Co to jest analiza decyzji (DA)?
Analiza decyzji (DA) to systematyczne, ilościowe i wizualne podejście do zajmowania się i oceniania ważnych wyborów, z którymi czasami spotykają się firmy. Ronald A. Howard, profesor nauk o zarządzaniu i inżynierii na Uniwersytecie Stanforda, jest uznawany za twórcę tego terminu w 1964 roku. Pomysł ten jest stosowany zarówno przez duże, jak i małe korporacje, podejmując różnego rodzaju decyzje, w tym zarządzanie, operacje, marketing, kapitał inwestycje lub strategiczne wybory.
Zrozumienie analizy decyzji (DA)
Analiza decyzji wykorzystuje różnorodne narzędzia do oceny wszystkich istotnych informacji pomocnych w procesie decyzyjnym i obejmuje aspekty psychologii, technik zarządzania, szkolenia i ekonomii. Często służy do oceny decyzji podejmowanych w kontekście wielu zmiennych i które mają wiele możliwych wyników lub celów. Z tego procesu mogą korzystać osoby lub grupy podejmujące decyzje związane z zarządzaniem ryzykiem, inwestycjami kapitałowymi i strategicznymi decyzjami biznesowymi.
Kluczowe dania na wynos
- Analiza decyzji to systematyczne, ilościowe i wizualne podejście do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych. Analiza decyzji wykorzystuje różnorodne narzędzia, a także uwzględnia aspekty psychologii, technik zarządzania i ekonomii. Ryzyko, inwestycje kapitałowe i strategiczne decyzje biznesowe to obszary, w których decyzje analizy można zastosować. Drzewa decyzyjne i diagramy wpływów są wizualnymi reprezentacjami, które pomagają w procesie analizy. Krytycy twierdzą, że analiza decyzji może łatwo doprowadzić do paraliżu analizy, a ze względu na przeciążenie informacjami niemożność podjęcia jakichkolwiek decyzji.
Graficzne przedstawienie alternatyw i możliwych rozwiązań, a także wyzwań i niepewności, można utworzyć na drzewie decyzyjnym lub diagramie wpływu. Opracowano również bardziej wyrafinowane modele komputerowe, aby wspomóc proces analizy decyzji.
Celem takich narzędzi jest zapewnienie decydentom alternatywnych rozwiązań przy dążeniu do osiągnięcia celów biznesowych, przy jednoczesnym zarysowaniu niepewności i zapewnieniu miar, w jakim stopniu cele zostaną osiągnięte, jeśli zostaną osiągnięte ostateczne wyniki. Niepewności są zazwyczaj wyrażane jako prawdopodobieństwa, natomiast tarcia między sprzecznymi celami są rozpatrywane w kategoriach kompromisów i funkcji użyteczności. Oznacza to, że cele są postrzegane pod kątem ich wartości lub, jeśli zostaną osiągnięte, oczekiwanej wartości dla organizacji.
Pomimo pomocnej natury analizy decyzji, krytycy sugerują, że główną wadą tego podejścia jest „paraliż analizy”, który jest nadmiernym przemyśleniem sytuacji do tego stopnia, że nie można podjąć żadnej decyzji. Ponadto niektórzy badacze badający metodologie stosowane przez decydentów twierdzą, że ten rodzaj analizy nie jest często wykorzystywany.
Przykłady analizy decyzji
Jeśli firma deweloperska decyduje o budowie nowego centrum handlowego w danej lokalizacji, może zbadać kilka elementów, które pomogą w podejmowaniu decyzji. Mogą one obejmować ruch w proponowanej lokalizacji w różnych dniach tygodnia o różnych porach, popularność podobnych centrów handlowych w okolicy, dane demograficzne, lokalną konkurencję i preferowane nawyki zakupowe ludności obszaru. Wszystkie te elementy można umieścić w programie analizy decyzji i przeprowadzić różne symulacje, które pomogą firmie podjąć decyzję dotyczącą centrum handlowego.
Jako kolejny przykład firma ma patent na nowy produkt, który powinien osiągnąć szybką sprzedaż przez dwa lata, zanim stanie się nieaktualny. Firma staje przed wyborem, czy sprzedać patent teraz, czy zbudować produkt we własnym zakresie. Każda opcja ma możliwości, ryzyko i kompromisy, które można analizować za pomocą drzewa decyzyjnego, które uwzględnia korzyści ze sprzedaży wersetów patentowych tworzących produkt we własnym zakresie. W obrębie tych dwóch gałęzi drzewa można utworzyć kolejną grupę drzew decyzyjnych w celu rozważenia takich rzeczy, jak optymalna cena sprzedaży patentu lub koszty i korzyści związane z wytwarzaniem produktu we własnym zakresie.
