Modelado de decisiones

Modelado para la Toma de Decisiones

Marzo 2017 - año 10 Nro. 68

Herramientas para el

Análisis de Negocios

Modelado para la Toma de Decisiones

por Sergio Salimbeni

Marzo 2017

Basado en el “A GUI D E TO T H E BUS I N ES S A N A LYS I S BODY O F KNOWL EDGE ® v.3”

2 www.activus.com.ar [email protected]

Modelado para la toma de decisiones

Marzo 2017

Introducción

Una de las tareas principales del gestor es la toma

de decisiones. Puede ser individual o grupal a

través de un “Centro Decisor”. Conforme el

entorno, la cantidad de variables y las

interacciones, existen innumerables técnicas y

herramientas para abordarlas. Se publica en este

artículo los conceptos fundamentales de los

sistemas de ayuda para la toma de decisiones.

El proceso en la toma de decisiones es el que se

ilustra a continuación.

Consiste en la colecta de los datos, su posterior

procesamiento, es decir su análisis, a partir del cual

se dice que se cuenta ya con información, la cual es

la base para la toma de decisiones.

Proceso de toma de decisiones

Son, al menos, seis los pasos los que se deben

seguir:

Identificar con claridad el problema en

cuestión.

Elaborar una lista con las posibles

alternativas.

Identificar los posibles resultados.

Listar el “pago” o “castigo” de cada

alternativa.

Seleccionar uno de los modelos

matemáticos del proceso de toma de

decisiones.

Aplicar el modelo, y tomar la decisión.

Breve Clasificación

Para su ordenamiento y estudio, se pueden

clasificar los sistemas para la toma de decisiones

de acuerdo al entorno y la cantidad de agentes de

interacción. Se enumeran a continuación los más

habituales.

En base a cantidad de criterios:

a. Criterio Único

b. Multicriterio (MCDA)

En base a cantidad de Interacciones:

c. No existe interacción alguna

d. Agentes que reconocen una mutua interacción

(Teoría de los Juegos)

Tres escenarios posibles:

Bajo Certidumbre: El tomador de decisión conoce

con certeza las consecuencias de cada una de las

alternativas (ej: plazos fijos).

Bajo Riesgo: Conoce las probabilidades

Bajo Incertidumbre: No conoce probabilidades de

ocurrencia.

Técnicas y herramientas tales como criterios Maxi-

Max, Markov, Programación lineal, cálculo

diferencial, teoría de los juegos o AHP para

multicriterio, son tan sólo algunas de las técnicas

utilizadas, las cuales describiremos en detalle en

próximos artículos.

Cálculo Diferencial

Programación Lineal

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Regresión y Correlación

Teoría de filas de espera


1. Propósito

El modelado de decisiones muestra cómo se toman las

decisiones empresariales que se dan repetidamente

durante la vida de la organización.

2. Descripción

Los modelos de decisión muestran cómo los datos y el

conocimiento se combinan para tomar una decisión

específica.

Los modelos de decisión pueden usarse tanto para

decisiones sencillas como complejas.

Los modelos de decisión sencillos utilizan una sola tabla

de decisión o árbol de decisión para mostrar cómo un

conjunto de reglas de negocio, que operan en un

conjunto común de elementos de datos, se combinan

para crear una decisión.

Los modelos de decisión complejos dividen las

decisiones en sus componentes individuales para que

cada parte de la decisión pueda ser descripta por

separado y el modelo pueda mostrar cómo se combinan

esas piezas para tomar una decisión global.

La información que debe estar disponible para tomar la

decisión y cualquier sub-decisión puede ser

descompuesta. Cada sub-decisión se describe en

términos de las reglas de negocio requeridas para tomar

esa parte de la misma.

Un modelo de decisión integral es un modelo general

vinculado a procesos, medidas de desempeño y

organizaciones. Muestra de dónde vienen las reglas de

negocio y representa decisiones analíticamente.

Las reglas de negocio involucradas en una decisión dada

pueden ser definitorias o de comportamiento. Por

ejemplo, una decisión "validar orden" puede comprobar

que el importe del impuesto se calcula correctamente

(una regla de definición) y que la dirección de

facturación coincide con la tarjeta de crédito

proporcionada (una regla de comportamiento).

Las tablas de decisión y los árboles de decisión definen

cómo se toma una decisión específica.

Un modelo de decisión gráfica se puede construir en

varios niveles. Un modelo de alto nivel sólo puede

mostrar las decisiones empresariales tal y como

aparecen en los procesos empresariales, mientras que

un modelo más detallado puede mostrar la toma de

decisiones tal como es o por hacer con suficiente detalle

como estructura para todas las reglas empresariales

relevantes.

3. Elementos

3.1. Tipos de modelos y anotaciones

Existen varios enfoques diferentes para el modelado de

decisiones. Las tablas de decisión representan todas las

reglas necesarias para tomar una decisión atómica. Los

árboles de decisión son comunes en algunas industrias,

pero generalmente se usan con mucha menos

frecuencia que las tablas de decisión.

Las decisiones complejas requieren la combinación de

múltiples decisiones simples en una red. Esto se muestra

utilizando la dependencia o las notaciones de requisitos.

Todos estos enfoques implican tres elementos clave:

• decisión,

• información y

• conocimiento.




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Tablas de decisión

Las decisiones empresariales utilizan un conjunto

específico de valores de entrada para determinar un

resultado determinado mediante el uso de un conjunto

definido de reglas de negocio para seleccionar uno de

los resultados disponibles. Una tabla de decisión es una

representación tabular compacta de un conjunto de

estas reglas. Cada fila (o columna) es una regla y cada

columna (o fila) representa una de las condiciones de

esa regla. Cuando todas las condiciones de una regla

particular se evalúan como verdaderas para un conjunto

de datos de entrada, se selecciona el resultado o la

acción especificada para esa regla.

