¿Qué es el Análisis de Decisión (DA)? Definición, Métodos e Importancia
Publicado: 2022-12-18El análisis de decisiones (DA) es un enfoque estructurado para la toma de decisiones que implica identificar y evaluar los factores que contribuyen a un problema u oportunidad y luego desarrollar y evaluar posibles soluciones.
El análisis de decisiones (DA) se puede utilizar para tomar decisiones sobre cursos de acción individuales o para comparar múltiples opciones. Es una herramienta útil para los tomadores de decisiones que desean considerar todos los factores relevantes en un problema u oportunidad e identificar la mejor solución posible.
Tabla de contenido
¿Qué es el Análisis de Decisión (DA)?
Definición: El análisis de decisión (AD) se define como un proceso de análisis y evaluación de los resultados potenciales de diferentes cursos de acción, con el fin de elegir la mejor opción posible. El objetivo del análisis de decisiones es identificar la solución más favorable a un problema u oportunidad, dadas las limitaciones y los recursos disponibles.
El análisis de decisiones es un método para tomar decisiones comerciales cruciales que involucran el uso de técnicas cuantitativas, visuales y sistemáticas. El análisis de decisiones emplea una variedad de herramientas, así como psicología, principios económicos y teorías de gestión. El análisis de decisiones es una herramienta poderosa que se puede utilizar para evaluar formalmente aspectos importantes de un problema y desarrollar una estrategia de tratamiento óptima.
Comprender el análisis de decisiones
El análisis de decisiones (da) es un método para analizar todos los datos pertinentes con el fin de ayudar en el proceso de toma de decisiones, que incorpora elementos de psicología, enfoques de gestión, capacitación y economía. Se utiliza con frecuencia para evaluar decisiones que incorporan numerosas variables y muchos resultados u objetivos potenciales. Las personas o equipos que buscan tomar decisiones de gestión de riesgos, inversión de capital o negocios estratégicos pueden utilizar este enfoque.
El análisis de decisiones tiene como objetivo garantizar que las decisiones se tomen considerando toda la información pertinente y las alternativas. Una empresa, por ejemplo, podría utilizarlo para tomar decisiones de inversión millonarias, o una persona puede utilizarlo para planificar sus ahorros para la jubilación. Los fundamentos del análisis de decisiones se pueden utilizar para abordar una amplia gama de problemas, que van desde circunstancias comerciales complejas hasta preocupaciones simples del día a día.
Historia del Análisis de Decisiones (da)
El filósofo matemático Frank Ramsey comenzó a desarrollar el concepto de probabilidad subjetiva como representante de las creencias o incertidumbres de un individuo en el año 1931. En la década de 1940, el matemático John von Neumann y el economista Oskar Morgenstern desarrollaron una base axiomática para la teoría de la utilidad como un medio para expresar preferencias. sobre escenarios inciertos. Leonard Jimmie Savage, un estadístico, más tarde construyó una estructura axiomática alternativa para el análisis de decisiones a principios de la década de 1950. La teoría de la utilidad esperada resultante se basa en una estructura axiomática completa para hacer en situaciones inciertas.
Estos primeros avances teóricos luego se refinaron y popularizaron, culminando en el desarrollo de un conjunto de técnicas de análisis de decisiones que ahora se enseñan ampliamente (por ejemplo, en escuelas de negocios y departamentos de ingeniería industrial). En 1968, Howard Raiffa de Harvard Business School publicó un texto introductorio breve y de fácil lectura sobre el tema. En 1976, Ralph Keeney y Howard Raiffa desarrollaron aún más los fundamentos de la teoría de la utilidad para proporcionar un enfoque integral para realizar compensaciones entre varios objetivos. [2] En 1977 se publicó un conjunto de lecturas sobre análisis de decisiones del profesor de ingeniería Ron Howard de la Universidad de Stanford y el analista de decisiones Jim Matheson; esto se amplió a un trabajo de dos volúmenes en 1984.
La Decision Analysis Society se fundó en 1980 como un grupo de interés especial dentro de Operations Research Society of America (ORSA), que se fusionó con The Institute of Management Sciences (TIMS) para formar el Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS). A partir de 2004, Decision Analysis ha sido publicado por INFORMS como una revista especializada.
¿Cómo funciona el análisis de decisiones?
El proceso de análisis de decisión (da) se divide en cinco pasos distintos
1. Definición del problema u oportunidad
Este paso implica identificar los factores que contribuyen a un problema u oportunidad.
2. Identificación de los objetivos
Este paso implica identificar los objetivos que el tomador de decisiones quiere lograr.
3. Desarrollo de posibles soluciones
Este paso implica desarrollar y evaluar posibles soluciones al problema u oportunidad.
4. Selección de la mejor solución
Este paso consiste en elegir la mejor solución posible, en función de los objetivos y las limitaciones.
5. Implementando la solución
Este paso implica implementar la solución elegida y monitorear su progreso.
