Ce este analiza deciziei (DA)? Definiție, metode și importanță

Analiza deciziei (DA) este o abordare structurată a luării deciziilor care implică identificarea și evaluarea factorilor care contribuie la o problemă sau o oportunitate și apoi dezvoltarea și evaluarea posibilelor soluții.

Analiza deciziei (DA) poate fi utilizată pentru a lua decizii cu privire la cursuri individuale de acțiune sau pentru a compara mai multe opțiuni. Este un instrument util pentru factorii de decizie care doresc să ia în considerare toți factorii relevanți într-o problemă sau o oportunitate și să identifice cea mai bună soluție posibilă.

Ce este analiza deciziei (DA)?

Definiție: Analiza deciziei (DA) este definită ca un proces de analiză și evaluare a rezultatelor potențiale ale diferitelor cursuri de acțiune, pentru a alege cea mai bună opțiune posibilă. Scopul analizei deciziilor este de a identifica cea mai favorabilă soluție pentru o problemă sau oportunitate, având în vedere constrângerile și resursele disponibile.

Analiza deciziilor este o metodă de luare a deciziilor de afaceri cruciale care implică utilizarea tehnicilor cantitative, vizuale și sistematice. Analiza deciziilor folosește o varietate de instrumente, precum și psihologie, principii economice și teorii de management. Analiza deciziei este un instrument puternic care poate fi utilizat pentru evaluarea formală a aspectelor importante ale unei probleme și dezvoltarea unei strategii optime de tratament.

Înțelegerea analizei deciziilor

Analiza deciziei (da) este o metodă de analiză a tuturor datelor pertinente pentru a ajuta procesul de luare a deciziilor, care încorporează elemente de psihologie, abordări manageriale, formare și economie. Este frecvent utilizat pentru a evalua deciziile care încorporează numeroase variabile și multe rezultate sau obiective potențiale. Persoanele sau echipele care doresc să ia managementul riscurilor, investiții de capital sau decizii strategice de afaceri ar putea utiliza această abordare.

Analiza deciziei urmărește să garanteze că deciziile sunt luate cu toate informațiile și alternativele pertinente luate în considerare. O companie, de exemplu, l-ar putea folosi pentru a lua decizii de investiții de milioane de dolari sau o persoană îl poate utiliza pentru a-și planifica economiile pentru pensii. Fundamentele analizei deciziilor pot fi utilizate pentru a aborda o gamă largă de probleme, variind de la circumstanțe complexe de afaceri la simple preocupări de zi cu zi.

Istoricul analizei deciziilor (da)

Filosoful matematician Frank Ramsey a început să dezvolte conceptul de probabilitate subiectivă ca proxy pentru credințele sau incertitudinile unui individ în anul 1931. În anii 1940, matematicianul John von Neumann și economistul Oskar Morgenstern au dezvoltat o bază axiomatică pentru teoria utilității ca mijloc de exprimare a preferințelor. peste scenarii incerte. Leonard Jimmie Savage, un statistician, a construit mai târziu o structură axiomatică alternativă pentru analiza deciziei la începutul anilor 1950. Teoria utilității așteptate rezultată se bazează pe o structură axiomatică completă pentru realizarea în situații incerte.

Aceste descoperiri teoretice timpurii au fost apoi rafinate și popularizate, culminând cu dezvoltarea unui set de tehnici de analiză a deciziilor care sunt acum predate pe scară largă (de exemplu, la școlile de afaceri și la departamentele de inginerie industrială). În 1968, Howard Raiffa de la Harvard Business School a publicat un text introductiv scurt și ușor de citit pe acest subiect. În 1976, Ralph Keeney și Howard Raiffa au dezvoltat în continuare bazele teoriei utilității pentru a oferi o abordare cuprinzătoare pentru a face compromisuri între mai multe obiective. [2] Un set de lecturi despre analiza deciziei de către profesorul de inginerie Ron Howard de la Universitatea Stanford și analistul decizional Jim Matheson a fost publicat în 1977; aceasta a fost extinsă într-o lucrare în două volume în 1984.