Decisiones multicriterio. Mérodo Promethee

Las tablas de decisión contienen generalmente una o

más columnas de condición que se asignan a elementos

de datos específicos, así como una o más columnas de

acción o resultado. Cada fila puede contener una

condición específica en cada columna de condición.

Éstos se evalúan en función del valor del elemento de

datos considerado. Si todas las celdas de una regla están

en blanco o se evalúan como verdaderas, la regla es

verdadera y se produce el resultado especificado en la

columna de acción o de resultado.

Tabla de decisiones

Árboles de decisión

Los árboles de decisión también se utilizan para

representar un conjunto de reglas de negocio. Cada ruta

en un nodo de hoja de árbol de decisión es una regla

única. Cada nivel en el árbol representa un elemento de

datos específico; las ramas descendentes representan

las diferentes condiciones que deben ser verdaderas

para continuar por esa rama.

Los árboles de decisión pueden ser muy efectivos para

representar ciertos tipos de conjuntos de reglas,

especialmente aquellos relacionados con la

segmentación de clientes.

Al igual que ocurre con las tablas de decisión, un árbol

de decisión selecciona una de las acciones o resultados

disponibles (un nodo de hoja mostrado en la extrema

derecha o inferior del árbol) basado en los valores

específicos que le pasan los elementos de datos que

representan los nodos de ramificación.

En el siguiente árbol de decisiones, las reglas en el árbol

comparten las condiciones (representadas por nodos

anteriores en el árbol).

Árbol de decisión

Diagramas de requisitos de decisión

Un diagrama de requisitos de decisión es una

representación visual de la información, el conocimiento

y la toma de decisiones involucrados en una decisión de

negocios más compleja. Los diagramas de requisitos de

decisión contienen los siguientes elementos:




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• Decisiones: se muestran como rectángulos. Cada

decisión toma un conjunto de entradas y selecciona de

un conjunto definido de salidas posibles aplicando reglas

de negocio y otra lógica de decisión.

• Datos de entrada: se muestran como óvalos, que

representan datos que se deben pasar como entrada a

una decisión en el diagrama.

• Modelos de Conocimiento de Negocios: se muestra

como un rectángulo con las esquinas cortadas,

representando conjuntos de reglas de negocio, tablas de

decisión, árboles de decisión o incluso modelos

analíticos predictivos que describen con precisión cómo

tomar una decisión.

• Fuentes de conocimiento: se muestra como un

documento que representa los documentos originales

de origen o las personas de las que puede derivarse o se

ha derivado la lógica de decisión necesaria.

Estos nodos están unidos entre sí en una red para

mostrar la descomposición de la toma de decisiones

complejas en bloques de construcción más sencillos. Las

flechas sólidas muestran los requisitos de información

para una decisión.

Fuente: IIBA BABok v.3

Estos requisitos de información pueden vincular los

datos de entrada a una decisión, para demostrar que

esta decisión requiere que los datos estén disponibles, o

puede vincular dos decisiones en conjunto. Los modelos

de conocimiento empresarial que describen cómo tomar

una decisión específica pueden vincularse a esa decisión

con flechas para mostrar los requisitos de conocimiento.

Las fuentes de conocimiento se pueden vincular a las

decisiones con una flecha discontinua y redondeada

para mostrar que una fuente de conocimiento (por

ejemplo, un documento o una persona) es una autoridad

para la decisión. Esto se conoce como requisito de

autoridad.

4. Consideraciones de uso

4.1. Fortalezas

• Los modelos de decisión son fáciles de compartir con

las partes interesadas, facilitan una comprensión

compartida y apoyan el análisis de impacto.

• Se pueden compartir y combinar múltiples

perspectivas, especialmente cuando se utiliza un

diagrama.

• Simplifica la toma de decisiones complejas eliminando

la gestión de reglas de negocio del proceso.

• Ayuda a administrar un gran número de reglas en las

tablas de decisión agrupando las reglas por decisión.

Esto también ayuda con la reutilización.

• Estos modelos trabajan para automatización basada en

reglas, minería de datos y análisis predictivo, así como

para decisiones manuales o proyectos de Business

Intelligence.

4.2. Limitaciones

• Añade un segundo estilo de diagrama al modelar

procesos empresariales que contienen decisiones. Esto




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puede agregar complejidad innecesaria si la decisión es

simple y estrechamente acoplada con el proceso.

• Pueden limitar las reglas a las requeridas por las

decisiones conocidas y así limitar la captura de reglas no

relacionadas con una decisión conocida.

• La definición de modelos de decisión puede permitir

que una organización piense que tiene una forma

estándar de tomar decisiones cuando no lo hace. Puede

bloquear a una organización en un enfoque de toma de

decisiones en el estado actual.

• Recorta los límites de la organización, lo que puede

dificultar la adquisición de cualquier aprobación

necesaria.

• No puede abordar las reglas de negocios conductuales

de una manera directa.

• La terminología comercial debe estar claramente

definida y compartida.

5. Conclusiones

Una de las tareas más frecuentes del Gestor o

Administrador es la adopción de decisiones, el cuan es

también uno de los tópicos de mayor actualidad.

Los estudiosos del tema han enfocado esta problemática

desde diferentes perspectivas. Este artículo pretendió

apenas presentar a los sistemas de ayuda para la toma

de decisiones como una disciplina merecedora de ser

estudiada en profundidad, y es por ello que la

abordaremos en detalle en sucesivos artículos.

Sergio Salimbeni


Modelado de decisiones

Business

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