Karar ağacı analizi nedir? Daha iyi kararlar vermek için 5 adım
Seçiminizin büyük sonuçları olacağını bilerek bir karar verdiniz mi? Eğer varsa, sonuçların ne olacağından emin değilseniz en iyi hareket tarzını belirlemenin özellikle zor olduğunu bilirsiniz.
Karar ağacı analizi, kararlarınızın yaratacağı etkiyi görselleştirmenize yardımcı olabilir, böylece en iyi eylem planını bulabilirsiniz. Bu makalede, proje yönetimi süreci boyunca kullanabilmeniz için bir karar ağacının nasıl oluşturulacağını göstereceğiz.
Karar ağacı nedir?
Karar ağacı, bir ana fikirle başlayan ve daha sonra kararlarınızın sonuçlarına göre dallara ayrılan bir akış şemasıdır. Model genellikle dalları olan bir ağaca benzediği için buna “karar ağacı” denir.
Bu ağaçlar, karmaşık bir kararın olası sonuçlarını, maliyetlerini ve sonuçlarını görsel olarak özetlemeyi içeren karar ağacı analizi için kullanılır. Kararlara ve ona yol açan sonuçlara dayalı olarak her sonucun beklenen değerini hesaplamak için bir karar ağacı kullanabilirsiniz. Ardından, sonuçları birbiriyle karşılaştırarak en iyi eylem planını hızlı bir şekilde değerlendirebilirsiniz. Ayrıca sorunları çözmek, maliyetleri yönetmek ve fırsatları ortaya çıkarmak için bir karar ağacı kullanabilirsiniz.
Karar ağacı sembolleri
l Alternatif dallar: Alternatif dallar, karar ağacınızdaki bir karardan çıkan iki satırdır. Bu dallar, ağacınızdaki ilk karardan kaynaklanan iki sonucu veya kararı gösterir.
l Karar düğümleri: Karar düğümleri karelerdir ve ağacınızda verilen bir kararı temsil eder. Her karar ağacı bir karar düğümü ile başlar.
l Şans düğümleri: Şans düğümleri, birden çok olası sonucu gösteren dairelerdir.
l Bitiş düğümleri: Bitiş düğümleri, nihai bir sonucu gösteren üçgenlerdir.
Bir karar ağacı analizi, bu sembolleri kararlarınızı ve sonuçlarınızı açıklayan notlarla ve kârınızı veya zararınızı açıklamak için ilgili değerleri birleştirir. Karar ağacınızı manuel olarak çizebilir veya ağacınızı dijital olarak haritalamak için bir akış şeması aracı kullanabilirsiniz.
Karar ağacı analizi ne için kullanılır?
Operasyonlar, bütçe planlama ve proje yönetimi dahil olmak üzere birçok alanda karar vermek için karar ağacı analizini kullanabilirsiniz. Mümkün olduğunda, etkili bir ağaç oluşturmak için nicel verileri ve sayıları dahil edin. Elinizde ne kadar çok veri varsa, beklenen değerleri belirlemeniz ve sayıları rakamlara dayalı olarak çözümlemeniz o kadar kolay olacaktır.
Örneğin, hangi projenin en uygun maliyetli olduğunu belirlemeye çalışıyorsanız, her projenin olası sonuçlarını analiz etmek için bir karar ağacı kullanabilir ve en yüksek kazançla sonuçlanması en muhtemel projeyi seçebilirsiniz.
Karar ağacı nasıl oluşturulur
Belirsiz sonuçları analiz etmek ve en mantıklı çözüme ulaşmak için bir karar ağacı diyagramı oluşturmak için bu beş adımı izleyin.
- Fikrinizle başlayın
Diyagramınıza bir ana fikir veya kararla başlayın. Arasında karar verdiğiniz çeşitli kararlara tek dallar eklemeden önce ağacınıza bir karar düğümü ile başlayacaksınız.
