Modele procesów decyzyjnych

Proces podejmowania decyzji to rozpoznanie i zdefiniowanie istoty sytuacji decyzyjnej, zidentyfikowanie alternatywnych możliwości, wybór najlepszej z nich i wprowadzenie jej w życie.

TL;DR

Proces podejmowania decyzji to rozpoznanie sytuacji, identyfikacja alternatyw, wybór najlepszej decyzji i jej wprowadzenie w życie. Wyróżnia się dwa modele: klasyczny, który zakłada optymalizację decyzji, i menedżerski, który uwzględnia ograniczenia i skłonność do zadowolenia. Istnieje wiele typów modeli, takich jak finansowe, statystyczne, optymalizacyjne, analiz decyzyjnych, symulacyjne, jakościowe i ilościowe, heurystyczne, formalne i matematyczne. Modele służą do zarządzania i pomagają w podejmowaniu decyzji w różnych sytuacjach.

Modele

Wyróżnić można dwa podstawowe modele procesu podejmowania decyzji: klasyczny i menedżerski.

Model klasyczny

U jego podstaw leży przekonanie o możliwości optymalizacji decyzji. Uważa się, że racjonalne, wyrozumowane i systematyczne działania sprzyjają znajdowaniu trafnych rozwiązań problemów. Menedżer powinien starać się uzyskać pełną informację o sytuacji decyzyjnej oraz dążyć do eliminacji niepewności.

W modelu tym, gdy występuje problem podejmujący decyzję powinni:

• uzyskać pełną i dokładna informację,
• wyeliminować niepewność,
• ocenić wszystko racjonalnie i logicznie,
• podjąć decyzję optymalną dla organizacji.

Klasyczny model podejmowania decyzji obejmuje kilka podstawowych etapów działań, wykonywanych w odpowiedniej kolejności. Warunki zakładane w modelu klasycznym występują w rzeczywistości rzadko. W działaniach menedżerów występują pomyłki, a posiadane informacje są zwykle niepełne. Menedżerowie też nie zawsze postępują racjonalnie i logicznie.

Model menedżerski

Jest nazywany także behawioralnym lub administracyjnym. Zakłada on, że osoby podejmujące decyzje charakteryzuje ograniczona racjonalność. Jest to skłonność dążenia nie tyle do optymalizacji, co zadowolenia, satysfakcji. Oznacza to, że menedżerowie ograniczeni są swymi wartościami, umiejętnościami, nieświadomymi odruchami. Ograniczeni są również przez niekompletna informacje i wiedzę. Można powiedzieć, że chociaż dążą oni do racjonalności to owa racjonalność ma wyraźne granice. Z drugiej strony można zauważyć, że podejmujący decyzje wykazują skłonność do zadowalania się pierwszym wariantem, który spełnia zakładany przez nich minimalny standard wystarczalności. W modelu menedżerskim, gdy występuje problem, podejmujący decyzję:

• wykorzystuja niepełną i niedoskonałą informację,
• są ograniczeni w swej racjonalności,
• są skołnni zadowalać się pierwszym dopuszczalnym rozwiązaniem,
• podejmują decyzję, która może służyć interesowi organizacji albo i nie.

Komentarz

Bardzo wiele informacyjnych systemów zarządzania wykorzystuje modele. Rzeczywistość jest złożona, dynamiczna i wymaga prawie natychmiastowej reakcji na zmiany, z tego powodu często zamiast realnych systemów budowane są modele. Dla potrzeb zarządzania tworzone są bazy modeli, w których w zależności od potrzeb kierownictwa, możliwe jest wykorzystanie jednego lub większej liczby modeli. Baza modeli może zawierać modelowe oprogramowanie zarządcze, które koordynuje użycie modeli w informacyjnych systemach zarządzania.(R.Krupski, 1996) Można wyróżnić wiele typów modeli, tutaj zostaną przedstawione najczęściej stosowane, a mianowicie:

• Modele finansowe

Modele finansowe dostarczają analiz przepływów gotówkowych, wewnętrznej stopy zwrotu i innych ekspertyz inwestycyjnych. Zwykle wykorzystywane są do tego celu arkusze kalkulacyjne, takie jak OpenOffice Calc. Można też zastosować bardziej zaawansowane planowanie finansowe i programy modelowe, jak interaktywny system planowania finansowego.

• Modele statystyczne

Modele statystyczne mogą dostarczać syntetycznych danych statystycznych, przewidywań trendu, testów hipotez statystycznych.

• Modele optymalizacyjne

Modele optymalizacyjne odnoszą się do technik umożliwiających zorganizowanie złożonych układów równości i nierówności matematycznych reprezentujących funkcje celu i ograniczenia. Te modele są projektowane w celu określenia decyzji optymalnej, wybranej spośród dużej liczby możliwych decyzji. Decyzja optymalna to taka, która spełnia cel postawiony przez przedsiębiorstwo, jednak w obrębie różnych warunków ograniczających. Jest ona utożsamiana z problemem alokacji rzadkich zasobów występujących wśród działań konkurencyjnych. Decyzja optymalna przynosi najwyższe przychody, marże, zyski albo najniższe koszty.

