Karar Analizi (DA) nedir? Tanım, Yöntemler ve Önem
Yayınlanan: 2022-12-18Karar analizi (DA), bir soruna veya fırsata katkıda bulunan faktörlerin tanımlanmasını ve değerlendirilmesini ve ardından olası çözümlerin geliştirilmesini ve değerlendirilmesini içeren, karar vermeye yönelik yapılandırılmış bir yaklaşımdır.
Karar analizi (DA), bireysel eylem biçimleri hakkında karar vermek veya birden çok seçeneği karşılaştırmak için kullanılabilir. Bir sorun veya fırsattaki tüm ilgili faktörleri göz önünde bulundurmak ve mümkün olan en iyi çözümü belirlemek isteyen karar vericiler için yararlı bir araçtır.
İçindekiler
Karar Analizi (DA) nedir?
Tanım: Karar analizi (DA), mümkün olan en iyi seçeneği seçmek için farklı eylem biçimlerinin potansiyel sonuçlarını analiz etme ve değerlendirme süreci olarak tanımlanır. Karar analizinin amacı, kısıtlamalar ve mevcut kaynaklar göz önüne alındığında, bir soruna veya fırsata en uygun çözümü belirlemektir.
Karar analizi, nicel, görsel ve sistematik tekniklerin kullanımını içeren önemli iş kararları almak için bir yöntemdir. Karar analizi, psikoloji, ekonomik ilkeler ve yönetim teorilerinin yanı sıra çeşitli araçlar kullanır. Karar analizi, bir sorunun önemli yönlerini resmi olarak değerlendirmek ve optimal bir tedavi stratejisi geliştirmek için kullanılabilecek güçlü bir araçtır.
Karar Analizini Anlamak
Karar analizi (da), psikoloji, yönetim yaklaşımları, eğitim ve ekonomi unsurlarını içeren karar verme sürecine yardımcı olmak için ilgili tüm verileri analiz etmek için bir yöntemdir. Çok sayıda değişkeni ve birçok potansiyel sonucu veya hedefi içeren kararları değerlendirmek için sıklıkla kullanılır. Risk yönetimi, sermaye yatırımı veya stratejik iş kararları almak isteyen kişiler veya ekipler bu yaklaşımı kullanabilir.
Karar analizi, kararların ilgili tüm bilgiler ve dikkate alınan alternatifler ile alınmasını garanti etmeyi amaçlar. Örneğin, bir şirket bunu milyon dolarlık yatırım kararları almak için kullanabilir veya bir kişi emeklilik birikimlerini planlamak için kullanabilir. Karar analizinin temelleri, karmaşık iş koşullarından basit günlük kaygılara kadar çok çeşitli sorunları ele almak için kullanılabilir.
Karar Analizinin Tarihçesi (da)
Matematik filozofu Frank Ramsey, 1931 yılında bireyin inançları veya belirsizlikleri için bir vekil olarak öznel olasılık kavramını geliştirmeye başladı. 1940'larda matematikçi John von Neumann ve ekonomist Oskar Morgenstern, tercihleri ifade etmenin bir yolu olarak fayda teorisi için aksiyomatik bir temel geliştirdi. belirsiz senaryolar üzerine Bir istatistikçi olan Leonard Jimmie Savage, daha sonra 1950'lerin başında karar analizi için alternatif bir aksiyomatik yapı inşa etti. Ortaya çıkan beklenen fayda teorisi, belirsiz durumlar altında yapmak için eksiksiz bir aksiyomatik yapıya dayanmaktadır.
Bu ilk teorik atılımlar daha sonra rafine edildi ve popüler hale getirildi ve şu anda yaygın olarak öğretilen (örneğin, işletme okullarında ve endüstri mühendisliği bölümlerinde) bir dizi karar analizi tekniğinin geliştirilmesiyle sonuçlandı. 1968'de Harvard Business School'dan Howard Raiffa konuyla ilgili kısa ve okuması kolay bir giriş metni yayınladı. 1976'da Ralph Keeney ve Howard Raiffa, çeşitli hedefler arasında ödünleşim yapmak için kapsamlı bir yaklaşım sağlamak için fayda teorisinin temellerini daha da geliştirdiler. [2] Stanford Üniversitesi'nden mühendislik profesörü Ron Howard ve karar analisti Jim Matheson tarafından karar analizi üzerine bir dizi okuma 1977'de yayınlandı; bu, 1984'te iki ciltlik bir çalışmaya genişletildi.
