Rozhodovací inteligence - Decision intelligence
Tento článek má několik problémů. Prosím pomozte vylepši to nebo diskutovat o těchto otázkách na internetu diskusní stránka. (Zjistěte, jak a kdy tyto zprávy ze šablony odebrat) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony)
|
Rozhodovací inteligence je inženýrská disciplína, která se rozšiřuje datová věda s teorií od společenské vědy, teorie rozhodování, a manažerská věda. Jeho aplikace poskytuje rámec pro osvědčené postupy v organizační rozhodování a postupy pro podávání žádostí strojové učení v měřítku. Základní myšlenkou je, že rozhodnutí jsou založena na našem chápání toho, jak akce vedou k výsledkům. Rozhodovací inteligence je disciplína pro analýzu tohoto řetězce Příčina a následek, a rozhodovací modelování je vizuální jazyk pro reprezentaci těchto řetězců.
Příbuzné pole, rozhodovací inženýrství, také zkoumá zlepšení rozhodovacích procesů, ale není vždy tak úzce spjato s datovou vědou.[Poznámka]
Počátky a technologie
Rozhodovací inteligence je založena na poznání, že v mnoha organizacích by se rozhodování mohlo zlepšit, kdyby se použil strukturovanější přístup. Rozhodovací inteligence usiluje o překonání „stropu složitosti“ rozhodování, který je charakterizován nesouladem mezi propracovaností postupů rozhodování v organizaci a složitostí situací, ve kterých musí být tato rozhodnutí učiněna. Jako takový se snaží vyřešit některé problémy identifikované kolem teorie složitosti a organizace.
V tomto smyslu představuje rozhodovací inteligence praktickou aplikaci oblasti složité systémy, který pomáhá organizacím orientovat se ve složitých systémech, ve kterých se nacházejí. Rozhodovací inteligenci lze také považovat za rámec, který přináší pokrok analytika a strojové učení techniky na plochu neodborného pracovníka s rozhodovací pravomocí, stejně jako začlenění a následné rozšíření, datová věda překonat problémy spojené s teorie černé labutě.[Citace je zapotřebí ]
Zastánci rozhodovacích zpravodajských služeb se domnívají, že mnoho organizací nadále činí špatná rozhodnutí.[1] V reakci na to se rozhodovací inteligence snaží sjednotit řadu rozhodovacích procesů osvědčené postupy, podrobněji popsáno níže.
Rozhodovací inteligence staví na vhledu, který je možné design samotné rozhodnutí, s využitím principů dříve používaných při navrhování hmatatelnějších objektů, jako jsou mosty a budovy.
Použití a vizuální designový jazyk představující rozhodnutí (viz § Vizuální návrh rozhodnutí ) je důležitým prvkem rozhodovací inteligence, protože poskytuje intuitivní společný jazyk snadno srozumitelný všem účastníkům rozhodování. A vizuální metafora zlepšuje schopnost uvažovat o složitých systémech[2] a také vylepšit spolupráce.
Kromě vizuálního rozhodovacího designu existují další dva aspekty technických oborů, které napomáhají hromadnému osvojení. Tyto jsou:
- vytvoření sdíleného jazyka konstrukčních prvků a
- použití společné metodiky nebo procesu, jak je znázorněno na obrázku výše.
Motivace
Potřeba jednotné metodiky rozhodování je dána řadou faktorů, kterým organizace čelí, když dělají obtížná rozhodnutí ve složitém interním a externím prostředí.
Uznání široce založené neschopnosti současných metod řešit problémy s rozhodováním v praxi pochází z několika zdrojů, včetně vládních zdrojů a průmyslových odvětví, jako je telekomunikace, média, automobilový průmysl, a léčiva.
Příklady:
- The výsledky rozhodnutí se stávají složitějšími a přesahují příjmy příštího čtvrtletí nebo jiné hmatatelné výsledky k více cílům, které musí být splněny společně, z nichž některé jsou často nehmotné:
Vůz se stává výrazem identity, hodnot a osobní kontroly způsoby, které přesahují rámec tradiční segmentace a značky. Například palivová účinnost bude u sociálně odpovědného vozidla (SRV) pouze jedním z aspektů. Jaké procento dílů je recyklovatelné? Jaká je celková uhlíková stopa vozidla? Existují vstupy dětské práce? Toxické barvy, lepidla nebo plasty? Jak transparentní je dodavatelský řetězec? Je prodejce odpovědný za recyklaci? Jaké metody se používají? Jsou používány poctivé pracovní postupy?
