Google Sheets راحتی:

  • ستون‌های ثابت: تاریخ، Focus Hours، Energy، Learning Blocks، Screen Time، Notes

  • هر روز ۶۰–۹۰ ثانیه برای پر کردنش کافی است.

  • بعد از ۲–۳ هفته، می‌توانی نمودار ساده بزنی و Trendها را ببینی.

مدل ۳: ابزارهای اتوماتیک

  • Screen Time / Digital Wellbeing برای زمان استفاده از موبایل

  • RescueTime یا ابزارهای مشابه برای دسکتاپ

  • ابزارهای عادت‌سازی (Habit Trackerها) برای Track کردن رفتارها

فقط حواست باشد: ابزار باید در خدمت تو باشد، نه تو در خدمت ابزار. هر وقت حس کردی داری برای رضایت اپلیکیشن زندگی می‌کنی، نه خودت، ترمز بکش.

 

قدم سوم: یک Weekly Review مثل جلسه‌ی بورد شرکت برای خودت بگذار

بدون Review، دیتا فقط Noise است.

پیشنهادم این است که هفته‌ای یک‌بار، یک جلسه‌ی ۳۰–۴۵ دقیقه‌ای با خودت داشته باشی؛ دقیقاً مثل جلسه‌ی هیئت‌مدیره، با این دستور جلسه:

  1. نگاه به Trendها، نه روزها

    • آیا میانگین Focus Hours هفته‌ی این هفته، نسبت به هفته‌ی قبل بهتر شده یا بدتر؟

    • Energy به‌طور کلی بالا بوده یا پایین؟

  2. تحلیل گلوگاه‌ها (همان Bottleneck Analysis)

    • چه چیزی بیشترین ضربه را به تمرکز یا انرژی زده؟

    • یک الگوی تکرار شونده می‌بینی؟ (مثلاً هر بار بعد از اسکرول شبانه، صبح بعدش نابود شده‌ای؟)

  3. تعریف دو تغییر کوچک (MVP برای هفته‌ی بعد)

    • مثال‌ها:

      • «این هفته بعد از ساعت ۱۱ شب، موبایل در حالت Airplane می‌ماند.»

      • «هر روز کاری، از ۱۰ تا ۱۲، Deep Work بدون نوتیفیکیشن.»

      • «قبل از باز کردن تلگرام، ۵ دقیقه مطالعه‌ی تخصصی.»

  4. یک شاخص جشن‌گرفتنی تعریف کن

    • مثلاً اگر این هفته ≥ ۱۰ ساعت Focus داشتی، برای خودت یک Reward کوچک در نظر بگیر.

    • ذهن ما نیاز به تقویت مثبت دارد، نه فقط انتقاد.

 

چند سناریوی واقعی: این داشبورد در عمل چه شکلی است؟

سناریو ۱: برنامه‌نویس فریلنس

KPIها:

  • Focus Hours روی کدنویسی

  • تعداد Commitهای معنادار در هفته

  • Energy

  • Time on Social Media

بعد از یک ماه Tracking، می‌فهمد:

  • هر روز بعد از ساعت ۴ عصر، کیفیت کارش به‌شدت افت می‌کند

  • هر روزی که قبل از شروع کار، اینستاگرام چک می‌کند، تا ظهر تمرکز ندارد

 

تغییر سیستم:

  • جابه‌جایی تسک‌های سخت به ۹ تا ۱۲ صبح

  • اضافه کردن یک Rule: «تا قبل از اولین بلوک Deep Work، هیچ شبکه اجتماعی‌ای باز نمی‌شود.»