Karar Analizi Topluluğu, Yöneylem Araştırması ve Yönetim Bilimleri Enstitüsü'nü (INFORMS) oluşturmak üzere The Institute of Management Sciences (TIMS) ile birleşen Amerika Yöneylem Araştırması Topluluğu (ORSA) içinde özel bir ilgi grubu olarak 1980 yılında kuruldu. 2004 yılından itibaren Decision Analysis, INFORMS tarafından uzmanlaşmış bir dergi olarak yayımlanmaya başlamıştır.
Karar Analizi Nasıl Çalışır?
Karar analizi (da) süreci beş farklı adıma bölünmüştür
1. Sorunu veya fırsatı tanımlama
Bu adım, bir soruna veya fırsata katkıda bulunan faktörlerin belirlenmesini içerir.
2. Hedeflerin belirlenmesi
Bu adım, karar vericinin ulaşmak istediği hedefleri belirlemeyi içerir.
3. Olası çözümlerin geliştirilmesi
Bu adım, soruna veya fırsata yönelik olası çözümlerin geliştirilmesini ve değerlendirilmesini içerir.
4. En iyi çözümü seçmek
Bu adım, hedeflere ve kısıtlamalara dayalı olarak mümkün olan en iyi çözümü seçmeyi içerir.
5. Çözümü uygulama
Bu adım, seçilen çözümün uygulanmasını ve ilerlemesinin izlenmesini içerir.
Karar analizi (da), risk analizi veya fırsat sırasında bir problemdeki tüm ilgili bilgileri ve faktörleri göz önünde bulundurmak ve mümkün olan en iyi çözümü belirlemek isteyen karar vericiler için yararlı bir araçtır. DA'nın sihirli değnek olmadığına dikkat etmek önemlidir; en iyi kararın verileceğini garanti etmez. Ancak, karar vericilerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilecek değerli bir araçtır.
Karar Analizi Sürecinin Önemi
Karar analizi süreci önemlidir, çünkü bir karar verilirken ilgili tüm bilgilerin dikkate alınmasını sağlamaya yardımcı olur. Ayrıca kısıtlamalar ve mevcut kaynaklar göz önüne alındığında mümkün olan en iyi çözümü belirlemeye yardımcı olur.
Karar analizi, işletmeler ve kuruluşlar için değerli bir araçtır çünkü kararların kalitesini artırmaya yardımcı olabilir. Doğru kullanıldığında, karar vermeyle ilgili riskleri azaltmaya yardımcı olabilir ve aynı zamanda zamandan ve paradan tasarruf etmeye de yardımcı olabilir.
Karar analizi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli durumlarda kullanılabilir:
- Yatırım kararları vermek
- Bir pazarlama stratejisi seçmek
- Yeni bir ürün veya hizmet seçmek
- Bir iş planı geliştirmek
- Organizasyon değişiklikleri yapmak
- Risklerin ve fırsatların değerlendirilmesi
Karar Analizi Ne Zaman Kullanılmalı?
Karar analizi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli durumlarda kullanılabilir:
- Dikkate alınması gereken birden fazla hedef olduğunda
- Birden fazla seçenek mevcut olduğunda
- Gelecekle ilgili belirsizlik olduğunda
- Kaynaklar sınırlı olduğunda
- Bir kararın sonuçları önemli olduğunda
Kendinizi bu durumlardan birinde bulursanız, DA sizin için doğru araç olabilir.
Karar Analiz Yöntemleri
Karar analizinde kullanılabilecek çeşitli yöntemler vardır. En yaygın yöntemlerden bazıları şunlardır:
- Karar ağaçları
- Şema Teorisi
- Simülasyon
- Doğrusal programlama
- karar matrisleri
- Buluşsal yöntemler, vb.
Hangi yöntemi kullanacağınız, içinde bulunduğunuz duruma ve vermeniz gereken kararın türüne bağlı olacaktır.
