O que é Análise de Decisão (DA)? Definição, Métodos e Importância

A análise de decisão (DA) é uma abordagem estruturada para a tomada de decisão que envolve identificar e avaliar os fatores que contribuem para um problema ou oportunidade e, em seguida, desenvolver e avaliar possíveis soluções.

A análise de decisão (DA) pode ser usada para tomar decisões sobre cursos de ação individuais ou para comparar várias opções. É uma ferramenta útil para tomadores de decisão que desejam considerar todos os fatores relevantes em um problema ou oportunidade e identificar a melhor solução possível.

O que é Análise de Decisão (DA)?

Definição: A análise de decisão (AD) é definida como um processo de análise e avaliação dos resultados potenciais de diferentes cursos de ação, a fim de escolher a melhor opção possível. O objetivo da análise de decisão é identificar a solução mais favorável para um problema ou oportunidade, dadas as restrições e os recursos disponíveis.

A análise de decisão é um método para tomar decisões de negócios cruciais que envolvem o uso de técnicas quantitativas, visuais e sistemáticas. A análise de decisão emprega uma variedade de ferramentas, bem como psicologia, princípios econômicos e teorias de gerenciamento. A análise de decisão é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para avaliar formalmente aspectos importantes de um problema e desenvolver uma estratégia de tratamento ideal.

Compreendendo a Análise de Decisão

A análise de decisão (da) é um método para analisar todos os dados pertinentes a fim de auxiliar no processo de tomada de decisão, que incorpora elementos de psicologia, abordagens gerenciais, treinamento e economia. É frequentemente utilizado para avaliar decisões que incorporam inúmeras variáveis ​​e muitos resultados ou objetivos potenciais. Indivíduos ou equipes que procuram fazer gerenciamento de risco, investimento de capital ou decisões estratégicas de negócios podem utilizar essa abordagem.

A análise de decisão visa garantir que as decisões sejam tomadas com todas as informações pertinentes e alternativas consideradas. Uma empresa, por exemplo, pode usá-lo para tomar decisões de investimento de milhões de dólares, ou um indivíduo pode utilizá-lo para planejar suas economias para a aposentadoria. Os fundamentos da análise de decisão podem ser utilizados para abordar uma ampla gama de questões, variando de circunstâncias comerciais complexas a preocupações simples do dia-a-dia.

História da Análise de Decisão (da)

O filósofo matemático Frank Ramsey começou a desenvolver o conceito de probabilidade subjetiva como um substituto para as crenças ou incertezas de um indivíduo no ano de 1931. Na década de 1940, o matemático John von Neumann e o economista Oskar Morgenstern desenvolveram uma base axiomática para a teoria da utilidade como um meio de expressar preferências sobre cenários incertos. Leonard Jimmie Savage, um estatístico, mais tarde construiu uma estrutura axiomática alternativa para análise de decisão no início dos anos 1950. A teoria da utilidade esperada resultante é baseada em uma estrutura axiomática completa para fazer em situações incertas.

Esses primeiros avanços teóricos foram então refinados e popularizados, culminando no desenvolvimento de um conjunto de técnicas de análise de decisão que agora são amplamente ensinadas (por exemplo, em escolas de negócios e departamentos de engenharia industrial). Em 1968, Howard Raiffa, da Harvard Business School, publicou um texto introdutório curto e fácil de ler sobre o assunto. Em 1976, Ralph Keeney e Howard Raiffa desenvolveram ainda mais os fundamentos da teoria da utilidade para fornecer uma abordagem abrangente para fazer trade-offs entre vários objetivos. [2] Um conjunto de leituras sobre análise de decisão pelo professor de engenharia Ron Howard da Universidade de Stanford e pelo analista de decisão Jim Matheson foi publicado em 1977; isso foi expandido em um trabalho de dois volumes em 1984.

A Decision Analysis Society foi fundada em 1980 como um grupo de interesse especial dentro da Operations Research Society of America (ORSA), que se fundiu com o The Institute of Management Sciences (TIMS) para formar o Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS). A partir de 2004, a Decision Analysis foi publicada pela INFORMS como uma revista especializada.

Como funciona a análise de decisão?

O processo de análise de decisão (da) é dividido em cinco etapas distintas

1. Definindo o problema ou oportunidade

Esta etapa envolve a identificação dos fatores que contribuem para um problema ou oportunidade.

2. Identificando os objetivos

Esta etapa envolve a identificação dos objetivos que o tomador de decisão deseja alcançar.

3. Desenvolvendo possíveis soluções

Esta etapa envolve o desenvolvimento e avaliação de possíveis soluções para o problema ou oportunidade.

4. Selecionando a melhor solução

Esta etapa envolve a escolha da melhor solução possível, com base nos objetivos e restrições.

