Was ist Entscheidungsanalyse (DA)? Definition, Methoden und Bedeutung

Die Entscheidungsanalyse (DA) ist ein strukturierter Ansatz zur Entscheidungsfindung, bei dem die Faktoren identifiziert und bewertet werden, die zu einem Problem oder einer Chance beitragen, und dann mögliche Lösungen entwickelt und bewertet werden.

Die Entscheidungsanalyse (DA) kann verwendet werden, um Entscheidungen über einzelne Handlungsoptionen zu treffen oder mehrere Optionen zu vergleichen. Es ist ein nützliches Werkzeug für Entscheidungsträger, die alle relevanten Faktoren eines Problems oder einer Chance berücksichtigen und die bestmögliche Lösung finden möchten.

Was ist Entscheidungsanalyse (DA)?

Definition: Entscheidungsanalyse (DA) ist definiert als ein Prozess der Analyse und Bewertung der potenziellen Ergebnisse verschiedener Handlungsoptionen, um die bestmögliche Option auszuwählen. Das Ziel der Entscheidungsanalyse besteht darin, die günstigste Lösung für ein Problem oder eine Gelegenheit unter Berücksichtigung der Einschränkungen und verfügbaren Ressourcen zu ermitteln.

Die Entscheidungsanalyse ist eine Methode, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen, die den Einsatz quantitativer, visueller und systematischer Techniken beinhalten. Die Entscheidungsanalyse verwendet eine Vielzahl von Werkzeugen sowie Psychologie, ökonomische Prinzipien und Managementtheorien. Die Entscheidungsanalyse ist ein leistungsfähiges Werkzeug, mit dem wichtige Aspekte eines Problems formal bewertet und eine optimale Behandlungsstrategie entwickelt werden können.

Entscheidungsanalyse verstehen

Die Entscheidungsanalyse (da) ist eine Methode zur Analyse aller relevanten Daten zur Unterstützung des Entscheidungsprozesses, die Elemente aus Psychologie, Managementansätzen, Training und Ökonomie einbezieht. Es wird häufig verwendet, um Entscheidungen zu bewerten, die zahlreiche Variablen und viele potenzielle Ergebnisse oder Ziele beinhalten. Einzelpersonen oder Teams, die Risikomanagement, Kapitalinvestitionen oder strategische Geschäftsentscheidungen treffen möchten, können diesen Ansatz verwenden.

Die Entscheidungsanalyse zielt darauf ab, sicherzustellen, dass Entscheidungen unter Berücksichtigung aller relevanten Informationen und Alternativen getroffen werden. Ein Unternehmen kann es beispielsweise verwenden, um Investitionsentscheidungen in Millionenhöhe zu treffen, oder eine Einzelperson kann es verwenden, um ihre Altersvorsorge zu planen. Die Grundlagen der Entscheidungsanalyse können verwendet werden, um ein breites Spektrum von Problemen anzugehen, die von komplexen Geschäftsumständen bis hin zu einfachen alltäglichen Anliegen reichen.

Geschichte der Entscheidungsanalyse (da)

Der Mathematikphilosoph Frank Ramsey begann im Jahr 1931 mit der Entwicklung des Konzepts der subjektiven Wahrscheinlichkeit als Proxy für die Überzeugungen oder Unsicherheiten eines Individuums. In den 1940er Jahren entwickelten der Mathematiker John von Neumann und der Ökonom Oskar Morgenstern eine axiomatische Grundlage für die Nutzentheorie als Mittel zum Ausdruck von Präferenzen über ungewisse Szenarien. Leonard Jimmie Savage, ein Statistiker, konstruierte später in den frühen 1950er Jahren eine alternative axiomatische Struktur für die Entscheidungsanalyse. Die resultierende Theorie des erwarteten Nutzens basiert auf einer vollständigen axiomatischen Struktur für das Machen unter unsicheren Situationen.

Diese frühen theoretischen Durchbrüche wurden dann verfeinert und populär gemacht, was in der Entwicklung einer Reihe von Entscheidungsanalysetechniken gipfelte, die heute weithin gelehrt werden (z. B. an Business Schools und Fakultäten für Wirtschaftsingenieurwesen). 1968 veröffentlichte Howard Raiffa von der Harvard Business School einen kurzen und leicht verständlichen Einführungstext zu diesem Thema. Im Jahr 1976 entwickelten Ralph Keeney und Howard Raiffa die Grundlagen der Nutzentheorie weiter, um einen umfassenden Ansatz für Kompromisse zwischen mehreren Zielen bereitzustellen. [2] Eine Reihe von Lektüren zur Entscheidungsanalyse von Ingenieurprofessor Ron Howard von der Stanford University und Entscheidungsanalytiker Jim Matheson wurde 1977 veröffentlicht; dies wurde 1984 zu einem zweibändigen Werk erweitert.

