의사 결정 분석(DA)이란 무엇입니까? 정의, 방법 및 중요성

의사결정 분석(DA)은 문제나 기회에 기여하는 요소를 식별하고 평가한 다음 가능한 솔루션을 개발하고 평가하는 것과 관련된 의사결정에 대한 구조화된 접근 방식입니다.

의사 결정 분석(DA)은 개별 행동 방침에 대한 결정을 내리거나 여러 옵션을 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 문제 또는 기회의 모든 관련 요소를 고려하고 최상의 솔루션을 식별하려는 의사 결정자에게 유용한 도구입니다.

의사 결정 분석(DA)이란 무엇입니까?

정의: 의사 결정 분석(DA)은 최상의 옵션을 선택하기 위해 다양한 행동 과정의 잠재적 결과를 분석하고 평가하는 프로세스로 정의됩니다. 의사 결정 분석의 목표는 주어진 제약 조건과 사용 가능한 리소스에서 문제 또는 기회에 대한 가장 유리한 솔루션을 식별하는 것입니다.

의사결정 분석은 정량적, 시각적, 체계적인 기술을 사용하여 중요한 비즈니스 의사결정을 내리는 방법입니다. 의사결정 분석은 다양한 도구와 심리학, 경제 원리 및 관리 이론을 사용합니다. 결정 분석은 문제의 중요한 측면을 공식적으로 평가하고 최적의 치료 전략을 개발하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다.

의사결정 분석 이해

의사결정 분석(da)은 의사결정 과정을 지원하기 위해 모든 관련 데이터를 분석하는 방법으로, 심리학, 관리 접근법, 교육 및 경제학의 요소를 통합합니다. 수많은 변수와 많은 잠재적 결과 또는 목표를 통합하는 결정을 평가하는 데 자주 사용됩니다. 위험 관리, 자본 투자 또는 전략적 비즈니스 결정을 내리려는 개인 또는 팀은 이 접근 방식을 활용할 수 있습니다.

의사결정 분석은 모든 관련 정보와 대안을 고려하여 의사결정이 이루어지도록 보장하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 회사는 이를 사용하여 백만 달러 투자 결정을 내리거나 개인이 퇴직 저축을 계획하는 데 사용할 수 있습니다. 의사 결정 분석의 기초는 복잡한 비즈니스 상황에서 단순한 일상적인 문제에 이르기까지 광범위한 문제를 해결하는 데 활용될 수 있습니다.

의사결정 분석의 역사(다)

수학자 프랭크 램지(Frank Ramsey)는 1931년에 개인의 신념이나 불확실성에 대한 대용물로 주관적 확률의 개념을 개발하기 시작했습니다. 1940년대에 수학자 존 폰 노이만(John von Neumann)과 경제학자 오스카 모르겐슈테른(Oskar Morgenstern)은 선호도를 표현하는 수단으로서 효용 이론의 공리적 기초를 개발했습니다. 불확실한 시나리오에 대해 통계학자인 Leonard Jimmie Savage는 나중에 1950년대 초 의사 결정 분석을 위한 대안적인 공리 구조를 구축했습니다. 그 결과 기대효용 이론은 불확실한 상황에서 만들기 위한 완전한 공리적 구조를 기반으로 합니다.

이러한 초기의 이론적 돌파구는 다듬어지고 대중화되어 현재 널리 가르쳐지고 있는 일련의 의사 결정 분석 기술 개발로 정점을 찍었습니다(예: 비즈니스 스쿨 및 산업 공학과). 1968년 하버드 비즈니스 스쿨의 하워드 라이파(Howard Raiffa)는 이 주제에 대한 짧고 읽기 쉬운 소개 글을 출판했습니다. 1976년에 Ralph Keeney와 Howard Raiffa는 여러 목표에 걸쳐 절충점을 찾기 위한 포괄적인 접근 방식을 제공하기 위해 효용 이론의 기초를 더욱 발전시켰습니다. [2] Stanford University의 공학 교수인 Ron Howard와 의사 결정 분석가 Jim Matheson이 의사 결정 분석에 대한 일련의 독서를 1977년에 출판했습니다. 이것은 1984년에 2권으로 확장되었다.

Decision Analysis Society는 1980년에 ORSA(Operations Research Society of America)의 특별 이익 단체로 설립되었으며, ORSA(Operations Research Society of America)는 TIMS(Institute of Management Sciences)와 합병하여 INFORMS(Institute for Operations Research and Management Sciences)를 형성했습니다. 2004년부터 Decision Analysis는 INFORMS에서 전문 저널로 출판되었습니다.

의사 결정 분석은 어떻게 작동합니까?

의사 결정 분석(da) 프로세스는 5개의 개별 단계로 나뉩니다.

1. 문제 또는 기회 정의

이 단계에는 문제나 기회에 기여하는 요인을 식별하는 것이 포함됩니다.

2. 목표 확인

이 단계에는 의사 결정자가 달성하고자 하는 목표를 식별하는 작업이 포함됩니다.

3. 가능한 솔루션 개발

이 단계에는 문제 또는 기회에 대한 가능한 솔루션을 개발하고 평가하는 것이 포함됩니다.