El análisis de decisiones (da) es una herramienta útil para los tomadores de decisiones que desean considerar toda la información y los factores relevantes en un problema durante el análisis de riesgo u oportunidad e identificar la mejor solución posible. Es importante tener en cuenta que DA no es una panacea; no garantizará que se tomará la mejor decisión. Sin embargo, es una herramienta valiosa que puede ayudar a los tomadores de decisiones a tomar decisiones informadas.
Importancia del proceso de análisis de decisiones
El proceso de análisis de decisiones es importante porque ayuda a garantizar que se considere toda la información relevante al tomar una decisión. También ayuda a identificar la mejor solución posible, dadas las limitaciones y los recursos disponibles.
El análisis de decisiones es una herramienta valiosa para las empresas y organizaciones porque puede ayudar a mejorar la calidad de las decisiones. Cuando se usa correctamente, puede ayudar a reducir los riesgos asociados con la toma de decisiones y también puede ayudar a ahorrar tiempo y dinero.
El análisis de decisiones se puede utilizar en una variedad de situaciones, que incluyen:
- Tomar decisiones de inversión
- Elegir una estrategia de marketing
- Selección de un nuevo producto o servicio
- Desarrollo de un plan de negocios
- Haciendo cambios organizacionales
- Evaluación de riesgos y oportunidades
Cuándo usar el análisis de decisiones
El análisis de decisiones se puede utilizar en una variedad de situaciones, que incluyen:
- Cuando hay múltiples objetivos que necesitan ser considerados
- Cuando hay varias opciones disponibles
- Cuando hay incertidumbre sobre el futuro
- Cuando los recursos son limitados
- Cuando las consecuencias de una decisión son significativas
Si te encuentras en una de estas situaciones, entonces DA puede ser la herramienta adecuada para ti.
Métodos de análisis de decisiones
Hay una variedad de métodos que se pueden utilizar en el análisis de decisiones. Algunos de los métodos más comunes incluyen:
- Árboles de decisión
- Teoría de la utilidad
- Simulación
- Programación lineal
- Matrices de decisión
- Heurística, etc.
El método que utilice dependerá de la situación en la que se encuentre y del tipo de decisión que deba tomar.
Árboles de decisión
Un árbol de decisiones es una representación gráfica del proceso de análisis de decisiones. Es una herramienta útil para visualizar los diferentes pasos involucrados en la toma de una decisión. Los árboles de decisión se pueden usar para una variedad de propósitos, que incluyen:
- Comprender los diferentes pasos involucrados en la toma de una decisión.
- Determinar qué factores son más importantes para tomar una decisión.
- Evaluando diferentes opciones
- Análisis de riesgos y oportunidades
Los árboles de decisión son una herramienta valiosa para las empresas y organizaciones porque pueden ayudar a mejorar la calidad de las decisiones. Cuando se usan correctamente, pueden ayudar a reducir los riesgos asociados con la toma de decisiones y también pueden ayudar a ahorrar tiempo y dinero.
Valor esperado (EV)
El valor esperado (EV) es un concepto estadístico que mide el resultado esperado de una decisión. El EV se calcula multiplicando la probabilidad de cada resultado posible por el valor de ese resultado. La suma resultante es el valor esperado.
Fórmula de valor esperado-
La fórmula del valor esperado se utiliza para calcular el resultado esperado de una decisión. La fórmula es:
EV = (Probabilidad del Evento A) x (Valor del Evento A) + (Probabilidad del Evento B) x (Valor del Evento B) + …
Por ejemplo, considere una situación en la que tiene la opción de invertir en acciones A o B. Las acciones A tienen un 50 % de posibilidades de aumentar su valor en un 10 % y un 50 % de posibilidades de disminuir en un 5 %. La acción B tiene un 60 % de posibilidades de aumentar su valor en un 15 % y un 40 % de posibilidades de disminuir su valor en un 10 %.
Los valores esperados para la acción A y la acción B son:
Acción A: (0,5 x 0,1) + (0,5 x -0,05) = 0,025
Acción B: (0,6 x 0,15) + (0,4 x -0,1) = 0,045
En este ejemplo, el valor esperado de la acción B es mayor que el valor esperado de la acción A. Esto significa que, en promedio, la acción B es una mejor inversión que la acción A.
Redes bayesianas
Una red bayesiana es una representación gráfica del proceso de análisis de decisiones. Es una herramienta útil para visualizar los diferentes pasos involucrados en la toma de una decisión. Las redes bayesianas se pueden utilizar para una variedad de propósitos, que incluyen:
- Comprender los diferentes pasos involucrados en la toma de una decisión.
- Determinar qué factores son más importantes para tomar una decisión.
- Evaluando diferentes opciones
- Análisis de riesgos y oportunidades
Las redes bayesianas son una herramienta valiosa para empresas y organizaciones porque pueden ayudar a mejorar la calidad de las decisiones. Cuando se usan correctamente, pueden ayudar a reducir los riesgos asociados con la toma de decisiones y también pueden ayudar a ahorrar tiempo y dinero.