Örneğin, bir uygulama oluşturmak istiyor ancak yeni bir uygulama oluşturmaya veya mevcut olanı yükseltmeye karar veremiyorsanız, her birinin olası sonuçlarını değerlendirmek için bir karar ağacı kullanın.
Bu durumda, ilk karar düğümü:
l Uygulama oluştur
Aralarında karar verdiğiniz üç seçenek veya dallar şunlardır:
l Yeni bir zamanlama uygulaması oluşturma
l Mevcut bir zamanlama uygulamasını yükseltme
l Ekip üretkenliği uygulaması oluşturma
- Şans ve karar düğümleri ekleyin
Ana fikrinizi ağaca ekledikten sonra, ağacınızı daha da genişletmek için her karardan sonra şans veya karar düğümleri eklemeye devam edin. Bir şans düğümü, o kararı seçmek için birden fazla potansiyel sonuç olabileceğinden, kendisinden sonra alternatif bir dallanmaya ihtiyaç duyabilir.
Örneğin, yeni bir zamanlama uygulaması oluşturmaya karar verirseniz, müşterilerle başarılı olması durumunda uygulamadan elde ettiğiniz gelirin büyük olma olasılığı vardır. Ayrıca uygulamanın başarısız olma olasılığı da vardır ve bu da küçük bir gelirle sonuçlanabilir. Karar ağacınızda her iki potansiyel sonucun da haritasını çıkarmak çok önemlidir.
- Bitiş noktalarına ulaşana kadar genişletin
Ağacı daha fazla genişletemeyene kadar karar ağacınıza şans ve karar düğümleri eklemeye devam edin. Bu noktada, ağaç oluşturma sürecinin tamamlandığını belirtmek için ağacınıza uç düğümler ekleyin.
Ağacınızı tamamladıktan sonra, kararların her birini analiz etmeye başlayabilirsiniz.
- Ağaç değerlerini hesaplayın
İdeal olarak, karar ağacınız onunla ilişkili nicel verilere sahip olacaktır. Karar ağaçlarında kullanılan en yaygın veri parasal değerdir.
Örneğin, bir uygulamayı oluşturmak veya yükseltmek şirketinize belirli bir miktar paraya mal olur. Ayrıca, bir uygulamayı diğerine kıyasla daha fazla veya daha az maliyetli olacaktır. Bu değerleri her kararın altına ağacınıza yazmak, karar verme sürecinde size yardımcı olabilir.
Ayrıca, her karar için büyük veya küçük yaratacağınız beklenen değeri tahmin etmeye çalışabilirsiniz. Her sonucun maliyetini ve gerçekleşme olasılığını öğrendikten sonra, aşağıdaki formülü kullanarak her sonucun beklenen değerini hesaplayabilirsiniz:
l Beklenen değer (EV) = (Birinci olası sonuç x Sonuç olasılığı) + (İkinci olası sonuç x Sonuç olasılığı)- Maliyet
Her iki olası sonucu, her bir sonucun ortaya çıkma olasılığı ile çarparak ve ardından bu değerleri ekleyerek beklenen değeri hesaplayın. Ayrıca, toplamdan başlangıç maliyetlerini de çıkarmanız gerekir.
- Sonuçları değerlendirin
Her karar için beklenen sonuçları elde ettikten sonra, almak istediğiniz risk miktarına göre hangi kararın sizin için en iyi olduğunu belirleyin. Beklenen en yüksek değer her zaman gitmek istediğiniz değer olmayabilir. Bunun nedeni, yüksek bir ödülle sonuçlanabilse bile, aynı zamanda en yüksek düzeyde proje riskini üstlenmek anlamına gelir.
Karar ağacı analizinde beklenen değerin bir olasılık algoritmasından geldiğini unutmayın. Ağacın sonuçlarını en iyi nasıl değerlendireceğinizi belirlemek size ve ekibinize bağlıdır.