4. 최상의 솔루션 선택

이 단계에는 목표와 제약 조건에 따라 가능한 최상의 솔루션을 선택하는 작업이 포함됩니다.

5. 솔루션 구현

이 단계에는 선택한 솔루션을 구현하고 진행 상황을 모니터링하는 작업이 포함됩니다.

의사 결정 분석(da)은 위험 분석 또는 기회 중에 문제의 모든 관련 정보 및 요소를 고려하고 최상의 솔루션을 식별하려는 의사 결정자에게 유용한 도구입니다. DA가 묘책이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 최선의 결정이 내려질 것이라고 보장하지 않습니다. 그러나 의사 결정자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 도구입니다.

의사결정 분석 프로세스의 중요성

의사 결정 분석 프로세스는 의사 결정을 내릴 때 모든 관련 정보를 고려하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 또한 주어진 제약 조건과 사용 가능한 리소스에서 최상의 솔루션을 식별하는 데 도움이 됩니다.

의사결정 분석은 의사결정의 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 기업과 조직에 유용한 도구입니다. 올바르게 사용하면 의사 결정과 관련된 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 시간과 비용도 절약할 수 있습니다.

의사결정 분석은 다음과 같은 다양한 상황에서 사용할 수 있습니다.

1. 투자 결정
2. 마케팅 전략 선택
3. 새로운 제품 또는 서비스 선택
4. 사업 계획 개발
5. 조직 변경
6. 위험 및 기회 평가

의사결정 분석을 사용해야 하는 경우

의사결정 분석은 다음과 같은 다양한 상황에서 사용할 수 있습니다.

1. 고려해야 할 여러 목표가 있는 경우
2. 여러 옵션이 있을 때
3. 미래가 불확실할 때
4. 자원이 제한적일 때
5. 결정의 결과가 중대한 경우

이러한 상황 중 하나에 해당하는 경우 DA가 적합한 도구일 수 있습니다.

의사결정 분석 방법

의사결정 분석에 사용할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

1. 의사 결정 트리
2. 효용 이론
3. 시뮬레이션
4. 선형 프로그래밍
5. 결정 매트릭스
6. 휴리스틱스 등

사용하는 방법은 현재 상황과 내려야 할 결정 유형에 따라 다릅니다.

의사 결정 트리

의사 결정 트리는 의사 결정 분석 프로세스를 그래픽으로 표현한 것입니다. 의사 결정과 관련된 다양한 단계를 시각화하는 데 유용한 도구입니다. 의사 결정 트리는 다음과 같은 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다.

1. 결정을 내리는 데 관련된 다양한 단계 이해
2. 결정을 내리는 데 가장 중요한 요소 결정
3. 다양한 옵션 평가
4. 위험과 기회 분석

의사 결정 트리는 의사 결정의 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 비즈니스 및 조직에 유용한 도구입니다. 올바르게 사용하면 의사 결정과 관련된 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 시간과 비용도 절약할 수 있습니다.

기대값(EV)

기대값(EV)은 의사결정의 예상 결과를 측정하는 통계적 개념입니다. EV는 각 가능한 결과의 확률에 해당 결과의 값을 곱하여 계산합니다. 결과 합계는 예상 값입니다.

기대값 공식-

기대값 공식은 의사결정의 예상 결과를 계산하는 데 사용됩니다. 공식은 다음과 같습니다.

EV = (사건 A의 확률) x (사건 A의 가치) + (사건 B의 확률) x (사건 B의 가치) + …

예를 들어 주식 A 또는 주식 B에 투자할 수 있는 옵션이 있는 상황을 생각해 보십시오. 주식 A의 가치가 10% 증가할 확률은 50%이고 가치가 5% 감소할 확률은 50%입니다. 주식 B는 가치가 15% 증가할 확률이 60%이고 가치가 10% 감소할 확률이 40%입니다.

주식 A와 주식 B의 기대값은 다음과 같습니다.

주식 A: (0.5 x 0.1) + (0.5 x -0.05) = 0.025

주식 B: (0.6 x 0.15) + (0.4 x -0.1) = 0.045

이 예에서 주식 B의 기대 가치는 주식 A의 기대 가치보다 높습니다. 이는 평균적으로 주식 B가 주식 A보다 더 나은 투자임을 의미합니다.

베이지안 네트워크

베이지안 네트워크는 의사 결정 분석 프로세스를 그래픽으로 표현한 것입니다. 의사 결정과 관련된 다양한 단계를 시각화하는 데 유용한 도구입니다. 베이지안 네트워크는 다음과 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.

1. 결정을 내리는 데 관련된 다양한 단계 이해
2. 결정을 내리는 데 가장 중요한 요소 결정
3. 다양한 옵션 평가
4. 위험과 기회 분석

베이지안 네트워크는 의사 결정의 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 비즈니스 및 조직에 유용한 도구입니다. 올바르게 사용하면 의사 결정과 관련된 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 시간과 비용도 절약할 수 있습니다.