5. Implementando a solução

Esta etapa envolve a implementação da solução escolhida e o monitoramento de seu progresso.

A análise de decisão (da) é uma ferramenta útil para tomadores de decisão que desejam considerar todas as informações e fatores relevantes em um problema durante a análise de risco ou oportunidade e identificar a melhor solução possível. É importante observar que o DA não é uma bala de prata; não garantirá que a melhor decisão será tomada. No entanto, é uma ferramenta valiosa que pode ajudar os tomadores de decisão a tomar decisões informadas.

Importância do Processo de Análise de Decisão

O processo de análise de decisão é importante porque ajuda a garantir que todas as informações relevantes sejam consideradas ao tomar uma decisão. Também ajuda a identificar a melhor solução possível, dadas as restrições e os recursos disponíveis.

A análise de decisão é uma ferramenta valiosa para empresas e organizações porque pode ajudar a melhorar a qualidade das decisões. Quando usado corretamente, pode ajudar a reduzir os riscos associados à tomada de decisões e também pode ajudar a economizar tempo e dinheiro.

A análise de decisão pode ser usada em uma variedade de situações, incluindo:

1. Tomando decisões de investimento
2. Escolhendo uma estratégia de marketing
3. Seleção de um novo produto ou serviço
4. Desenvolvendo um plano de negócios
5. Fazendo mudanças organizacionais
6. Avaliação de riscos e oportunidades

Quando usar a análise de decisão

A análise de decisão pode ser usada em uma variedade de situações, incluindo:

1. Quando há vários objetivos que precisam ser considerados
2. Quando há várias opções disponíveis
3. Quando há incerteza sobre o futuro
4. Quando os recursos são limitados
5. Quando as consequências de uma decisão são significativas

Se você se encontra em uma dessas situações, o DA pode ser a ferramenta certa para você.

Métodos de Análise de Decisão

Há uma variedade de métodos que podem ser usados ​​na análise de decisão. Alguns dos métodos mais comuns incluem:

1. Árvores de decisão
2. teoria da utilidade
3. Simulação
4. Programação linear
5. Matrizes de decisão
6. Heurísticas, etc.

O método a ser usado dependerá da situação em que você se encontra e do tipo de decisão que você precisa tomar.

Árvores de decisão

Uma árvore de decisão é uma representação gráfica do processo de análise de decisão. É uma ferramenta útil para visualizar as diferentes etapas envolvidas na tomada de uma decisão. As árvores de decisão podem ser usadas para uma variedade de propósitos, incluindo:

1. Compreender as diferentes etapas envolvidas na tomada de decisão
2. Determinar quais fatores são mais importantes na tomada de decisão
3. Avaliando diferentes opções
4. Análise de riscos e oportunidades

As árvores de decisão são uma ferramenta valiosa para empresas e organizações porque podem ajudar a melhorar a qualidade das decisões. Quando usados ​​corretamente, eles podem ajudar a reduzir os riscos associados à tomada de decisões e também podem ajudar a economizar tempo e dinheiro.

Valor Esperado (EV)

O valor esperado (EV) é um conceito estatístico que mede o resultado esperado de uma decisão. O EV é calculado multiplicando a probabilidade de cada resultado possível pelo valor desse resultado. A soma resultante é o valor esperado.

Fórmula do Valor Esperado-

A fórmula do valor esperado é usada para calcular o resultado esperado de uma decisão. A fórmula é:

EV = (Probabilidade do Evento A) x (Valor do Evento A) + (Probabilidade do Evento B) x (Valor do Evento B) + …

Por exemplo, considere uma situação em que você tem a opção de investir na ação A ou na ação B. A ação A tem 50% de chance de aumentar seu valor em 10% e 50% de chance de diminuir seu valor em 5%. A ação B tem 60% de chance de aumentar de valor em 15% e 40% de chance de diminuir de valor em 10%.

Os valores esperados para o estoque A e o estoque B são:

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

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

Neste exemplo, o valor esperado da ação B é maior do que o valor esperado da ação A. Isso significa que, em média, a ação B é um investimento melhor do que a ação A.

Redes bayesianas

Uma rede bayesiana é uma representação gráfica do processo de análise de decisão. É uma ferramenta útil para visualizar as diferentes etapas envolvidas na tomada de uma decisão. As redes Bayesianas podem ser usadas para uma variedade de propósitos, incluindo:

1. Compreender as diferentes etapas envolvidas na tomada de decisão
2. Determinar quais fatores são mais importantes na tomada de decisão
3. Avaliando diferentes opções
4. Análise de riscos e oportunidades

As redes bayesianas são uma ferramenta valiosa para empresas e organizações porque podem ajudar a melhorar a qualidade das decisões. Quando usados ​​corretamente, eles podem ajudar a reduzir os riscos associados à tomada de decisões e também podem ajudar a economizar tempo e dinheiro.