Decision Analysis Society a fost fondată în 1980 ca un grup de interes special în cadrul Societății de Cercetare Operațională din America (ORSA), care a fuzionat cu Institutul de Științe de Management (TIMS) pentru a forma Institutul de Cercetare Operațională și Științe de Management (INFORMS). Începând cu anul 2004, Decision Analysis a fost publicată de INFORMS ca jurnal de specialitate.

Cum funcționează analiza deciziei?

Procesul de analiză a deciziei (da) este împărțit în cinci etape distincte

1. Definirea problemei sau oportunității

Acest pas implică identificarea factorilor care contribuie la o problemă sau o oportunitate.

2. Identificarea obiectivelor

Acest pas implică identificarea obiectivelor pe care decidentul dorește să le atingă.

3. Dezvoltarea de soluții posibile

Acest pas implică dezvoltarea și evaluarea posibilelor soluții la problemă sau oportunitate.

4. Selectarea celei mai bune soluții

Acest pas presupune alegerea celei mai bune soluții posibile, pe baza obiectivelor și constrângerilor.

5. Implementarea soluției

Acest pas presupune implementarea soluției alese și monitorizarea progresului acesteia.

Analiza deciziei (da) este un instrument util pentru factorii de decizie care doresc să ia în considerare toate informațiile și factorii relevanți dintr-o problemă în timpul analizei riscului sau oportunității și să identifice cea mai bună soluție posibilă. Este important de reținut că DA nu este un glonț de argint; nu va garanta că se va lua cea mai bună decizie. Cu toate acestea, este un instrument valoros care poate ajuta factorii de decizie să ia decizii în cunoștință de cauză.

Importanța procesului de analiză a deciziilor

Procesul de analiză a deciziei este important deoarece ajută la asigurarea faptului că toate informațiile relevante sunt luate în considerare atunci când se ia o decizie. De asemenea, ajută la identificarea celei mai bune soluții posibile, având în vedere constrângerile și resursele disponibile.

Analiza deciziilor este un instrument valoros pentru afaceri și organizații, deoarece poate ajuta la îmbunătățirea calității deciziilor. Când este utilizat corect, poate ajuta la reducerea riscurilor asociate cu luarea deciziilor și, de asemenea, poate ajuta la economisirea de timp și bani.

Analiza deciziei poate fi utilizată într-o varietate de situații, inclusiv:

1. Luarea deciziilor de investiții
2. Alegerea unei strategii de marketing
3. Selectarea unui nou produs sau serviciu
4. Elaborarea unui plan de afaceri
5. Efectuarea de schimbări organizaționale
6. Evaluarea riscurilor și oportunităților

Când să folosiți analiza deciziei

Analiza deciziei poate fi utilizată într-o varietate de situații, inclusiv:

1. Când există mai multe obiective care trebuie luate în considerare
2. Când există mai multe opțiuni disponibile
3. Când există incertitudine cu privire la viitor
4. Când resursele sunt limitate
5. Când consecințele unei decizii sunt semnificative

Dacă vă aflați într-una dintre aceste situații, atunci DA poate fi instrumentul potrivit pentru dvs.

Metode de analiză a deciziilor

Există o varietate de metode care pot fi utilizate în analiza deciziei. Unele dintre cele mai comune metode includ:

1. Arbori de decizie
2. Teoria utilitatii
3. Simulare
4. Programare liniară
5. Matrice de decizie
6. Euristică etc

Metoda pe care o folosiți va depinde de situația în care vă aflați și de tipul de decizie pe care trebuie să o luați.