Karar ağaçları
Karar ağacı, karar analizi sürecinin grafiksel bir temsilidir. Karar vermede yer alan farklı adımları görselleştirmek için yararlı bir araçtır. Karar ağaçları, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanılabilir:
- Karar vermede yer alan farklı adımları anlama
- Karar vermede hangi faktörlerin en önemli olduğunu belirlemek
- Farklı seçeneklerin değerlendirilmesi
- Riskleri ve fırsatları analiz etmek
Karar ağaçları, işletmeler ve kuruluşlar için değerli bir araçtır çünkü kararların kalitesini artırmaya yardımcı olabilirler. Doğru kullanıldıklarında, karar vermeyle ilgili riskleri azaltmaya yardımcı olabilir ve aynı zamanda zamandan ve paradan tasarruf etmeye de yardımcı olabilirler.
Beklenen Değer (EV)
Beklenen değer (EV), bir kararın beklenen sonucunu ölçen istatistiksel bir kavramdır. EV, her olası sonucun olasılığının o sonucun değeriyle çarpılmasıyla hesaplanır. Ortaya çıkan toplam, beklenen değerdir.
Beklenen Değer Formülü-
Beklenen değer formülü, bir kararın beklenen sonucunu hesaplamak için kullanılır. Formül:
EV = (A Olayının Olasılığı) x (A Olayının Değeri) + (B Olayının Olasılığı) x (B Olayının Değeri) + …
Örneğin, A hisse senedine veya B hisse senedine yatırım yapma seçeneğine sahip olduğunuz bir durumu düşünün. A Hisse Senedi %50 değerinde %10 artış ve %50 değerinde %5 azalma şansına sahiptir. Stok B'nin değerinin %60 olasılıkla %15 oranında artması ve %40 oranında değerinin %10 oranında düşmesi olasılığı vardır.
Stok A ve stok B için beklenen değerler:
Stok A: (0,5 x 0,1) + (0,5 x -0,05) = 0,025
Stok B: (0,6 x 0,15) + (0,4 x -0,1) = 0,045
Bu örnekte, B hisse senedinin beklenen değeri, A hisse senedinin beklenen değerinden daha yüksektir. Bu, ortalama olarak, B hisse senedinin A hissesinden daha iyi bir yatırım olduğu anlamına gelir.
Bayes Ağları
Bayes ağı, karar analizi sürecinin grafiksel bir temsilidir. Karar vermede yer alan farklı adımları görselleştirmek için yararlı bir araçtır. Bayes ağları, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanılabilir:
- Karar vermede yer alan farklı adımları anlama
- Karar vermede hangi faktörlerin en önemli olduğunu belirlemek
- Farklı seçeneklerin değerlendirilmesi
- Riskleri ve fırsatları analiz etmek
Bayes ağları, işletmeler ve kuruluşlar için değerli bir araçtır çünkü kararların kalitesini artırmaya yardımcı olabilirler. Doğru kullanıldıklarında, karar vermeyle ilgili riskleri azaltmaya yardımcı olabilir ve aynı zamanda zamandan ve paradan tasarruf etmeye de yardımcı olabilirler.
Monte Carlo simülasyonu
Monte Carlo simülasyonu, farklı sonuçların olasılığını modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Monte Carlo simülasyonu genellikle gelecekle ilgili belirsizliğin olduğu durumlarda kullanılır.
Örneğin, A hisse senedine yatırım yapıp yapmamaya karar vermeye çalıştığınız bir durumu düşünün. Hisse senedinin değerinin %50 artma ihtimalinin %10 olduğuna ve hisse senedinin düşme ihtimalinin %50 olduğuna inanıyorsunuz. değer olarak %5 oranında. Ancak gelecekte ne olacağından emin değilsiniz.
Bu durumda, olası sonuçları modellemek için Monte Carlo simülasyonunu kullanabilirsiniz. Simülasyonun sonuçları size kararınızın olası sonucunu gösterecektir.
Çok kriterli karar analizi (MCDA)
Çok kriterli karar analizi (MCDA), çoklu seçenekleri değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir. ÇKDA genellikle dikkate alınması gereken birden çok faktör olduğunda ve tek bir kriter kullanarak seçenekleri karşılaştırmanın zor olduğu durumlarda kullanılır.
Örneğin, hangi hisse senedine yatırım yapacağınıza karar vermeye çalıştığınız bir durumu düşünün. İki seçeneğiniz var: A hisse senedi ve B hisse senedi. yatırım. Bu durumda seçenekleri değerlendirmek için MCDA'yı kullanabilirsiniz. MCDA, seçtiğiniz kriterlere göre başarılı olma olasılığı en yüksek seçeneği belirlemenize yardımcı olacaktır.