 

سناریو ۲: مدیر تیم محصول

KPIها:

  • ساعت‌های Deep Work (برای کار استراتژیک، نه جلسه)

  • تعداد جلسات در روز

  • زمان اتمام کار

  • Learning Blocks درباره Product / UX

نتیجه‌ی تحلیل:

  • روزهایی که بیش از ۵ جلسه دارد، به‌طور متوسط هیچ Deep Workی ثبت نمی‌کند

  • بیشترین خستگی ذهنی، بعد از Context Switching زیاد است، نه بعد از ساعت‌های طولانی‌تر کار

تغییر سیستم:

  • بلوکه کردن دو بازه‌ی ثابت در هفته به‌عنوان «No-Meeting Zone»

  • قرار دادن جلسات شلوغ در یک یا دو روز خاص، نه پخش‌شده در کل هفته

 

 

خط قرمز مهم: از «زندگی دیتامحور» تا «زندگی وسواس‌محور» فقط یک قدم است

 

هر سیستمی اگر بدون آگاهی پیاده شود، می‌تواند تبدیل به ابزار شکنجه شود.

سه هشدار مهم:

  1. خودت را با دیتایت قضاوت نکن

    • دیتا برای فهمیدن است، نه برای خودزنی.

    • عددهای بد، فقط Signal هستند، نه حکم نهایی درباره‌ی ارزش تو.

     

  2. همه‌چیز را عدد نکن

    • کیفیت یک رابطه، عشق، خلاقیتِ هنری… همه‌چیز در زندگی KPI ندارد.

    • بخشی از زندگی باید عمداً «بی‌عدد» بماند تا انسان بمانی، نه Dashboard.

     

  3. سیستم باید در خدمت زندگی باشد، نه برعکس

    • اگر حس کردی بیشتر وقتت را صرف Track کردن زندگی می‌کنی تا زندگی کردن، باید سیستم را ساده‌تر کنی.

     

 

کلام آخر: از «حدس زدن» به «دیدن» مهاجرت کن

وقتی برای زندگی‌ات داشبورد داری:

  • از «فکر می‌کنم این‌طوری‌ام…» به «داده‌ها نشان می‌دهند…» مهاجرت می‌کنی

  • تصمیم‌گیری از حالت احساسی، به حالت آگاهانه و طراحی‌شده نزدیک می‌شود

  • به‌جای سرزنش خودت، سیستم را تغییر می‌دهی؛ همان چیزی که در مهندسی و بیزنس همیشه انجامش می‌دهیم

 

اگر حس می‌کنی در مرحله‌ی ساختن این داشبوردها گیر کرده‌ای – چه برای خودت، چه برای کسب‌وکارت – این همان نقطه‌ای است که ترکیب دیتاساینس، مدیریت و کوچینگ می‌تواند برایت معجزه کند.

گاهی فقط لازم است یک نفر از بیرون، مثل یک System Architect، کنار تو بنشیند، لاگ‌های زندگی‌ات را ببیند و کمک کند نسخه‌ی بعدی سیستم را طراحی کنی.

در نهایت، هدف از Life Dashboard این نیست که زندگی‌ات را به نمودار تبدیل کند؛

هدفش این است که به‌جای حدس زدن، واضح ببینی کجا هستی و آگاهانه تصمیم بگیری کجا می‌خواهی بروی.

 

 

 

دسته‌بندی پیشنهادی

 

 

  • توسعه‌فردی / سیستم‌سازی

 

 

(در صورت تمایل می‌تونی یک دسته‌ی جدید مثل «دیتاساینس در زندگی روزمره» هم اضافه کنی، ولی برای یک‌دست موندن وبلاگ، همین دسته‌ی فعلی‌ات هم کاملاً می‌خوره به محتوا.)

 

 

برچسب‌های پیشنهادی

 

 

  • کوچینگ

  • ذهنیت مهندسی

  • بهره‌وری

  • دیتاساینس

  • Life Dashboard

  • سیستم‌سازی

  • خودشناسی داده‌محور

 

 

اگه دوست داشتی، پست بعدی رو هم می‌تونیم روی یک لایه عمیق‌ترِ تکنیکال‌تر ببریم، مثلاً «چطور با پایتون برای زندگی‌ات داشبورد بسازی» تا بیشتر به بخش فنی برندت هم وصل بشه.

برچسب‌ها: #کوچینگ، ذهنیت مهندسی، بهره‌وری، دیتاساینس

نظرات (0)

اولین نفری باشید که نظر می‌دهد!

برای ثبت نظر باید وارد حساب کاربری خود شوید.

ورود / ثبت‌نام