Die Entscheidungsanalyse (DA) ist ein strukturierter Ansatz zur Entscheidungsfindung, bei dem die Faktoren identifiziert und bewertet werden, die zu einem Problem oder einer Chance beitragen, und anschließend mögliche Lösungen entwickelt und bewertet werden.

Mithilfe der Entscheidungsanalyse (DA) können Entscheidungen über einzelne Handlungsoptionen getroffen oder mehrere Optionen verglichen werden. Es ist ein nützliches Werkzeug für Entscheidungsträger, die alle relevanten Faktoren eines Problems oder einer Chance berücksichtigen und die bestmögliche Lösung ermitteln möchten.

Was ist Entscheidungsanalyse (DA)?

Definition: Unter Entscheidungsanalyse (DA) versteht man den Prozess der Potenzialanalyse und -bewertung Ergebnisse verschiedener Handlungsoptionen, um die beste auszuwählen mögliche Option. Der Zweck der Entscheidungsanalyse besteht darin, angesichts der Einschränkungen und verfügbaren Ressourcen die günstigste Lösung für ein Problem oder eine Chance zu ermitteln.

Die Entscheidungsanalyse ist eine Technik zum Treffen wichtiger Geschäftsentscheidungen, die den Einsatz quantitativer, visueller und systematischer Methoden beinhaltet. Die Entscheidungsanalyse nutzt eine Vielzahl von Instrumenten sowie Psychologie, Wirtschaftsprinzipien und Managementtheorien. Die Entscheidungsanalyse ist ein leistungsstarkes Instrument, mit dem wichtige Aspekte eines Problems formal bewertet und optimale Behandlungsstrategien entwickelt werden können.

Entscheidungsanalyse verstehen

Die Entscheidungsanalyse (da) ist eine Methode zur Analyse aller relevanten Daten zur Unterstützung des Entscheidungsprozesses, die Elemente der Psychologie, Managementansätze, des Lernens und der Ökonomie umfasst. Es wird häufig verwendet, um Entscheidungen zu bewerten, die viele Variablen und viele potenzielle Ergebnisse oder Ziele beinhalten. Dieser Ansatz kann von Einzelpersonen oder Gruppen genutzt werden, die Risikomanagement, Kapitalinvestitionen oder strategische Geschäftsentscheidungen treffen möchten.

Der Zweck der Entscheidungsanalyse besteht darin, sicherzustellen, dass Entscheidungen unter Berücksichtigung aller relevanten Informationen und berücksichtigten Alternativen getroffen werden. Beispielsweise könnte ein Unternehmen es nutzen, um Investitionsentscheidungen in Millionenhöhe zu treffen, oder eine Einzelperson könnte es nutzen, um ihre Altersvorsorge zu planen. Die Grundlagen der Entscheidungsanalyse können zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden, die von komplexen Geschäftssituationen bis hin zu einfachen Alltagsproblemen reichen.

Geschichte. Entscheidungsanalyse

Der Mathematiker und Philosoph Frank Ramsey begann 1931 mit der Entwicklung des Konzepts der subjektiven Wahrscheinlichkeit als Maß für die Überzeugungen oder Unsicherheiten einer Person. In den 1940er Jahren entwickelten der Mathematiker John von Neumann und der Ökonom Oskar Morgenstern die axiomatische Grundlage der Nutzentheorie als Mittel zum Ausdruck von Präferenzen. unter unsicheren Szenarien. Leonard Jimmy Savage, ein Statistiker, entwickelte später in den frühen 1950er Jahren einen alternativen axiomatischen Rahmen für die Entscheidungsanalyse. Die daraus resultierende Erwartungsnutzentheorie basiert auf einer vollständigen axiomatischen Struktur für das Handeln in unsicheren Situationen.

Diese frühen theoretischen Durchbrüche wurden dann verfeinert und populär gemacht, was zur Entwicklung einer Reihe von Entscheidungsanalysetechniken führte, die heute weithin gelehrt werden (z. B. an Wirtschaftshochschulen und Fakultäten für Wirtschaftsingenieurwesen). Im Jahr 1968 veröffentlichte Howard Raiffa von der Harvard Business School einen kurzen, leicht lesbaren Einführungstext zu diesem Thema. 1976 entwickelten Ralph Keeney und Howard Raiffa die Grundlagen der Nutzentheorie weiter, um einen integrierten Ansatz für Kompromisse über mehrere Ziele hinweg bereitzustellen. [2] 1977 wurde eine Sammlung von Materialien zur Entscheidungsanalyse veröffentlicht, die vom Ingenieurprofessor Ron Howard von der Stanford University und dem Entscheidungsanalytiker Jim Matheson verfasst wurde; dieses wurde 1984 zu einem zweibändigen Werk erweitert.