Şema Teorisi
Fayda teorisi, faydanın ölçülmesiyle ilgilenen bir karar analizi dalıdır. Fayda, bir kişinin belirli bir karardan aldığı memnuniyetin bir ölçüsüdür. Çok özellikli fayda teorisi, farklı seçeneklerin değerini değerlendirmek için kullanılır. Ayrıca, farklı seçeneklerin yararını karşılaştırmak için de kullanılır.
Doğrusal programlama
Doğrusal programlama, doğrusal bir işlevi optimize etmek için kullanılan matematiksel bir tekniktir. Doğrusal programlama genellikle dikkate alınması gereken birden fazla değişkenin olduğu ve tek bir kriter kullanarak en iyi çözümü bulmanın zor olduğu durumlarda kullanılır.
Örneğin, kaynaklarınızı nasıl tahsis edeceğinize karar vermeye çalıştığınız bir durumu düşünün. Sınırlı miktarda paranız var ve bunu nasıl harcayacağınıza karar vermeniz gerekiyor. Ayrıca sınırlı bir süreniz var ve onu nasıl kullanacağınıza karar vermeniz gerekiyor. Bu durumda, en uygun çözümü bulmak için doğrusal programlamayı kullanabilirsiniz. Doğrusal programlama, seçtiğiniz kısıtlamalara göre kaynaklarınızı tahsis etmenin en iyi yolunu bulmanıza yardımcı olacaktır.
Sezgisel
Buluşsal yöntemler, karar vermek için kullanılabilecek basit kurallardır. Buluşsal yöntemler genellikle belirsizliğin olduğu ve seçenekleri tek bir kriter kullanarak karşılaştırmanın zor olduğu durumlarda kullanılır.
Örneğin, hangi hisseye yatırım yapacağınıza karar vermeye çalıştığınız bir durumu düşünün. İki seçeneğiniz var: A hissesi ve B hissesi. Bir karar. Bu durumda, karar vermek için buluşsal yöntemi kullanabilirsiniz. Basit bir buluşsal yöntem, beklenen getirisi daha yüksek olan hisse senedini seçmektir.
Karar Analizi Modellemesi
Karar analizi modellemesi, yönetim biliminin önemli bir bileşenidir ve çeşitli durumlarda büyük etki yaratmak için kullanılabilir. Etki diyagramları, bir problemdeki farklı faktörler arasındaki ilişkileri temsil etmek için kullanılan yaygın bir karar analizi modeli türüdür. Karar analizi, bir problemi bileşen parçalarına ayırarak ve bunlar arasındaki ilişkileri değerlendirerek karmaşık kararlar almaya yardımcı olmak için kullanılabilir.
Karar Analizi Gerçek Dünya Örnekleri
Karar analizi yöntemlerinin kullanımına ilişkin yaygın örneklerden bazıları şunlardır:
- Bir iş stratejik karar grubunda, müşteri satın alma davranışını incelemek veya yeni bir ürün lansmanına karar vermek için
- Sağlık hizmetlerinde, bir hasta için en etkili tedaviyi seçmek
- Hükümette, kamu politikası geliştirmek için
- Pazarlamada çok özellikli karar vermede, hedef pazarları belirlemek veya promosyon kampanyaları tasarlamak
- Üretimde, en verimli üretim sürecini seçmek
- Lojistikte, dağıtım planları geliştirmek veya nakliye rotalarını seçmek.
Çözüm!
Son olarak, Karar Analizinin çeşitli durumlarda kullanılabilecek oldukça faydalı bir araç olduğu açıktır. Çeşitli değişkenleri ve kriterleri dikkate alarak daha iyi kararlar vermemize yardımcı olur.
Karar analizi, çoklu seçenekleri değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir. Karar Analizinin belirsiz sonuçlar hakkında netlik sağlamada ne kadar etkili olduğunu düşünüyorsunuz?
Olumlu nihai sonuçları bulmak için Karar Analizinin ne zaman kullanılabileceğine dair bazı örnekler nelerdir? Lütfen düşüncelerinizi aşağıdaki yorumlar bölümünde paylaşın.