Arbori de decizie

Un arbore de decizie este o reprezentare grafică a procesului de analiză a deciziei. Este un instrument util pentru vizualizarea diferiților pași implicați în luarea unei decizii. Arborele de decizie pot fi utilizați pentru o varietate de scopuri, inclusiv:

1. Înțelegerea diferiților pași implicați în luarea unei decizii
2. Determinarea factorilor care sunt cei mai importanți în luarea unei decizii
3. Evaluarea diferitelor opțiuni
4. Analizarea riscurilor și oportunităților

Arborele de decizie reprezintă un instrument valoros pentru întreprinderi și organizații, deoarece pot ajuta la îmbunătățirea calității deciziilor. Când sunt utilizate corect, ele pot ajuta la reducerea riscurilor asociate cu luarea deciziilor și, de asemenea, pot ajuta la economisirea de timp și bani.

Valoarea așteptată (EV)

Valoarea așteptată (EV) este un concept statistic care măsoară rezultatul așteptat al unei decizii. EV se calculează înmulțind probabilitatea fiecărui rezultat posibil cu valoarea acelui rezultat. Suma rezultată este valoarea așteptată.

Formula valorii așteptate-

Formula valorii așteptate este utilizată pentru a calcula rezultatul așteptat al unei decizii. Formula este:

EV = (Probabilitatea evenimentului A) x (Valoarea evenimentului A) + (Probabilitatea evenimentului B) x (Valoarea evenimentului B) +...

De exemplu, luați în considerare o situație în care aveți opțiunea de a investi fie în acțiunile A, fie în acțiunile B. Acțiunile A au o șansă de 50% să crească în valoare cu 10% și o șansă de 50% să scadă în valoare cu 5%. Stocul B are o șansă de 60% să crească în valoare cu 15% și o șansă de 40% să scadă în valoare cu 10%.

Valorile așteptate pentru stocul A și stocul B sunt:

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

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

În acest exemplu, valoarea așteptată a stocului B este mai mare decât valoarea așteptată a stocului A. Aceasta înseamnă că, în medie, stocul B este o investiție mai bună decât stocul A.

Rețele Bayesiene

O rețea bayesiană este o reprezentare grafică a procesului de analiză a deciziei. Este un instrument util pentru vizualizarea diferiților pași implicați în luarea unei decizii. Rețelele bayesiene pot fi utilizate pentru o varietate de scopuri, inclusiv:

1. Înțelegerea diferiților pași implicați în luarea unei decizii
2. Determinarea factorilor care sunt cei mai importanți în luarea unei decizii
3. Evaluarea diferitelor opțiuni
4. Analizarea riscurilor și oportunităților

Rețelele bayesiene sunt un instrument valoros pentru întreprinderi și organizații, deoarece pot ajuta la îmbunătățirea calității deciziilor. Când sunt utilizate corect, ele pot ajuta la reducerea riscurilor asociate cu luarea deciziilor și, de asemenea, pot ajuta la economisirea de timp și bani.

Simulare Monte Carlo

Simularea Monte Carlo este o tehnică statistică care este utilizată pentru a modela probabilitatea diferitelor rezultate. Simularea Monte Carlo este adesea folosită în situații în care există incertitudine cu privire la viitor.

De exemplu, luați în considerare o situație în care încercați să decideți dacă investiți sau nu în stocul A. Crezi că există o șansă de 50% ca acțiunea să crească în valoare cu 10% și o șansă de 50% ca stocul să scadă. în valoare cu 5%. Cu toate acestea, nu sunteți sigur ce se va întâmpla în viitor.

În această situație, puteți utiliza simularea Monte Carlo pentru a modela rezultatele posibile. Rezultatele simulării vă vor arăta rezultatul probabil al deciziei dumneavoastră.

Analiza deciziei multicriteriale (MCDA)

Analiza deciziei multicriteriale (MCDA) este o tehnică care este utilizată pentru a evalua mai multe opțiuni. MCDA este adesea folosit atunci când există mai mulți factori care trebuie luați în considerare și când este dificil să comparați opțiunile folosind un singur criteriu.

De exemplu, luați în considerare o situație în care încercați să decideți în ce acțiune să investiți. Aveți două opțiuni: acțiunea A și acțiunea B. Trebuie să luați în considerare mai mulți factori, cum ar fi randamentul așteptat, riscul și costul investitie. În această situație, puteți utiliza MCDA pentru a evalua opțiunile. MCDA vă va ajuta să identificați opțiunea care are cele mai multe șanse de a reuși, pe baza criteriilor pe care le-ați ales.