Simulação de Monte Carlo

A simulação de Monte Carlo é uma técnica estatística usada para modelar a probabilidade de diferentes resultados. A simulação de Monte Carlo é frequentemente usada em situações onde há incerteza sobre o futuro.

Por exemplo, considere uma situação em que você está tentando decidir se deve ou não investir na ação A. Você acredita que há 50% de chance de que o valor da ação suba 10% e 50% de chance de que ela desça. em valor em 5%. No entanto, você não tem certeza do que acontecerá no futuro.

Nessa situação, você pode usar a simulação de Monte Carlo para modelar os resultados possíveis. Os resultados da simulação mostrarão o resultado provável de sua decisão.

Análise de decisão multicritério (MCDA)

A análise de decisão multicritério (MCDA) é uma técnica usada para avaliar várias opções. O MCDA é frequentemente usado quando há vários fatores que precisam ser considerados e quando é difícil comparar as opções usando um único critério.

Por exemplo, considere uma situação em que você está tentando decidir em qual ação investir. Você tem duas opções: ação A e ação B. Você precisa considerar vários fatores, como o retorno esperado, o risco e o custo do investimento. Nessa situação, você pode usar o MCDA para avaliar as opções. O MCDA ajudará você a identificar a opção com maior probabilidade de sucesso, com base nos critérios que você escolheu.

Teoria da Utilidade

A teoria da utilidade é um ramo da análise de decisão que se preocupa com a medição da utilidade. A utilidade é uma medida da satisfação que uma pessoa obtém de uma decisão particular. A teoria da utilidade multiatributo é usada para avaliar o valor de diferentes opções. Também é usado para comparar a utilidade de diferentes opções.

Programação linear

A programação linear é uma técnica matemática usada para otimizar uma função linear. A programação linear é frequentemente usada em situações onde existem múltiplas variáveis ​​que precisam ser consideradas, e onde é difícil encontrar a melhor solução usando um único critério.

Por exemplo, considere uma situação em que você está tentando decidir como alocar seus recursos. Você tem uma quantia limitada de dinheiro e precisa decidir como gastá-lo. Você também tem um tempo limitado e precisa decidir como usá-lo. Nessa situação, você pode usar a programação linear para encontrar a solução ideal. A programação linear o ajudará a encontrar a melhor maneira de alocar seus recursos, com base nas restrições que você escolheu.

Heurística

Heurísticas são regras simples que podem ser usadas para tomar decisões. As heurísticas são frequentemente usadas em situações onde há incerteza e onde é difícil comparar as opções usando um único critério.

Por exemplo, considere uma situação em que você está tentando decidir em qual ação investir. Você tem duas opções: ação A e ação B. Você não tem certeza do que acontecerá no futuro, mas tem um tempo limitado para fazer uma decisão. Nessa situação, você pode usar uma heurística para tomar uma decisão. Uma heurística simples é escolher a ação que tem o maior retorno esperado.

Modelagem de Análise de Decisão

A modelagem da análise de decisão é um componente-chave da ciência da administração e pode ser usada com grande eficácia em diversas situações. Os diagramas de influência são um tipo comum de modelo de análise de decisão usado para representar as relações entre diferentes fatores em um problema. A análise de decisão pode ser usada para ajudar a tomar decisões complexas, dividindo um problema em suas partes componentes e avaliando as relações entre elas.

Análise de Decisão Exemplos do Mundo Real

Alguns dos exemplos comuns do uso de métodos de análise de decisão são

1. Em um grupo de decisões estratégicas de negócios, para estudar o comportamento de compra do cliente ou decidir sobre o lançamento de um novo produto
2. Na área da saúde, escolher o tratamento mais eficaz para um paciente
3. No governo, para desenvolver políticas públicas
4. Na tomada de decisão de vários atributos de marketing, para identificar mercados-alvo ou projetar campanhas promocionais
5. Na fabricação, para selecionar o processo de produção mais eficiente
6. Na logística, para desenvolver planos de distribuição ou escolher rotas de transporte.

Conclusão!

Por fim, fica evidente que a Análise de Decisão é um instrumento altamente benéfico que pode ser utilizado em diversas circunstâncias. Isso nos ajuda a fazer melhores julgamentos, levando em consideração uma variedade de variáveis ​​e critérios.

A análise de decisão é uma técnica usada para avaliar várias opções. Quão eficaz você acha que a Análise de Decisão é em oferecer clareza sobre resultados incertos?

Quais são alguns exemplos de quando a Análise de decisão pode ser usada para encontrar resultados finais favoráveis? Por favor, compartilhe seus pensamentos na seção de comentários abaixo.