• Modele analiz decyzyjnych

Wiadomo, że decyzje są podejmowane w warunkach pewności lub niepewności. Podejmowanie decyzji w warunkach pewności oznacza, że dla każdej decyzji istnieje tylko jedno możliwe zdarzenie i dlatego w każdej sytuacji uzyskiwany jest jeden rezultat.(R. Alan, 2002) Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności, co jest sytuacją znacznie częstszą, obejmuje po kilka możliwych do zaistnienia zdarzeń dla każdej sytuacji, które to zdarzenia zachodzą z pewnym prawdopodobieństwem.

• Modele symulacyjne

Czołowym zadaniem modeli symulacyjnych jest udzielanie odpowiedzi na pytania typu " co by było, gdyby..".. Mogą one dostarczać na wyjściu wielu szczegółowych informacji, gdyż działanie polega na naśladowaniu elementów rzeczywistości. Zasadniczą ich słabością jest, że nie poszukują w sposób automatyczny rozwiązań optymalnych.(M. Baranowska, 2007)

• Modele jakościowe i ilościowe

Modele ilościowe to innymi słowy kwestie problematyczne określone bardzo obiektywnie, w sposób mierzalny przy użyciu skali ilorazowej albo przedziałowej. W użyciu powszechnym występują także pod nazwami kategorie twarde (ilościowe) i kategorie miękkie (jakościowe).

• Modele heurystyczne

Modele heurystyczne składają się z zazwyczaj mierzalnych zmiennych. Wiążą się z modelami jakościowymi oraz ściśle połączone są z psychologiczną sferą procesu decyzyjnego. Korelacje z aspektem jakościowym odnoszą się do teorii perspektywy, która wpisuje się w schemat ograniczania podjęcia decyzji przez osoby decyzyjne. Wykorzystuje się je także do analizy decyzji grupowych.

• Modele formalne

Spotyka się w literaturze częsty podział modeli formalnych na dwa zespoły: modele logiczne (np.: drzewko decyzyjne lub model procesu realizacji podejmowania decyzji (T.Tyszka, 1986)) tudzież matematyczne które w dużym stopniu upraszczają rzeczywiste dylematy decyzyjne i bywają bardzo teoretyczne.

• Modele matematyczne

Modele matematyczne znajdują szerokie zastosowanie w badaniach operacyjnych i są powodowane rodzajem występujących w nich parametrów. Parametry nielosowe wskazują na modele deterministyczne czyli każda pojedyncza podjęta decyzja jest przypisywana do jednej wartości funkcji kryterium. Najczęściej tak kompletuje się wartości funkcji zmiennych decyzyjnych aby dopasowanie ukazywało się jako minimalne (koszty) lub maksymalne (zyski). Gdy nie jest możliwe określenie wszystkich zmiennych, wówczas proces staje się bardziej skomplikowany. Jest zatem kilka opcji. Jeśli jedna ze zmiennych jest parametrem losowym wtedy mamy do czynienia z modelem stochastycznym (w którym jest możliwe wyznaczenie prawdopodobieństwa konsekwencji działań, natomiast sytuacja odwrotna określana jest mianem warunków niepewności i wymaga konstrukcji modeli strategicznych.

• Modele strategiczne

W modelach strategicznych nie ma podanych żadnych dodatkowych wiadomości o parametrach, jednak istotne jest że mogą należeć do zbioru, który jest znany osobie decyzyjnej. Takie modele są rozszyfrowywane przy użyciu teorii gier, którą najłatwiej opisać można jako matematyczną teorię decyzji interaktywnych, podejmowanych przez co najmniej dwa podmioty decyzyjne. Teoria gier jest na ten czas fundamentem najnowszej teorii decyzji, teorii finansów i ekonomii (T. Tyszka, 1978, M Malawski i in., 1997, C. Mesjasz, 2000)

Modele procesów decyzyjnych — artykuły polecane

System ekspercki — Warunki podejmowania decyzji — Podejmowanie decyzji — Analiza danych — Modele podejmowania decyzji — Model ekonometryczny — Szkoła systemów społecznych — Funkcje informacji — Heurystyka

Bibliografia

• Baranowska M. (2007), Potega technologii informatycznych-poradnik sztuki przetrwania, Warszawa
• Koźmiński A., Piotrowski W. (red.) (2010), Zarządzanie teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
• Krupski R. (1996), Elementy zarządzania strategicznego, Wrocław
• Machaczka J. (2001), Podstawy zarządzania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków
• Malawski M., Sosnowska H., Wieczorek A. (2011), Konkurencja i kooperacja - Teoria gier w ekonomii i naukach społecznych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
• Malewska K. (2014), Ewolucja Modeli Procesów Podejmowania Decyzji, Marketing i rynek, nr 5
• Siedlecka U. (1996), Prognozowanie ostrzegawcze w gospodarce, PWE, Warszawa
• Simon A., Shaffer S. (2002), Hurtownie danych i systemy informacji gospodarczej, Oficyna Ekonomiczna, Kraków
• Stabryła A. (red.) (2012), Podstawy organizacji i zarządzania. Podejście i koncepcje badawcze, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków
• Szyjewski Z. (2001), Zarządzanie projektami informatycznymi, Placet, Warszawa
• Tyszka T. (1978), Konflikty i strategie : niektóre zastosowania teorii gier, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa
• Tyszka T. (1986), Analiza decyzyjna i psychologia decyzji PWN, Warszawa
• Zimniewicz K. (2003), Współczesne koncepcje i metody zarządzania, PWE, Warszawa

Autor: Iwona Gręda, Marian Bednarski, Marek Wrzoszczyk