Die Decision Analysis Society wurde 1980 als spezielle Interessengruppe innerhalb der Operations Research Society of America (ORSA) gegründet, die mit dem Institute of Management Sciences (TIMS) zum Institute of Operations Research and Management Sciences (INFORMS) fusionierte. Seit 2004 erscheint „Decision Analysis“ als Fachzeitschrift bei INFORMS.

Wie funktioniert eine Entscheidungsanalyse?

Der Prozess der Entscheidungsanalyse (da) ist in fünf verschiedene Schritte unterteilt.

1. Identifizieren Sie das Problem oder die Chance

In diesem Schritt geht es darum, die Faktoren zu identifizieren, die zum Problem oder zur Chance beitragen.

2. Ziele setzen

In diesem Schritt geht es darum, die Ziele zu identifizieren, die der Entscheidungsträger erreichen möchte.

3. Entwicklung möglicher Lösungen

In diesem Schritt geht es darum, mögliche Lösungen für ein Problem oder eine Chance zu entwickeln und zu bewerten.

4. Auswahl der besten Lösung

Dieser Schritt beinhaltet die Auswahl der bestmöglichen Lösung basierend auf Zielen und Einschränkungen.

5. Durchführungsbeschlüsse

Dieser Schritt umfasst die Implementierung der gewählten Lösung und die Überwachung ihres Fortschritts.

Entscheidungsanalyse (da) - nützliches Werkzeug für Entscheidungsträger, die bei einer Risiko- oder Chancenanalyse alle relevanten Informationen und Problemfaktoren berücksichtigen und die bestmögliche Lösung ermitteln möchten. Es ist wichtig zu beachten, dass DA kein Allheilmittel ist; Es ist keine Garantie dafür, dass die beste Entscheidung getroffen wird. Es ist jedoch ein wertvolles Instrument, das Entscheidungsträgern helfen kann, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Bedeutung des Entscheidungsanalyseprozesses

Der Prozess der Entscheidungsanalyse ist wichtig, da er dazu beiträgt, sicherzustellen, dass bei der Entscheidungsfindung alle relevanten Informationen berücksichtigt werden. Es hilft auch dabei, angesichts der Einschränkungen und verfügbaren Ressourcen die bestmögliche Lösung zu finden.

Die Entscheidungsanalyse ist ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen und Organisationen, weil sie helfen kann Qualität verbessern Entscheidungen. Bei richtiger Anwendung kann es dazu beitragen, die mit der Entscheidungsfindung verbundenen Risiken zu verringern und außerdem Zeit und Geld zu sparen.

Die Entscheidungsanalyse kann in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt werden, darunter:

  1. Investitionsentscheidungen treffen
  2. Wahl des Marketings Strategie
  3. Auswahl eines neuen Produkts oder einer neuen Dienstleistung
  4. Entwicklung eines Businessplans
  5. Organisatorische Veränderungen vornehmen
  6. Risiken und Chancen einschätzen

Wann sollte eine Entscheidungsanalyse eingesetzt werden?

Die Entscheidungsanalyse kann in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt werden, darunter:

  1. Wenn mehrere Ziele berücksichtigt werden müssen
  2. Wenn mehrere Optionen verfügbar sind
  3. Wenn Unsicherheit über die Zukunft herrscht
  4. Wenn die Ressourcen begrenzt sind
  5. Wenn die Konsequenzen einer Entscheidung erheblich sind

Wenn Sie sich in einer dieser Situationen befinden, ist DA möglicherweise das richtige Werkzeug für Sie.

Methoden. Entscheidungsanalyse

Es gibt viele Techniken, die bei der Entscheidungsanalyse eingesetzt werden können. Zu den gängigsten Methoden gehören:

  1. Entscheidungsbäume
  2. Nützlichkeitstheorie
  3. Modellierung
  4. Linienprogrammierung
  5. Entscheidungsmatrizen
  6. Heuristiken usw.

Welche Methode Sie verwenden, hängt von der Situation ab, in der Sie sich befinden, und von der Art der Entscheidung, die Sie treffen müssen.

Entscheidungsbäume

Ein Entscheidungsbaum ist eine grafische Darstellung des Entscheidungsanalyseprozesses. Das ist nützlich Visualisierungstool verschiedene Phasen der Entscheidungsfindung. Entscheidungsbäume können für verschiedene Zwecke verwendet werden, darunter:

  1. Die verschiedenen Phasen der Entscheidungsfindung verstehen
  2. Bestimmen, welche Faktoren bei der Entscheidungsfindung am wichtigsten sind
  3. Bewertung verschiedener Optionen
  4. Risiko- und Chancenanalyse

Entscheidungsbäume sind ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen und Organisationen, da sie dazu beitragen können, die Qualität von Entscheidungen zu verbessern. Bei richtiger Anwendung können sie dazu beitragen, die mit der Entscheidungsfindung verbundenen Risiken zu reduzieren und Zeit und Geld zu sparen.