몬테카를로 시뮬레이션

몬테카를로 시뮬레이션은 다양한 결과의 확률을 모델링하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 미래에 대한 불확실성이 있는 상황에서 자주 사용됩니다.

예를 들어 주식 A에 투자할지 여부를 결정하려는 상황을 생각해 보십시오. 주식의 가치가 10% 상승할 확률이 50%이고 하락할 확률이 50%라고 생각합니다. 5%의 가치로. 그러나 미래에 어떤 일이 일어날지 확신할 수 없습니다.

이 상황에서 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 가능한 결과를 모델링할 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 귀하의 결정에 대한 가능한 결과를 보여줍니다.

다기준 결정 분석(MCDA)

MCDA(Multicriteria Decision Analysis)는 여러 옵션을 평가하는 데 사용되는 기술입니다. MCDA는 고려해야 할 여러 요소가 있고 단일 기준을 사용하여 옵션을 비교하기 어려울 때 자주 사용됩니다.

예를 들어 어떤 주식에 투자할지 결정하려고 하는 상황을 생각해 보십시오. 주식 A와 주식 B의 두 가지 옵션이 있습니다. 예상 수익, 위험 및 비용과 같은 여러 요소를 고려해야 합니다. 투자. 이 경우 MCDA를 사용하여 옵션을 평가할 수 있습니다. MCDA는 선택한 기준에 따라 성공 가능성이 가장 높은 옵션을 식별하는 데 도움이 됩니다.

효용론

효용 이론은 효용 측정과 관련된 의사 결정 분석의 한 분야입니다. 효용은 개인이 특정 결정에서 얻는 만족의 척도입니다. 다중 속성 효용 이론은 다양한 옵션의 가치를 평가하는 데 사용됩니다. 또한 다른 옵션의 유용성을 비교하는 데 사용됩니다.

선형 프로그래밍

선형 프로그래밍은 선형 함수를 최적화하는 데 사용되는 수학적 기법입니다. 선형 프로그래밍은 고려해야 할 변수가 여러 개 있고 단일 기준을 사용하여 최상의 솔루션을 찾기 어려운 상황에서 자주 사용됩니다.

예를 들어 리소스 할당 방법을 결정하려는 상황을 생각해 보십시오. 제한된 금액의 돈이 있고 어떻게 사용할지 결정해야 합니다. 또한 제한된 시간이 있으며 사용 방법을 결정해야 합니다. 이 상황에서 선형 프로그래밍을 사용하여 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다. 선형 프로그래밍은 선택한 제약 조건에 따라 리소스를 할당하는 가장 좋은 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.

휴리스틱스

휴리스틱은 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 간단한 규칙입니다. 휴리스틱은 불확실성이 있고 단일 기준을 사용하여 옵션을 비교하기 어려운 상황에서 자주 사용됩니다.

예를 들어 어떤 주식에 투자할지 결정하려고 하는 상황을 생각해 보십시오. 주식 A와 주식 B라는 두 가지 옵션이 있습니다. 미래에 어떤 일이 일어날지 확신할 수 없지만 투자할 수 있는 시간은 제한되어 있습니다. 결정. 이 상황에서 휴리스틱을 사용하여 결정을 내릴 수 있습니다. 간단한 휴리스틱은 기대 수익률이 더 높은 주식을 선택하는 것입니다.

의사결정 분석 모델링

의사 결정 분석 모델링은 경영 과학의 핵심 구성 요소이며 다양한 상황에서 큰 효과를 발휘하는 데 사용할 수 있습니다. 영향 다이어그램은 문제의 여러 요소 간의 관계를 나타내는 데 사용되는 일반적인 유형의 의사 결정 분석 모델입니다. 의사결정 분석은 문제를 구성 요소로 분해하고 이들 간의 관계를 평가하여 복잡한 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

의사결정 분석 실제 사례

의사결정 분석 방법을 사용하는 일반적인 예는 다음과 같습니다.

1. 비즈니스 전략 결정 그룹에서 고객 구매 행동을 연구하거나 신제품 출시를 결정하기 위해
2. 의료 분야에서 환자에게 가장 효과적인 치료법을 선택하기 위해
3. 정부에서는 공공 정책을 개발하기 위해
4. 마케팅 다중 속성 의사 결정에서 대상 시장을 식별하거나 판촉 캠페인을 설계합니다.
5. 제조업에서는 가장 효율적인 생산 공정을 선택하기 위해
6. 물류에서 유통 계획을 개발하거나 운송 경로를 선택합니다.

결론!

마지막으로 의사결정 분석은 다양한 상황에서 활용할 수 있는 매우 유익한 도구임이 분명합니다. 다양한 변수와 기준을 고려하여 더 나은 판단을 내리는 데 도움이 됩니다.

의사결정 분석은 여러 옵션을 평가하는 데 사용되는 기술입니다. 의사결정 분석이 불확실한 결과에 대한 명확성을 제공하는 데 얼마나 효과적이라고 생각하십니까?

유리한 최종 결과를 찾기 위해 의사결정 분석을 사용할 수 있는 몇 가지 예는 무엇입니까? 아래 댓글 섹션에서 의견을 공유해 주세요.