Simulación del Monte Carlo
La simulación de Monte Carlo es una técnica estadística que se utiliza para modelar la probabilidad de diferentes resultados. La simulación de Monte Carlo se utiliza a menudo en situaciones en las que existe incertidumbre sobre el futuro.
Por ejemplo, considere una situación en la que está tratando de decidir si invertir o no en la acción A. Usted cree que existe un 50 % de probabilidad de que la acción aumente su valor en un 10 % y un 50 % de probabilidad de que la acción disminuya. en valor en un 5%. Sin embargo, no está seguro de lo que sucederá en el futuro.
En esta situación, puede utilizar la simulación Monte Carlo para modelar los posibles resultados. Los resultados de la simulación le mostrarán el resultado probable de su decisión.
Análisis de decisión multicriterio (MCDA)
El análisis de decisión multicriterio (MCDA) es una técnica que se utiliza para evaluar múltiples opciones. El MCDA se usa a menudo cuando hay múltiples factores que deben considerarse y cuando es difícil comparar las opciones utilizando un solo criterio.
Por ejemplo, considere una situación en la que está tratando de decidir en qué acción invertir. Tiene dos opciones: la acción A y la acción B. Debe considerar múltiples factores, como el rendimiento esperado, el riesgo y el costo de la acción. inversión. En esta situación, puede utilizar MCDA para evaluar las opciones. MCDA lo ayudará a identificar la opción que tiene más probabilidades de éxito, según los criterios que haya elegido.
Teoría de la utilidad
La teoría de la utilidad es una rama del análisis de decisiones que se ocupa de la medición de la utilidad. La utilidad es una medida de la satisfacción que una persona obtiene de una determinada decisión. La teoría de la utilidad de múltiples atributos se utiliza para evaluar el valor de diferentes opciones. También se utiliza para comparar la utilidad de diferentes opciones.
Programación lineal
La programación lineal es una técnica matemática que se utiliza para optimizar una función lineal. La programación lineal se usa a menudo en situaciones donde hay múltiples variables que necesitan ser consideradas y donde es difícil encontrar la mejor solución usando un solo criterio.
Por ejemplo, considere una situación en la que está tratando de decidir cómo asignar sus recursos. Tienes una cantidad limitada de dinero y debes decidir cómo gastarlo. También tiene una cantidad limitada de tiempo y debe decidir cómo usarlo. En esta situación, puede usar la programación lineal para encontrar la solución óptima. La programación lineal lo ayudará a encontrar la mejor manera de asignar sus recursos, según las restricciones que haya elegido.
Heurística
Las heurísticas son reglas simples que se pueden utilizar para tomar decisiones. Las heurísticas se utilizan a menudo en situaciones donde hay incertidumbre y donde es difícil comparar las opciones usando un solo criterio.
Por ejemplo, considere una situación en la que está tratando de decidir en qué acción invertir. Tiene dos opciones: la acción A y la acción B. No está seguro de lo que sucederá en el futuro, pero tiene un tiempo limitado para tomar decisiones. una decisión. En esta situación, puede utilizar una heurística para tomar una decisión. Una heurística simple es elegir la acción que tiene el rendimiento esperado más alto.
Modelado de análisis de decisiones
El modelado de análisis de decisiones es un componente clave de la ciencia de la gestión y se puede utilizar con gran eficacia en una variedad de situaciones. Los diagramas de influencia son un tipo común de modelo de análisis de decisiones que se utilizan para representar las relaciones entre diferentes factores en un problema. El análisis de decisiones se puede utilizar para ayudar a tomar decisiones complejas al dividir un problema en sus componentes y evaluar las relaciones entre ellos.
Análisis de decisiones Ejemplos del mundo real
Algunos de los ejemplos comunes del uso de métodos de análisis de decisiones son
- En un grupo de decisiones estratégicas de negocios, para estudiar el comportamiento de compra de los clientes o para decidir sobre el lanzamiento de un nuevo producto
- En sanidad, elegir el tratamiento más eficaz para un paciente
- En el gobierno, para desarrollar la política pública.
- En la toma de decisiones de múltiples atributos de marketing, para identificar mercados objetivo o diseñar campañas promocionales
- En la fabricación, para seleccionar el proceso de producción más eficiente.
- En logística, para desarrollar planes de distribución o elegir rutas de transporte.
¡Conclusión!
Finalmente, es evidente que el Análisis de Decisiones es un instrumento altamente beneficioso que puede ser utilizado en una variedad de circunstancias. Nos ayuda a hacer mejores juicios teniendo en cuenta una variedad de variables y criterios.
El análisis de decisiones es una técnica que se utiliza para evaluar múltiples opciones. ¿Qué tan efectivo cree que es el análisis de decisiones para ofrecer claridad sobre resultados inciertos?
¿Cuáles son algunos ejemplos de cuándo se podría usar el análisis de decisiones para encontrar resultados finales favorables? Por favor comparte tus pensamientos en la sección de comentarios.