Erwarteter Wert (EV). Entscheidungsanalyse

Der Erwartungswert (EV) ist ein statistisches Konzept, das das erwartete Ergebnis einer Entscheidung misst. EV wird berechnet, indem die Wahrscheinlichkeit jedes möglichen Ergebnisses mit dem Wert dieses Ergebnisses multipliziert wird. Der resultierende Betrag ist der Erwartungswert.

Formel für den erwarteten Wert:

Mit der Erwartungswertformel wird das erwartete Ergebnis einer Entscheidung berechnet.

EV = (Wahrscheinlichkeit von Ereignis A) x (Wert von Ereignis A) + (Wahrscheinlichkeit von Ereignis B) x (Wert von Ereignis B) + …

Stellen Sie sich beispielsweise eine Situation vor, in der Sie die Möglichkeit haben, entweder in Aktie A oder in Aktie B zu investieren. Bei Aktie A besteht eine 50-prozentige Chance, dass ihr Wert um 10 % steigt, und eine 50-prozentige Chance, dass ihr Wert um 5 % sinkt. Bei Aktie B besteht eine 60-prozentige Chance auf einen Wertzuwachs von 15 % und eine 40-prozentige Chance auf einen Wertverlust von 10 %.

Die erwarteten Werte für die Anteile A und B sind:

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

In diesem Beispiel ist der erwartete Wert von Aktie B höher als der erwartete Wert von Aktie A. Das bedeutet, dass Aktie B im Durchschnitt eine bessere Investition ist als Aktie A.

Bayesianische Netzwerke

Ein Bayesianisches Netzwerk ist eine grafische Darstellung des Entscheidungsanalyseprozesses. Dies ist ein nützliches Werkzeug zur Visualisierung der verschiedenen Phasen der Entscheidungsfindung. Bayesianische Netzwerke können für verschiedene Zwecke verwendet werden, darunter:

  1. Die verschiedenen Phasen der Entscheidungsfindung verstehen
  2. Bestimmen welche Faktoren sind die meisten wichtig bei der Entscheidungsfindung
  3. Bewertung verschiedener Optionen
  4. Risiko- und Chancenanalyse

Bayesianische Netzwerke sind ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen und Organisationen, da sie dabei helfen können, die Qualität von Entscheidungen zu verbessern. Bei richtiger Anwendung können sie dazu beitragen, die mit der Entscheidungsfindung verbundenen Risiken zu reduzieren und Zeit und Geld zu sparen.

Monte-Carlo-Simulation. Entscheidungsanalyse

Die Monte-Carlo-Simulation ist eine statistische Technik, die zur Modellierung der Wahrscheinlichkeit unterschiedlicher Ergebnisse verwendet wird. Die Monte-Carlo-Simulation wird häufig in Situationen eingesetzt, in denen Unsicherheit über die Zukunft besteht.

Stellen Sie sich beispielsweise eine Situation vor, in der Sie entscheiden möchten, ob Sie in Aktie A investieren möchten oder nicht. Sie glauben, dass eine 50-prozentige Chance besteht, dass der Aktienkurs um 10 % steigt, und eine 50-prozentige Chance, dass der Aktienkurs sinkt . zum Selbstkostenpreis um 5 %. Sie sind sich jedoch nicht sicher, was in Zukunft passieren wird.

In dieser Situation können Sie die Monte-Carlo-Simulation verwenden, um mögliche Ergebnisse zu simulieren. Die Simulationsergebnisse zeigen Ihnen das wahrscheinliche Ergebnis Ihrer Entscheidung.

Multikriterielle Entscheidungsanalyse (MCDA)

Die multikriterielle Entscheidungsanalyse (MCDA) ist eine Technik, die zur Bewertung mehrerer Optionen verwendet wird. MCDA wird häufig verwendet, wenn mehrere Faktoren berücksichtigt werden müssen und es schwierig ist, Optionen anhand eines einzigen Kriteriums zu vergleichen.

Stellen Sie sich beispielsweise eine Situation vor, in der Sie entscheiden möchten, in welche Aktien Sie investieren möchten. Sie haben zwei Möglichkeiten: Aktie A und Aktie B. Sie müssen viele Faktoren berücksichtigen, wie zum Beispiel die erwartete Rendite, das Risiko und den Aktienkurs. Investitionen. In dieser Situation können Sie MCDA zur Bewertung von Optionen verwenden. MCDA hilft Ihnen dabei, anhand der von Ihnen ausgewählten Kriterien die Option zu ermitteln, die am wahrscheinlichsten zum Erfolg führt.