— Shoshana Zuboff „Řešení GM: Záchranné čluny, nikoli podpora života“, Pracovní týden, 18. listopadu 2008
- Globální nárůst složitosti:
Žijeme v dynamickém světě, ve kterém se zvyšuje tempo, rozsah a složitost změn. Pokračující pochod globalizace, rostoucí počet nezávislých aktérů a pokrokové technologie zvýšily globální konektivitu, vzájemnou závislost a složitost, což způsobilo větší nejistotu, systémové riziko a méně předvídatelnou budoucnost. Tyto změny vedly ke zkrácení výstražných časů a zkrácení rozhodovacích cyklů.
Přenos technických principů
Na rozdíl od jiných rozhodování nástrojů a metodik se rozhodovací inteligence snaží přinést řadu inženýrství postupy k procesu vytváření rozhodnutí. Tyto zahrnují analýza požadavků, Specifikace, plánování scénářů, zajištění kvality, bezpečnostní a použití design principy, jak je popsáno výše. Během fáze provádění rozhodnutí mohou být výstupy vytvořené během fáze návrhu použity mnoha způsoby; monitorovací přístupy jako obchodní řídicí panely a plánování založené na předpokladech se používají ke sledování výsledku rozhodnutí a ke spuštění přeplánování podle potřeby (jeden pohled na to, jak se některé z těchto prvků kombinují, je uveden v diagramu na začátku tohoto článku).
Rozhodovací inteligence má potenciál zlepšit kvalitu přijímaných rozhodnutí, schopnost je činit rychleji, schopnost efektivněji sladit organizační zdroje kolem změny rozhodnutí a snižuje rizika spojená s rozhodnutími. Navržené rozhodnutí lze dále znovu použít a upravit, jakmile se získají nové informace.[3]
Přenášení numerických metod na plochu
Ačkoli mnoho prvků rozhodovací inteligence, jako např Analýza citlivosti a analytika, jsou vyspělé disciplíny, rozhodovací orgány je příliš nepoužívají.[4] Rozhodovací inteligence se snaží vytvořit vizuální jazyk, který slouží k usnadnění komunikace mezi nimi a kvantitativními odborníky, což umožňuje širší využití těchto a dalších numerických a technických přístupů.
Zejména závislostní odkazy v rozhodovacím modelu představují příčinu a následek (jako v a kauzální smyčkový diagram ), datový tok (jako v a diagram toku dat ) nebo jiné vztahy. Jako příklad může jeden odkaz představovat spojení mezi „střední dobou opravy problému s telefonní službou“ a „spokojeností zákazníka“, kde by krátká doba opravy pravděpodobně zvýšila spokojenost zákazníka. Funkční formu těchto závislostí lze určit řadou přístupů. Mezi ně patří i numerické přístupy, které analyzují data k určení těchto funkcí strojové učení a analytika algoritmy (včetně umělé neuronové sítě ), stejně jako tradičnější regresní analýza. Výsledky z operační výzkum a mnoho dalších kvantitativních přístupů hraje podobnou roli.
Když data nejsou k dispozici (nebo jsou příliš hlučný, nejisté nebo neúplné), tyto odkazy na závislost mohou mít formu pravidel, jak je lze najít v expertní systém nebo systém založený na pravidlech, a tak lze získat prostřednictvím znalostní inženýrství.
Tímto způsobem představuje rozhodovací model mechanismus pro kombinování více vztahů, stejně jako symbolické a subsymbolické uvažování, do úplného řešení k určení výsledku praktického rozhodnutí.
Vztah k umělé inteligenci a strojovému učení
Jak je popsáno výše, odkazy na závislost rozhodovacího modelu lze modelovat pomocí strojové učení. V tomto ohledu lze rozhodovací inteligenci považovat za „vícelinkové“ rozšíření umělá inteligence, který se nejčastěji používá pro analýzu s jedním odkazem. Z tohoto pohledu strojové učení lze chápat jako odpověď na otázku „Pokud vím / vidím / slyším X, k čemu mohu dojít?“, zatímco rozhodovací inteligence odpovídá: „Pokud podniknu opatření X, jaký bude výsledek?“. Druhá otázka obvykle zahrnuje řetězce událostí, někdy včetně komplexní dynamiky, jako jsou zpětnovazební smyčky. Tímto způsobem se rozhodovací inteligence sjednocuje složité systémy, strojové učení, a analýza rozhodnutí.
Počátky
Tato sekce potřebuje další citace pro ověření.Leden 2012) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony) ( |
Přes desetiletí vývoje systém podpory rozhodování a metodiky (jako analýza rozhodnutí ), jsou stále méně populární než tabulky jako primární nástroje pro rozhodování. Rozhodovací inteligence se snaží tuto mezeru překlenout a vytvořit kritické množství uživatelů společné metodiky a jazyka pro klíčové entity zahrnuté v rozhodnutí, jako jsou předpoklady, vnější hodnoty, fakta, data a závěry. Pokud bude platit vzorec z předchozích průmyslových odvětví, taková metodologie také usnadní přijetí technologie tím, že vyjasní společné modely zralosti a cestovní mapy, které lze sdílet z jedné organizace na druhou.