Die Decision Analysis Society wurde 1980 als spezielle Interessengruppe innerhalb der Operations Research Society of America (ORSA) gegründet, die mit dem Institute of Management Sciences (TIMS) zum Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS) fusionierte. Seit 2004 wird Decision Analysis von INFORMS als Fachzeitschrift herausgegeben.

Wie funktioniert die Entscheidungsanalyse?

Der Prozess der Entscheidungsanalyse (da) ist in fünf verschiedene Schritte unterteilt

1. Definition des Problems oder der Chance

Dieser Schritt beinhaltet die Identifizierung der Faktoren, die zu einem Problem oder einer Chance beitragen.

2. Identifizierung der Ziele

In diesem Schritt werden die Ziele identifiziert, die der Entscheidungsträger erreichen möchte.

3. Entwicklung möglicher Lösungen

Dieser Schritt beinhaltet die Entwicklung und Bewertung möglicher Lösungen für das Problem oder die Chance.

4. Auswahl der besten Lösung

Dieser Schritt beinhaltet die Auswahl der bestmöglichen Lösung, basierend auf den Zielen und Randbedingungen.

5. Implementierung der Lösung

Dieser Schritt umfasst die Implementierung der gewählten Lösung und die Überwachung ihres Fortschritts.

Die Entscheidungsanalyse (da) ist ein nützliches Werkzeug für Entscheidungsträger, die bei einer Risiko- oder Chancenanalyse alle relevanten Informationen und Faktoren eines Problems berücksichtigen und die bestmögliche Lösung identifizieren möchten. Es ist wichtig zu beachten, dass DA keine Wunderwaffe ist; es garantiert nicht, dass die beste Entscheidung getroffen wird. Es ist jedoch ein wertvolles Werkzeug, das Entscheidungsträgern helfen kann, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Bedeutung des Entscheidungsanalyseprozesses

Der Entscheidungsanalyseprozess ist wichtig, weil er hilft sicherzustellen, dass alle relevanten Informationen bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden. Es hilft auch, die bestmögliche Lösung unter Berücksichtigung der Einschränkungen und verfügbaren Ressourcen zu finden.

Die Entscheidungsanalyse ist ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen und Organisationen, da sie helfen kann, die Qualität von Entscheidungen zu verbessern. Bei richtiger Anwendung kann es helfen, Entscheidungsrisiken zu reduzieren und Zeit und Geld zu sparen.

Die Entscheidungsanalyse kann in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt werden, darunter:

1. Investitionsentscheidungen treffen
2. Auswahl einer Marketingstrategie
3. Auswählen eines neuen Produkts oder einer neuen Dienstleistung
4. Entwicklung eines Businessplans
5. Organisatorische Veränderungen vornehmen
6. Bewertung von Risiken und Chancen

Wann Entscheidungsanalyse eingesetzt werden sollte

Die Entscheidungsanalyse kann in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt werden, darunter:

1. Wenn es mehrere Ziele gibt, die berücksichtigt werden müssen
2. Wenn mehrere Optionen verfügbar sind
3. Wenn die Zukunft ungewiss ist
4. Wenn die Ressourcen begrenzt sind
5. Wenn die Folgen einer Entscheidung erheblich sind

Wenn Sie sich in einer dieser Situationen befinden, ist DA möglicherweise das richtige Werkzeug für Sie.

Methoden der Entscheidungsanalyse

Es gibt eine Vielzahl von Methoden, die in der Entscheidungsanalyse verwendet werden können. Einige der gebräuchlichsten Methoden sind:

1. Entscheidungsbäume
2. Nützlichkeitstheorie
3. Simulation
4. Lineares Programmieren
5. Entscheidungsmatrizen
6. Heuristik usw

Welche Methode Sie verwenden, hängt von der Situation ab, in der Sie sich befinden, und von der Art der Entscheidung, die Sie treffen müssen.

Entscheidungsbäume

Ein Entscheidungsbaum ist eine grafische Darstellung des Entscheidungsanalyseprozesses. Es ist ein hilfreiches Tool, um die verschiedenen Schritte einer Entscheidungsfindung zu visualisieren. Entscheidungsbäume können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, darunter:

1. Verständnis der verschiedenen Schritte, die bei der Entscheidungsfindung erforderlich sind
2. Bestimmen, welche Faktoren bei der Entscheidungsfindung am wichtigsten sind
3. Bewertung verschiedener Optionen
4. Risiken und Chancen analysieren

Entscheidungsbäume sind ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen und Organisationen, da sie helfen können, die Qualität von Entscheidungen zu verbessern. Richtig eingesetzt, können sie helfen, Entscheidungsrisiken zu reduzieren und Zeit und Geld zu sparen.