Nützlichkeitstheorie. Entscheidungsanalyse

Die Nutzentheorie ist ein Zweig der Entscheidungsanalyse, der sich mit der Messung des Nutzens befasst. Der Nutzen ist ein Maß für die Zufriedenheit, die eine Person durch eine Entscheidung erhält. Die Multi-Attribut-Utility-Theorie wird verwendet, um den Wert verschiedener Optionen zu bewerten. Es wird auch verwendet, um den Nutzen verschiedener Optionen zu vergleichen.

Linienprogrammierung

Es handelt sich um eine mathematische Methode zur Optimierung einer linearen Funktion. Lineare Programmierung wird häufig in Situationen verwendet, in denen mehrere Variablen berücksichtigt werden müssen und es schwierig ist, anhand eines einzigen Kriteriums die beste Lösung zu finden.

15 Tipps, um mit gutem Beispiel voranzugehen und eine bessere Führungskraft zu werden.

Stellen Sie sich beispielsweise eine Situation vor, in der Sie entscheiden möchten, wie Sie Ihre Ressourcen zuweisen möchten. Sie haben nur einen begrenzten Geldbetrag und müssen entscheiden, wie Sie ihn ausgeben. Außerdem steht Ihnen nur eine begrenzte Zeit zur Verfügung und Sie müssen entscheiden, wie Sie diese nutzen. In dieser Situation können Sie die lineare Programmierung verwenden, um die optimale Lösung zu finden. Mithilfe der linearen Programmierung können Sie angesichts der von Ihnen gewählten Einschränkungen den besten Weg finden, Ressourcen zuzuweisen.

Heuristik

Heuristiken sind einfache Regeln, anhand derer Entscheidungen getroffen werden können. Heuristiken werden häufig in Situationen eingesetzt, in denen Unsicherheit besteht und es schwierig ist, Optionen auf der Grundlage desselben Kriteriums zu vergleichen.

Stellen Sie sich beispielsweise eine Situation vor, in der Sie entscheiden möchten, in welche Aktien Sie investieren möchten. Sie haben zwei Möglichkeiten: Aktie A und Aktie B. Sie sind sich nicht sicher, was in Zukunft passieren wird, haben aber nur eine begrenzte Zeit dafür. Lösung. In dieser Situation können Sie Heuristiken verwenden, um eine Entscheidung zu treffen. Eine einfache Heuristik besteht darin, die Aktie auszuwählen, die die höhere erwartete Rendite aufweist.

Modellieren. Entscheidungsanalyse

Die Modellierung von Entscheidungsanalysen ist ein zentraler Bestandteil der Managementwissenschaft und kann in einer Vielzahl von Situationen effektiv eingesetzt werden. Einflussdiagramme sind ein gängiger Typ Analysemodelle Lösungen, die verwendet werden, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren in einem Problem darzustellen. Mithilfe der Entscheidungsanalyse können komplexe Entscheidungen getroffen werden, indem ein Problem in seine Bestandteile zerlegt und die Beziehungen zwischen ihnen bewertet werden.

Entscheidungsanalyse, Beispiele aus dem wirklichen Leben

Einige gängige Beispiele für den Einsatz von Entscheidungsanalysetechniken sind:

  1. In einer geschäftsstrategischen Entscheidungsgruppe, um das Kaufverhalten von Kunden zu untersuchen oder zu entscheiden, ein neues Produkt auf den Markt zu bringen.
  2. Im Gesundheitswesen die Auswahl der wirksamsten Behandlung für einen Patienten
  3. In der Regierung zur Entwicklung der öffentlichen Ordnung
  4. Wenn Sie Multi-Attribut-Marketingentscheidungen treffen, um Zielmärkte zu identifizieren oder zu entwickeln Werbung Kampagnen.
  5. In der Fertigung gilt es, den effizientesten Produktionsprozess auszuwählen.
  6. In der Logistik zur Entwicklung von Vertriebsplänen oder zur Auswahl von Transportrouten.

Fazit!

Abschließend ist klar, dass die Entscheidungsanalyse ein sehr nützliches Instrument ist, das unter verschiedenen Umständen eingesetzt werden kann. Dies hilft uns, bessere Urteile zu fällen, indem wir mehrere Variablen und Kriterien berücksichtigen.

Die Entscheidungsanalyse ist eine Technik, die zur Bewertung mehrerer Optionen verwendet wird. Wie effektiv ist die Entscheidungsanalyse Ihrer Meinung nach, um Klarheit über ungewisse Ergebnisse zu schaffen?

Kundenmanagement – ​​Definition, Elemente, Prozess

Wie verwaltet man Aufgaben?

Effektive Kommunikation. 27 Merkmale der Kommunikation

Druckerei АЗБУКА