Mi kell a sikeres döntéshozatalhoz?

Az életünk döntések végeláthatatlan sorozatából áll. A European Network for Business and Industrial Statistics (ENBIS) idei nemzetközi konferenciájának nyitóelőadásán a döntéshozatal statisztikai módszereiről, illetve megközelítéseiről hallhattunk, melyek segíthetik az iparban, illetve a gazdaságban tevékenykedők munkáját. Továbbá megtudhattuk, hogy pontosan melyek azok a lépések, melyeken végig kell mennünk ahhoz, hogy egy döntés a lehető legkevesebb kompromisszummal járjon.

A megnyitó után néhány perccel kezdődő előadást Dr. Christine M. Anderson-Cook tartotta, aki a Los Alamos National Laboratoryból érkezett Magyarországra. Elmondása szerint a statisztika rengeteg erőfeszítést fektetett abba, hogy olyan módszereket fejlesszen ki, mely megkönnyítik a döntéshozatalt. Ilyen módszerek közé tartozik a DMRCS-folyamat (Define-Measure-Reduce-Combine-Select), mely öt lépésben vezeti végig alkalmazóját a döntéshozáson.

Először is, ahhoz, hogy döntést hozzunk valamiről, fel kell állítanunk magunkban egy listát a számunkra fontos előnyökről, hátrányokról, értékekről, eshetőségekről. Mivel ezek a döntések nagyrészt a jövőnkre lesznek kihatással, rengeteg bizonytalanság és kétely övezi őket. A dolgot bonyolítja, hogy egyidőben a bizonytalanság 3 típusáról is beszélhetünk.

  • Knowable unknowns: Azok a bizonytalan tényezők, melyeknek – ha körültekintők vagyunk – ismerhetjük a végkimenetelét.
  • Inaccesible unknowns: Azok a tényezők, melyeknek nem vagyunk tudatában, de valaki más igen. Ha például megkérdeznénk egy lányt, hogy hozzámenne-e a barátjához feleségül, ő pedig igent mondana, ő ez esetben tudja a kérdésre a választ; a párja, aki viszont még nem kérte meg a kezét – de meg fogja – nem tudja, hogy leendő menyasszonya hozzá fog-e menni.
  • Unknowable unknowns: Azok a tényezők, melyeket nem tudunk, hogy be fognak-e egyáltalán következni. Ha például a férj és a feleség gyermeket szeretnének, nem tudjuk, hogy valóban lesznek-e gyerekeik.

A továbbiakban egy olyan csapat példáját vizsgáltuk, akiknek közösen kellett meghozniuk egy döntést. Ilyen esetben az egyik legnagyobb nehézség az, hogy a különböző hátterű emberek általában más-más irányba húznak egy-egy döntés során. A jó hír viszont, hogy a szakirodalom teljes mértékben egyetért abban, hogy egy erősen differenciált csapat hatalmas előnyt jelent a döntéshozatalban. Minél nehezebb és göröngyösebb az út, amelyen eljutnak a megoldásig, a végső döntés annál kreatívabb és nagyszerűbb lesz. Nem is beszélve arról, hogy ezáltal jó eséllyel kerülik el azokat a buktatókat, melybe az egyedül döntést hozók futnak bele. Előadónk is megtapasztalta, hogy a közös munka, a rengeteg egyeztetés és eszmecsere mind-mind egy sokkal kiforrottabb megoldáshoz vezet.

Forrás: Vantage Circle Blog

Forrás: Vantage Circle Blog

Ha ennek a csapatnak egy erős és tapasztalt vezetője van, ő nagy valószínűséggel ki fogja használni csapat kognitív differenciáltságát. A szakértők azt is megfigyelték, hogy az egyes véleménynyilvánítások után a csapat tagjai rendszeresen az első válaszadó szavára reflektálnak. Tehát, ha az első válaszadó azt mondta, hogy szerinte az „A” a jó megoldás, az utána következő gyakran azt mondta, hogy „Szerintem is az „A” a jó megoldás” vagy „Szerintem nem az „A” megoldás a jó, hanem a „B”. Az első véleménynyilvánításnak tehát viszonylag nagy ereje van, hiszen a későbbi eszmecsere jó eséllyel e köré fog majd felépülni.

