Cos'è l'Analisi Decisionale (DA)? Definizione, metodi e importanza
Pubblicato: 2022-12-18L'analisi decisionale (DA) è un approccio strutturato al processo decisionale che implica l'identificazione e la valutazione dei fattori che contribuiscono a un problema o opportunità e quindi lo sviluppo e la valutazione delle possibili soluzioni.
L'analisi delle decisioni (DA) può essere utilizzata per prendere decisioni sui singoli corsi di azione o per confrontare più opzioni. È uno strumento utile per i decisori che desiderano considerare tutti i fattori rilevanti in un problema o in un'opportunità e identificare la migliore soluzione possibile.
Sommario
Cos'è l'Analisi Decisionale (DA)?
Definizione: l'analisi delle decisioni (DA) è definita come un processo di analisi e valutazione dei potenziali risultati di diverse linee d'azione, al fine di scegliere la migliore opzione possibile. L'obiettivo dell'analisi decisionale è identificare la soluzione più favorevole a un problema oa un'opportunità, dati i vincoli e le risorse disponibili.
L'analisi delle decisioni è un metodo per prendere decisioni aziendali cruciali che implicano l'uso di tecniche quantitative, visive e sistematiche. L'analisi delle decisioni utilizza una varietà di strumenti, nonché psicologia, principi economici e teorie di gestione. L'analisi delle decisioni è un potente strumento che può essere utilizzato per valutare formalmente aspetti importanti di un problema e sviluppare una strategia di trattamento ottimale.
Comprensione dell'analisi delle decisioni
L'analisi delle decisioni (da) è un metodo per analizzare tutti i dati pertinenti al fine di assistere il processo decisionale, che incorpora elementi di psicologia, approcci gestionali, formazione ed economia. Viene spesso utilizzato per valutare decisioni che incorporano numerose variabili e molti potenziali risultati o obiettivi. Individui o team che cercano di effettuare la gestione del rischio, gli investimenti di capitale o le decisioni aziendali strategiche potrebbero utilizzare questo approccio.
L'analisi delle decisioni mira a garantire che le decisioni siano prese con tutte le informazioni pertinenti e le alternative considerate. Un'azienda, ad esempio, potrebbe utilizzarla per prendere decisioni di investimento da un milione di dollari, oppure un individuo può utilizzarla per pianificare i propri risparmi per la pensione. I fondamenti dell'analisi delle decisioni possono essere utilizzati per affrontare un'ampia gamma di problemi, che vanno dalle complesse circostanze aziendali alle semplici preoccupazioni quotidiane.
Storia dell'analisi decisionale (da)
Il filosofo matematico Frank Ramsey iniziò a sviluppare il concetto di probabilità soggettiva come proxy per le credenze o le incertezze di un individuo nell'anno 1931. Negli anni '40, il matematico John von Neumann e l'economista Oskar Morgenstern svilupparono una base assiomatica per la teoria dell'utilità come mezzo per esprimere le preferenze su scenari incerti. Leonard Jimmie Savage, uno statistico, in seguito costruì una struttura assiomatica alternativa per l'analisi delle decisioni all'inizio degli anni '50. La risultante teoria dell'utilità attesa si basa su una struttura assiomatica completa per il fare in situazioni incerte.
Queste prime scoperte teoriche furono poi perfezionate e rese popolari, culminando nello sviluppo di una serie di tecniche di analisi delle decisioni che sono ora ampiamente insegnate (ad esempio, nelle scuole di economia e nei dipartimenti di ingegneria industriale). Nel 1968, Howard Raiffa della Harvard Business School pubblicò un testo introduttivo breve e di facile lettura sull'argomento. Nel 1976, Ralph Keeney e Howard Raiffa svilupparono ulteriormente i fondamenti della teoria dell'utilità per fornire un approccio completo per fare compromessi tra diversi obiettivi. [2] Una serie di letture sull'analisi delle decisioni del professore di ingegneria Ron Howard della Stanford University e dell'analista delle decisioni Jim Matheson è stata pubblicata nel 1977; questo è stato ampliato in un'opera in due volumi nel 1984.
La Decision Analysis Society è stata fondata nel 1980 come gruppo di interesse speciale all'interno della Operations Research Society of America (ORSA), che si è fusa con The Institute of Management Sciences (TIMS) per formare l'Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS). A partire dal 2004, Decision Analysis è stata pubblicata da INFORMS come rivista specializzata.
Come funziona l'analisi delle decisioni?
Il processo di analisi delle decisioni (da) è suddiviso in cinque fasi distinte
1. Definire il problema o l'opportunità
Questo passaggio comporta l'identificazione dei fattori che contribuiscono a un problema o opportunità.
2. Identificare gli obiettivi
Questo passaggio comporta l'identificazione degli obiettivi che il decisore vuole raggiungere.
3. Sviluppare possibili soluzioni
Questa fase comporta lo sviluppo e la valutazione di possibili soluzioni al problema o all'opportunità.
4. Selezione della soluzione migliore
Questo passaggio comporta la scelta della migliore soluzione possibile, in base agli obiettivi e ai vincoli.