Erwarteter Wert (EV)

Erwarteter Wert (EV) ist ein statistisches Konzept, das das erwartete Ergebnis einer Entscheidung misst. EV wird berechnet, indem die Wahrscheinlichkeit jedes möglichen Ergebnisses mit dem Wert dieses Ergebnisses multipliziert wird. Die resultierende Summe ist der Erwartungswert.

Erwartungswert-Formel-

Die Erwartungswertformel wird verwendet, um das erwartete Ergebnis einer Entscheidung zu berechnen. Die Formel lautet:

EV = (Wahrscheinlichkeit von Ereignis A) x (Wert von Ereignis A) + (Wahrscheinlichkeit von Ereignis B) x (Wert von Ereignis B) + …

Stellen Sie sich beispielsweise eine Situation vor, in der Sie die Möglichkeit haben, entweder in Aktie A oder Aktie B zu investieren. Aktie A hat eine 50-prozentige Chance, um 10 % an Wert zu gewinnen, und eine 50-prozentige Chance, um 5 % an Wert zu verlieren. Aktie B hat eine Wahrscheinlichkeit von 60 %, dass sie um 15 % an Wert gewinnt, und eine Wahrscheinlichkeit von 40 %, dass sie um 10 % an Wert verliert.

Die erwarteten Werte für Aktie A und Aktie B sind:

Aktie A: (0,5 x 0,1) + (0,5 x -0,05) = 0,025

Aktie B: (0,6 x 0,15) + (0,4 x -0,1) = 0,045

In diesem Beispiel ist der Erwartungswert von Aktie B höher als der Erwartungswert von Aktie A. Das bedeutet, dass Aktie B im Durchschnitt eine bessere Investition ist als Aktie A.

Bayessche Netzwerke

Ein Bayes'sches Netzwerk ist eine grafische Darstellung des Entscheidungsanalyseprozesses. Es ist ein hilfreiches Tool, um die verschiedenen Schritte einer Entscheidungsfindung zu visualisieren. Bayes'sche Netzwerke können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, darunter:

1. Verständnis der verschiedenen Schritte, die bei der Entscheidungsfindung erforderlich sind
2. Bestimmen, welche Faktoren bei der Entscheidungsfindung am wichtigsten sind
3. Bewertung verschiedener Optionen
4. Risiken und Chancen analysieren

Bayes'sche Netzwerke sind ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen und Organisationen, da sie helfen können, die Qualität von Entscheidungen zu verbessern. Richtig eingesetzt, können sie helfen, Entscheidungsrisiken zu reduzieren und Zeit und Geld zu sparen.

Monte-Carlo-Simulation

Die Monte-Carlo-Simulation ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse zu modellieren. Die Monte-Carlo-Simulation wird häufig in Situationen eingesetzt, in denen die Zukunft ungewiss ist.

Stellen Sie sich zum Beispiel eine Situation vor, in der Sie versuchen zu entscheiden, ob Sie in Aktie A investieren sollen oder nicht. Sie glauben, dass die Aktie mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 % um 10 % an Wert gewinnen wird und mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 %, dass die Aktie fallen wird im Wert um 5 %. Sie sind sich jedoch nicht sicher, was in Zukunft passieren wird.

In dieser Situation können Sie die Monte-Carlo-Simulation verwenden, um die möglichen Ergebnisse zu modellieren. Die Ergebnisse der Simulation zeigen Ihnen das wahrscheinliche Ergebnis Ihrer Entscheidung.

Multikriterielle Entscheidungsanalyse (MCDA)

Multikriterielle Entscheidungsanalyse (MCDA) ist eine Technik, die verwendet wird, um mehrere Optionen zu bewerten. MCDA wird häufig verwendet, wenn mehrere Faktoren berücksichtigt werden müssen und wenn es schwierig ist, die Optionen anhand eines einzigen Kriteriums zu vergleichen.

Stellen Sie sich zum Beispiel eine Situation vor, in der Sie entscheiden müssen, in welche Aktie Sie investieren möchten. Sie haben zwei Möglichkeiten: Aktie A und Aktie B. Sie müssen mehrere Faktoren berücksichtigen, wie die erwartete Rendite, das Risiko und die Kosten der Aktie Anlage. In dieser Situation können Sie MCDA verwenden, um die Optionen zu bewerten. MCDA hilft Ihnen, basierend auf den von Ihnen gewählten Kriterien die Option zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten erfolgreich ist.