Ezután egy öt részfolyamatból álló döntéshozatal-elősegítő módszerről volt szó, mely sok szempontból tükrözi a DMAIC (Define-Meausre-Analyze-Improve-Control) elveit, azonban utóbbi inkább a problémamegoldásban nyújt segítséget, semmint a döntéshozatalban. Lényeges különbség, hogy problémamegoldás során minden egyes fázisnál döntést kell hoznunk; a döntéshozás folyamatában viszont minden fázisban megoldunk egy problémát.

A DMRCS-folyamat (Define-Measure-Reduce-Combine-Select) öt lépése a meghatározás, a mérlegelés, a csökkentés, az összevetés és a választás. Fontos meghatározni azt is, hogy az egyes lépések pontosan milyen tevékenységeket, folyamatokat jelentenek.

  1. Meghatározás
    Határozzuk meg, hogy pontosan mik a választási lehetőségeink, amik közül döntenünk kell!
  2. Mérlegelés
    Ebben a szakaszban mérlegelnünk kell, hogy milyen szempontok alapján értékeljük majd az egyes választási lehetőségeinket. Továbbá meg kell győződnünk, hogy mindet adat, illetve információ rendelkezésünkre áll a megfelelő döntés meghozatalához.
  3. Csökkentés
    Meg kell fontolnunk, hogy mik azok a szempontok, melyek kevésbé fontosak számunkra. Nem előnyös, ha elveszünk az értékelési szempontok és a különböző opciók tengerében, így érdemes kivennünk a sorból azokat a választási lehetőségeket is, melyeket kevésbé látunk megvalósíthatónak.
  4. Összevetés
    A „Combine” szakaszban kell meghatároznunk, mely döntés jár a legkevesebb kompromisszummal, illetve hogy milyen mértékben súlyozzuk az egyes szempontokat, amelyek alapján döntést hozunk.
  5. Választás
    Végül ki kell választanunk, hogy a szempontjaink szerint melyik a legjobb opció, annak tudatában, hogy milyen előnyökkel, illetve hátrányokkal rendelkezik a többi eshetőséghez képest. Fontos, hogy a választásunkat meg is tudjuk majd indokolni és védeni.

Érdemes megjegyezni, hogy minél precízebbek, körültekintőbbek vagyunk a folyamat első fázisaiban, később annál könnyebb dolgunk lesz.

Az ENBIS konferenciák hagyományossá vált csoportképe ezúttal a Lágymányosi Campuson készült.  Fotó: Sipőcz Péter / ELTE Online

Az ENBIS konferenciák hagyományossá vált csoportképe ezúttal a Lágymányosi Campuson készült. Fotó: Sipőcz Péter / ELTE Online

Az előadás további részében főként a grafikai megoldásokról volt szó. Ezek közé tartozik a Pareto Front is, mely kétféle szempont alapján mutatja meg nekünk a legoptimálisabb döntést. A Pareto Front egy olyan pontdiagramban jelenik meg, melynek két tengelye egy-egy szempontot jelöl. Értelemszerűen a legjobb megoldások a diagram jobb felső sarkában keresendők, azonban egyik sem fogja elérni az „Utópiapontot”, vagyis a legtökéletesebb, kompromisszumok nélküli döntést. Itt jön képbe a Pareto Front, mely kijelöli az Utopiaponthoz legközelebbi értékeket, tehát a lehetséges legjobb megoldásokat. Azok a döntések, nincsenek a Pareto Fronton, nem megfelelők. Azonban elengedhetetlen, hogy eldöntsük, hogy a két szempont közül – melyek alapján a Pareto Front kijelölte a legjobbakat – melyik a fontosabb számunkra.

A diagram, melyen a Pareto Front jelöli ki az optimális megoldásokat két szempont figyelembevételével.

A diagram, melyen a Pareto Front jelöli ki az optimális megoldásokat két szempont figyelembevételével. Forrás: Lina Yang, Axing Zhu, Jing Shao, Tianhe Chi (2018) – A Knowledge-Informed and Pareto-BasedArtificial Bee Colony Optimization Algorithmfor Multi-Objective Land-Use Allocation: ISPRS – International Journal of Geo-Information. 2 p.

Végezetül előadónk leszögezi, hogy a döntéshozatal az élet minden területén jelen van, a statisztikusok pedig egyedülállóan képesek lennének arra, hogy elejétől a végéig levezényeljenek egy döntéshozatali folyamatot; ez pedig elgörgeti az akadályokat a statisztikusok komoly döntéshozatali befolyása elől.