5. Implementazione della soluzione
Questo passaggio prevede l'implementazione della soluzione scelta e il monitoraggio dei suoi progressi.
L'analisi delle decisioni (da) è uno strumento utile per i responsabili delle decisioni che desiderano considerare tutte le informazioni e i fattori rilevanti in un problema durante l'analisi dei rischi o delle opportunità e identificare la migliore soluzione possibile. È importante notare che DA non è un proiettile d'argento; non garantirà che verrà presa la decisione migliore. Tuttavia, è uno strumento prezioso che può aiutare i decisori a prendere decisioni informate.
Importanza del processo di analisi delle decisioni
Il processo di analisi delle decisioni è importante perché aiuta a garantire che tutte le informazioni pertinenti vengano prese in considerazione quando si prende una decisione. Aiuta anche a identificare la migliore soluzione possibile, dati i vincoli e le risorse disponibili.
L'analisi delle decisioni è uno strumento prezioso per le imprese e le organizzazioni perché può aiutare a migliorare la qualità delle decisioni. Se usato correttamente, può aiutare a ridurre i rischi associati al prendere decisioni e può anche aiutare a risparmiare tempo e denaro.
L'analisi delle decisioni può essere utilizzata in una varietà di situazioni, tra cui:
- Prendere decisioni di investimento
- Scelta di una strategia di marketing
- Selezione di un nuovo prodotto o servizio
- Sviluppo di un piano aziendale
- Apportare modifiche organizzative
- Valutare rischi e opportunità
Quando utilizzare l'analisi decisionale
L'analisi delle decisioni può essere utilizzata in una varietà di situazioni, tra cui:
- Quando ci sono più obiettivi da considerare
- Quando ci sono più opzioni disponibili
- Quando c'è incertezza sul futuro
- Quando le risorse sono limitate
- Quando le conseguenze di una decisione sono significative
Se ti trovi in una di queste situazioni, allora DA potrebbe essere lo strumento giusto per te.
Metodi di analisi delle decisioni
Ci sono una varietà di metodi che possono essere utilizzati nell'analisi delle decisioni. Alcuni dei metodi più comuni includono:
- Alberi decisionali
- Teoria dell'utilità
- Simulazione
- Programmazione lineare
- Matrici decisionali
- Euristiche, ecc
Il metodo che utilizzerai dipenderà dalla situazione in cui ti trovi e dal tipo di decisione che devi prendere.
Alberi decisionali
Un albero decisionale è una rappresentazione grafica del processo di analisi decisionale. È uno strumento utile per visualizzare i diversi passaggi coinvolti nel prendere una decisione. Gli alberi decisionali possono essere utilizzati per una varietà di scopi, tra cui:
- Comprendere le diverse fasi coinvolte nel prendere una decisione
- Determinare quali fattori sono più importanti nel prendere una decisione
- Valutare diverse opzioni
- Analizzare rischi e opportunità
Gli alberi decisionali sono uno strumento prezioso per le aziende e le organizzazioni perché possono aiutare a migliorare la qualità delle decisioni. Se usati correttamente, possono aiutare a ridurre i rischi associati al prendere decisioni e possono anche aiutare a risparmiare tempo e denaro.
Valore atteso (EV)
Il valore atteso (EV) è un concetto statistico che misura il risultato atteso di una decisione. L'EV viene calcolato moltiplicando la probabilità di ogni possibile risultato per il valore di tale risultato. La somma risultante è il valore atteso.
Formula del valore atteso-
La formula del valore atteso viene utilizzata per calcolare il risultato atteso di una decisione. La formula è:
EV = (Probabilità dell'evento A) x (Valore dell'evento A) + (Probabilità dell'evento B) x (Valore dell'evento B) + …
Ad esempio, considera una situazione in cui hai la possibilità di investire nell'azione A o nell'azione B. L'azione A ha una probabilità del 50% di aumentare di valore del 10% e una probabilità del 50% di diminuire di valore del 5%. L'azione B ha una probabilità del 60% di aumentare di valore del 15% e una probabilità del 40% di diminuire di valore del 10%.
I valori attesi per lo stock A e lo stock B sono:
Titolo A: (0,5 x 0,1) + (0,5 x -0,05) = 0,025
Quota B: (0,6 x 0,15) + (0,4 x -0,1) = 0,045
In questo esempio, il valore atteso dell'azione B è superiore al valore atteso dell'azione A. Ciò significa che, in media, l'azione B è un investimento migliore dell'azione A.
Reti bayesiane
Una rete bayesiana è una rappresentazione grafica del processo di analisi decisionale. È uno strumento utile per visualizzare i diversi passaggi coinvolti nel prendere una decisione. Le reti bayesiane possono essere utilizzate per una varietà di scopi, tra cui:
- Comprendere le diverse fasi coinvolte nel prendere una decisione
- Determinare quali fattori sono più importanti nel prendere una decisione
- Valutare diverse opzioni
- Analizzare rischi e opportunità
Le reti bayesiane sono uno strumento prezioso per aziende e organizzazioni perché possono aiutare a migliorare la qualità delle decisioni. Se usati correttamente, possono aiutare a ridurre i rischi associati al prendere decisioni e possono anche aiutare a risparmiare tempo e denaro.