Přístup rozhodovací inteligence je multidisciplinární a sjednocuje zjištění kognitivní zkreslení a rozhodování, situační uvědomění, kritický a kreativní myšlení, spolupráce a organizační design, se strojírenskými technologiemi.
Rozhodovací inteligence je považována za vylepšení současných organizačních rozhodovacích postupů, které zahrnují použití tabulky, text (má sekvenční charakter, takže není vhodný pro to, jak informace procházejí rozhodovací strukturou), a slovní argument. Pohyb z těchto převážně neformálních struktur do struktury, v níž je rozhodnutí dokumentováno dobře srozumitelným vizuálním jazykem, odráží vytváření společných modrotisk metodiky ve stavebnictví s příslibem podobných výhod.
Rozhodovací inteligence je jak velmi nová, tak také velmi stará disciplína. Mnoho z jeho prvků - například jazyk hodnocení předpokladů, použití logika na podporu argumentu, nutnost kritické myšlení vyhodnotit rozhodnutí a pochopit dopady zaujatost —Jsou starodávné. Realizace, že tyto prvky mohou tvořit souvislý celek, který poskytuje významné výhody organizacím zaměřením na společnou metodiku, je relativně nová.
V roce 2018 byly procesy a vzdělávací programy společnosti Google v aplikované vědě o datech přejmenovány na „rozhodovací inteligence“[5] označit ústřední roli akcí a rozhodnutí při aplikaci datové vědy. Rozsah, v jakém teoretické rámce kromě vědy o datech čerpaly z manažerských a společenských věd, byl dalším motivátorem pro sjednocení rozhodovací inteligence do studijního oboru, který se liší od vědy o datech.[6]
Moderní rozhodovací inteligence je vysoce interdisciplinární a akademicky inkluzivní. Výzkum zaměřený na rozhodnutí, definovaný obecně jako biologický a nebiologický výběr akce, je považován za součást disciplíny. Rozhodovací inteligence není zastřešujícím pojmem pro datovou vědu a sociální vědu, protože nezahrnuje složky, které se netýkají rozhodnutí.
Vizuální návrh rozhodnutí
Protože zviditelňuje jinak neviditelné struktury uvažování používané při složitých rozhodnutích, návrhový aspekt rozhodovací inteligence čerpá z dalších koncepčních reprezentačních technologií, jako je mapování mysli, koncepční grafy, a sémantické sítě.
Základní myšlenkou je, že se vylepšuje vizuální metafora intuitivní myšlení, induktivní uvažování, a rozpoznávání vzorů —Důležité kognitivní dovednosti, obvykle méně přístupné ve verbální nebo textové diskusi obchodní rozhodnutí mapa lze považovat za jeden přístup k formálnímu rozhodovacímu jazyku na podporu rozhodovací inteligence.[7]
Výslovné vyjádření nehmotných aktiv
Rozhodovací inteligence uznává, že mnoho aspektů rozhodování je založeno na nehmotných prvcích, včetně náklady příležitosti, morálka zaměstnanců, intelektuální kapitál, rozpoznávání značky a další formy obchodní hodnoty, které nejsou zachyceny v tradičních kvantitativních nebo finančních modelech. Analýza hodnotové sítě Zde jsou tedy relevantní - zejména hodnotné síťové mapy.
Viz také
- Antifragility
- Business Intelligence
- Kvalita rozhodnutí
- Odůvodnění návrhu
- Heuristika v úsudku a rozhodování
- Věda o managementu
Poznámky
^ Všimněte si následujících sémantických variant:
- Správa podnikových rozhodnutí (EDM) je úzce související obor, který se zaměřuje na automatizaci rozhodnutí v rámci podniku. Rozhodovací inteligence je z tohoto pohledu nadmnožinou EDM, protože zahrnuje manuální i automatizované rozhodovací procesy a sjednocuje je do společné metodiky, která, pokud bude účinná, prolomí bariéry mezi kvantitativními analytickými / analytickými nástroji a odděleními a odděleními s více kvalitativního / strategického / manažerského zaměření.
- Související výraz „rozhodovací inženýrství“ se používá v několika průmyslových odvětvích. Každý z nich má význam, který je odlišný od toho, o čem pojednává tento článek.