Nützlichkeitstheorie

Die Nutzentheorie ist ein Zweig der Entscheidungsanalyse, der sich mit der Messung des Nutzens befasst. Der Nutzen ist ein Maß für die Zufriedenheit, die eine Person aus einer bestimmten Entscheidung zieht. Die Multi-Attribut-Utility-Theorie wird verwendet, um den Wert verschiedener Optionen zu bewerten. Es wird auch verwendet, um den Nutzen verschiedener Optionen zu vergleichen.

Lineares Programmieren

Die lineare Programmierung ist eine mathematische Technik, die verwendet wird, um eine lineare Funktion zu optimieren. Lineare Programmierung wird häufig in Situationen verwendet, in denen mehrere Variablen berücksichtigt werden müssen und in denen es schwierig ist, die beste Lösung anhand eines einzigen Kriteriums zu finden.

Stellen Sie sich beispielsweise eine Situation vor, in der Sie entscheiden müssen, wie Sie Ihre Ressourcen zuweisen sollen. Sie haben eine begrenzte Menge Geld, und Sie müssen entscheiden, wie Sie es ausgeben. Sie haben auch eine begrenzte Zeit, und Sie müssen entscheiden, wie Sie es verwenden. In dieser Situation können Sie die lineare Programmierung verwenden, um die optimale Lösung zu finden. Die lineare Programmierung hilft Ihnen, den besten Weg zu finden, um Ihre Ressourcen basierend auf den von Ihnen gewählten Einschränkungen zuzuweisen.

Heuristik

Heuristiken sind einfache Regeln, die verwendet werden können, um Entscheidungen zu treffen. Heuristiken werden häufig in Situationen verwendet, in denen Unsicherheit besteht und es schwierig ist, die Optionen anhand eines einzigen Kriteriums zu vergleichen.

Stellen Sie sich zum Beispiel eine Situation vor, in der Sie versuchen zu entscheiden, in welche Aktie Sie investieren möchten. Sie haben zwei Möglichkeiten: Aktie A und Aktie B. Sie sind sich nicht sicher, was in der Zukunft passieren wird, aber Sie haben nur eine begrenzte Zeit, um dies zu tun eine Entscheidung. In dieser Situation können Sie eine Heuristik verwenden, um eine Entscheidung zu treffen. Eine einfache Heuristik besteht darin, die Aktie mit der höheren erwarteten Rendite auszuwählen.

Modellierung der Entscheidungsanalyse

Die Modellierung von Entscheidungsanalysen ist eine Schlüsselkomponente der Managementwissenschaft und kann in einer Vielzahl von Situationen mit großer Wirkung eingesetzt werden. Einflussdiagramme sind eine gängige Art von Entscheidungsanalysemodellen, die verwendet werden, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren in einem Problem darzustellen. Die Entscheidungsanalyse kann verwendet werden, um komplexe Entscheidungen zu treffen, indem ein Problem in seine Bestandteile zerlegt und die Beziehungen zwischen ihnen bewertet werden.

Entscheidungsanalyse Beispiele aus der Praxis

Einige der gängigen Beispiele für die Verwendung von Methoden der Entscheidungsanalyse sind

1. In einer unternehmensstrategischen Entscheidungsgruppe, um das Kaufverhalten von Kunden zu untersuchen oder über eine neue Produkteinführung zu entscheiden
2. Im Gesundheitswesen, um die wirksamste Behandlung für einen Patienten auszuwählen
3. In der Regierung, um die öffentliche Ordnung zu entwickeln
4. Bei der Entscheidungsfindung mit mehreren Attributen im Marketing, um Zielmärkte zu identifizieren oder Werbekampagnen zu entwerfen
5. In der Fertigung, um den effizientesten Produktionsprozess auszuwählen
6. In der Logistik, um Distributionspläne zu entwickeln oder Transportwege auszuwählen.

Fazit!

Schließlich ist es offensichtlich, dass die Entscheidungsanalyse ein äußerst nützliches Instrument ist, das in einer Reihe von Umständen eingesetzt werden kann. Es hilft uns, bessere Urteile zu fällen, indem es eine Vielzahl von Variablen und Kriterien berücksichtigt.

Entscheidungsanalyse ist eine Technik, die verwendet wird, um mehrere Optionen zu bewerten. Wie effektiv ist Ihrer Meinung nach die Entscheidungsanalyse, um Klarheit über ungewisse Ergebnisse zu schaffen?

Was sind einige Beispiele dafür, wann die Entscheidungsanalyse verwendet werden könnte, um günstige Endergebnisse zu finden? Bitte teilen Sie Ihre Gedanken im Kommentarbereich unten mit.