Simulazione Montecarlo
La simulazione Monte Carlo è una tecnica statistica utilizzata per modellare la probabilità di risultati diversi. La simulazione Monte Carlo viene spesso utilizzata in situazioni in cui vi è incertezza sul futuro.
Ad esempio, considera una situazione in cui stai cercando di decidere se investire o meno nell'azione A. Ritieni che esista una probabilità del 50% che l'azione aumenti di valore del 10% e una probabilità del 50% che l'azione diminuisca in valore del 5%. Tuttavia, non sei sicuro di cosa accadrà in futuro.
In questa situazione, è possibile utilizzare la simulazione Monte Carlo per modellare i possibili risultati. I risultati della simulazione ti mostreranno il probabile esito della tua decisione.
Analisi decisionale multicriteri (MCDA)
L'analisi delle decisioni multicriterio (MCDA) è una tecnica utilizzata per valutare più opzioni. MCDA viene spesso utilizzato quando è necessario considerare più fattori e quando è difficile confrontare le opzioni utilizzando un unico criterio.
Ad esempio, considera una situazione in cui stai cercando di decidere in quale azione investire. Hai due opzioni: azione A e azione B. Devi considerare più fattori, come il rendimento atteso, il rischio e il costo del investimento. In questa situazione, puoi utilizzare MCDA per valutare le opzioni. MCDA ti aiuterà a identificare l'opzione che ha maggiori probabilità di successo, in base ai criteri che hai scelto.
Teoria dell'utilità
La teoria dell'utilità è una branca dell'analisi decisionale che si occupa della misurazione dell'utilità. L'utilità è una misura della soddisfazione che una persona ottiene da una determinata decisione. La teoria dell'utilità multi-attributo viene utilizzata per valutare il valore di diverse opzioni. Viene anche utilizzato per confrontare l'utilità di diverse opzioni.
Programmazione lineare
La programmazione lineare è una tecnica matematica utilizzata per ottimizzare una funzione lineare. La programmazione lineare viene spesso utilizzata in situazioni in cui sono presenti più variabili da considerare e in cui è difficile trovare la soluzione migliore utilizzando un unico criterio.
Ad esempio, considera una situazione in cui stai cercando di decidere come allocare le tue risorse. Hai una quantità di denaro limitata e devi decidere come spenderla. Hai anche un tempo limitato e devi decidere come usarlo. In questa situazione, è possibile utilizzare la programmazione lineare per trovare la soluzione ottimale. La programmazione lineare ti aiuterà a trovare il modo migliore per allocare le tue risorse, in base ai vincoli che hai scelto.
Euristico
Le euristiche sono regole semplici che possono essere utilizzate per prendere decisioni. L'euristica viene spesso utilizzata in situazioni in cui vi è incertezza e in cui è difficile confrontare le opzioni utilizzando un unico criterio.
Ad esempio, considera una situazione in cui stai cercando di decidere in quale azione investire. Hai due opzioni: azione A e azione B. Non sei sicuro di cosa accadrà in futuro, ma hai un tempo limitato per fare una decisione. In questa situazione, puoi usare un'euristica per prendere una decisione. Una semplice euristica consiste nello scegliere il titolo che ha il rendimento atteso più elevato.
Modellazione dell'analisi decisionale
La modellazione dell'analisi decisionale è una componente chiave della scienza gestionale e può essere utilizzata con grande efficacia in una varietà di situazioni. I diagrammi di influenza sono un tipo comune di modello di analisi decisionale utilizzato per rappresentare le relazioni tra diversi fattori in un problema. L'analisi delle decisioni può essere utilizzata per aiutare a prendere decisioni complesse suddividendo un problema nelle sue parti componenti e valutando le relazioni tra di esse.
Esempi di analisi delle decisioni nel mondo reale
Alcuni degli esempi comuni dell'uso dei metodi di analisi decisionale sono
- In un gruppo di decisioni strategiche aziendali, per studiare il comportamento di acquisto dei clienti o per decidere il lancio di un nuovo prodotto
- In ambito sanitario, per scegliere il trattamento più efficace per un paziente
- Nel governo, per sviluppare l'ordine pubblico
- Nel processo decisionale multi-attributo di marketing, per identificare i mercati target o progettare campagne promozionali
- Nella produzione, per selezionare il processo di produzione più efficiente
- Nella logistica, per sviluppare piani di distribuzione o scegliere percorsi di trasporto.
Conclusione!
Infine, è evidente che l'analisi decisionale è uno strumento estremamente vantaggioso che può essere utilizzato in una serie di circostanze. Ci aiuta a formulare giudizi migliori tenendo conto di una varietà di variabili e criteri.
L'analisi delle decisioni è una tecnica utilizzata per valutare più opzioni. Quanto pensi sia efficace l'analisi delle decisioni nell'offrire chiarezza sui risultati incerti?
Quali sono alcuni esempi di quando l'analisi decisionale potrebbe essere utilizzata per trovare risultati finali favorevoli? Per favore condividi i tuoi pensieri nella sezione commenti qui sotto.