- Mnoho let po rozšířeném používání tohoto výrazu Mastercard ochrannou známkou název „Decision Intelligence“ pro svůj produkt AI / strojového učení.[8][není nutný primární zdroj ]
- v behaviorální ekonomie, související výraz „rozhodovací inženýrství“ může znamenat záměrnou manipulaci s výběrem spotřebitele. Při tomto použití výrazu je rozhodovací inteligence zhruba analogická měkký paternalismus —Zcela odlišný význam, než jaký je popsán v tomto článku, odkazuje spíše na inženýrské rozhodování spotřebitelů, než na používání technických principů pro pomoc při komplexním rozhodování. Ačkoli je tato praxe výrazně odlišná, vychází z velké části ze stejného výzkumu rozhodování, jako je rozhodovací inteligence (jako je například práce behaviorálního ekonoma Richard Thaler ).
- Nákladové inženýrství měří náklady na inženýrské projekty. Nákladové inženýrství se někdy seskupuje do produktového inženýrství a optimalizace designu jako rozhodovací inženýrství. To lze odlišit od širšího rámce tohoto článku, který jde nad rámec arzenálu technických rozhodnutí ke všem rozhodnutím, jimž organizace čelí.[9]
- Operační výzkum je do značné míry kvantitativní přístup k rozhodování, který se pokouší identifikovat optimální nebo téměř optimální řešení problémů s rozhodováním.
Reference
- ^ John Hagerty, Rita L. Sallam, James Richardson: „Magic Quadrant pro platformy Business Intelligence“, Gartner, únor 2012
- ^ Lorien Pratt a Mark Zangari: „Cesta ke komplexním obchodním modelům“, Telecom Asia, 10. srpna 2009.
- ^ Lorien Pratt a Mark Zangari: Překonání stropu složitosti rozhodnutí prostřednictvím designu. Bílá kniha Quantellia, prosinec 2008
- ^ Rob Rich: Agilní rozhodování: Zlepšení obchodních výsledků pomocí Analytics TM Forum, listopad 2011
- ^ „Proč Google definoval novou disciplínu, která má lidem pomoci rozhodovat se“. Rychlá společnost. 2018-07-18. Citováno 2018-08-07.
- ^ Tech Open Air (08.08.2018), Decision Intelligence (ML ++) - Cassie Kozyrkov (Google) # TOA18, vyvoláno 2018-08-15
- ^ Joseph Waring: Porozumění telekomunikační složitosti pomocí vizuální analýzy Telecom Asia, 4. ledna 2010
- ^ „Mastercard zavádí umělou inteligenci v rámci své globální sítě“. mastercard.com. 30. listopadu 2016. Citováno 2019-06-23.
- ^ Viz např. Roy Rajkumar: „Nákladové inženýrství: proč, co a jak?“ a další publikace z Rozhodovacího centra University of Cranfield UK.
Bibliografie
- Lorien Y. Pratt.Odkaz: Jak rozhodovací inteligence spojuje data, akce a výsledky pro lepší svět (2019) ISBN 1787696545
- Peter F. Drucker.Harvard Business Review o rozhodování. (2001) ISBN 1-57851-557-2
- John S. Hammond. Chytré volby: Praktický průvodce lepším rozhodováním. (2002) ISBN 0-7679-0886-4
- Edward Russo. Rozhodovací pasti. (1990) ISBN 0-385-24835-0
- Paul J.H. Švec. Vítězná rozhodnutí: Správně to napravit poprvé. (2001) ISBN 0-7499-2285-0
- Scott Plous. Psychologie soudu a rozhodování (1993) ISBN 0-07-050477-6
externí odkazy
- Odkaz | Inteligence rozhodování, složitost, strojové učení Blog, který se zabývá tématy Decision Intelligence.
- News Intelligence News Vybrané zprávy o rozhodovací inteligenci.
- Co je to Rozhodovací inženýrství? pojednává o tom, jak je definováno rozhodovací inženýrství, a navrhuje „budování lepších rozhodovacích systémů“
- Aplikovaná věda o managementu: přijímání správných strategických rozhodnutí je přehled řady kvantitativních metod rozhodování.
- Jste připraveni znovu rozhodnout o svém rozhodování? Rozhovor Michaela S. Hopkinse s Thomas H. Davenport.
- Jste připraveni přepracovat své rozhodování? převzato z článku v Kontrola managementu MIT Sloan výše
- Magistr v rozhodovacím inženýrství z univerzity Rey Juan Carlos I (Španělsko).
- Počítačové a rozhodovací inženýrství na Université Libre de Bruxelles
- Centrum rozhodovacího inženýrství na Cranfield University
- Laboratoř pro rozhodovací vědu a rozhodovací inženýrství na Michiganské technologické univerzitě
- Navigace na telekomunikační lodi: CEM Control Center Catalyst je společná případová studie popisující proof-of-concept konceptu rozhodování vyvinutého společností Vodafone, Netezza, Nokia Siemens Networks, N-Pulse, Quantellia a Subex.