Teoria utilitatii

Teoria utilității este o ramură a analizei decizionale care se preocupă de măsurarea utilității. Utilitatea este o măsură a satisfacției pe care o primește o persoană dintr-o anumită decizie. Teoria utilității multi-atribute este utilizată pentru a evalua valoarea diferitelor opțiuni. De asemenea, este folosit pentru a compara utilitatea diferitelor opțiuni.

Programare liniară

Programarea liniară este o tehnică matematică care este utilizată pentru a optimiza o funcție liniară. Programarea liniară este adesea folosită în situațiile în care există mai multe variabile care trebuie luate în considerare și în care este dificil să găsești cea mai bună soluție folosind un singur criteriu.

De exemplu, luați în considerare o situație în care încercați să decideți cum să vă alocați resursele. Aveți o sumă limitată de bani și trebuie să decideți cum să o cheltuiți. De asemenea, aveți o perioadă limitată de timp și trebuie să decideți cum să-l utilizați. În această situație, puteți utiliza programarea liniară pentru a găsi soluția optimă. Programarea liniară vă va ajuta să găsiți cea mai bună modalitate de a vă aloca resursele, pe baza constrângerilor pe care le-ați ales.

Euristică

Euristica sunt reguli simple care pot fi folosite pentru a lua decizii. Euristica este adesea folosită în situații în care există incertitudine și în care este dificil să se compare opțiunile folosind un singur criteriu.

De exemplu, luați în considerare o situație în care încercați să decideți în ce acțiune să investiți. Aveți două opțiuni: acțiunea A și acțiunea B. Nu sunteți sigur ce se va întâmpla în viitor, dar aveți o perioadă limitată de timp pentru a face o decizie. În această situație, puteți utiliza o euristică pentru a lua o decizie. O simplă euristică este să alegeți stocul care are randamentul așteptat mai mare.

Modelarea analizei deciziilor

Modelarea analizei deciziilor este o componentă cheie a științei managementului și poate fi folosită cu mare efect într-o varietate de situații. Diagramele de influență sunt un tip comun de model de analiză a deciziilor care sunt utilizate pentru a reprezenta relațiile dintre diferiți factori dintr-o problemă. Analiza deciziilor poate fi utilizată pentru a ajuta la luarea unor decizii complexe prin împărțirea unei probleme în părțile sale componente și evaluarea relațiilor dintre acestea.

Analiza deciziei Exemple din lumea reală

Unele dintre exemplele comune de utilizare a metodelor de analiză a deciziei sunt

1. Într-un grup de decizii strategice de afaceri, pentru a studia comportamentul de cumpărare al clienților sau pentru a decide asupra lansării unui nou produs
2. În domeniul sănătății, pentru a alege cel mai eficient tratament pentru un pacient
3. În guvern, să dezvolte politici publice
4. În luarea deciziilor de marketing cu mai multe atribute, pentru a identifica piețele țintă sau pentru a proiecta campanii promoționale
5. În producție, pentru a selecta cel mai eficient proces de producție
6. În logistică, pentru a dezvolta planuri de distribuție sau pentru a alege rute de transport.

Concluzie!

În cele din urmă, este evident că analiza deciziei este un instrument extrem de benefic care poate fi utilizat într-o serie de circumstanțe. Ne ajută să facem judecăți mai bune, luând în considerare o varietate de variabile și criterii.

Analiza deciziei este o tehnică care este utilizată pentru a evalua mai multe opțiuni. Cât de eficientă credeți că este analiza deciziei în a oferi claritate cu privire la rezultatele incerte?

Care sunt câteva exemple de cazuri în care analiza deciziei ar putea fi utilizată pentru a găsi rezultate finale favorabile? Vă rugăm să vă împărtășiți gândurile în secțiunea de comentarii de mai jos.