Karar ağacı analizinin artıları ve eksileri
Doğru kullanıldığında karar ağacı analizi daha iyi kararlar vermenize yardımcı olabilir, ancak dezavantajları da vardır. Karar ağaçlarıyla ilgili kusurları anladığınız sürece, bu karar verme aracının faydalarından yararlanabilirsiniz.
Artıları
Karmaşık bir kararla uğraşırken ve çok fazla veriyle uğraşırken, karar ağaçları her bir seçimle ilgili olası sonuçları veya getirileri görselleştirmenize yardımcı olabilir.
l Şeffaf: Karar ağaçlarının en iyi yanı, siz ve ekibiniz için karar vermeye odaklı bir yaklaşım sağlamalarıdır. Her bir kararı ayrıştırıp bunların beklenen değerini hesapladığınızda, hangi kararın sizin için en mantıklı olduğu konusunda net bir fikriniz olacak.
l Verimli: Karar ağaçları verimlidir çünkü oluşturmak için az zaman ve az kaynak gerektirirler. Anketler, kullanıcı testleri veya prototipler gibi diğer karar verme araçlarının tamamlanması aylar ve çok para alabilir. Karar ağacı, ne yapılacağına karar vermenin basit ve etkili bir yoludur.
l Esnek: Ağacınızı oluşturduktan sonra yeni bir fikir bulursanız, az bir çalışmayla bu kararı ağaca ekleyebilirsiniz. Analiziniz sırasında bilgi edinirseniz olası sonuçlar için şubeler de ekleyebilirsiniz.
Eksileri
Bir karar ağacını, onu mükemmel olmayan bir karar verme aracı yapan dezavantajlar vardır. Bu dezavantajları anlayarak ağacınızı daha büyük bir tahmin sürecinin parçası olarak kullanabilirsiniz.
l Karmaşık: Karar ağaçları genellikle belirli uç noktalara gelirken, ağacınıza çok fazla karar eklerseniz karmaşık hale gelebilirler. Ağacınız birçok yönden dallanıyorsa, ağacı saklamakta ve beklenen değerleri hesaplamakta zorlanabilirsiniz. Bir karar ağacını kullanmanın en iyi yolu, onu basit tutmaktır, böylece kafa karışıklığına neden olmaz veya faydalarını kaybetmez. Bu, seçeneklerinizi daraltmak için diğer karar verme araçlarını kullanmak ve ardından yalnızca birkaç seçeneğiniz kaldığında bir karar ağacı kullanmak anlamına gelebilir.
l Kararsız: Denklemlerinizin doğru kalması için karar ağacınızdaki değerleri sabit tutmak önemlidir. Verilerin küçük bir bölümünü bile değiştirirseniz, daha büyük veriler dağılabilir.
l Riskli: Karar ağacı bir olasılık algoritması kullandığından, hesapladığınız beklenen değer, her bir sonucun doğru bir tahmini değil, bir tahmindir. Bu, bu tahminleri bir tuz tanesi ile almanız gerektiği anlamına gelir. Sonuçlarınızın olasılığını ve getirilerini yeterince tartmazsanız, seçtiğiniz kararla çok fazla risk alabilirsiniz.
Karar ağacı analizi örneği
Aşağıdaki karar ağacı analizi örneğinde, yeni bir yazılım uygulaması oluşturma veya yükseltme arasında seçim yapıyor olsaydınız, ağaç diyagramınızın haritasını nasıl çıkaracağınızı görebilirsiniz.
Ağaç dallandıkça, sonuçlarınız irili ufaklı gelirleri içerir ve proje maliyetleriniz beklenen değerlerinizden çıkarılır.
Bu örnekteki karar düğümleri:
l Yeni zamanlama uygulaması oluşturun: $50K
l Mevcut planlama uygulamasını yükseltin: 25 bin ABD doları
l Ekip üretkenliği uygulaması oluşturun: 75 bin ABD doları
Bu örnekteki şans düğümleri:
l Birinci karar için büyük ve küçük gelir: %40 ve %55
l İkinci karar için büyük ve küçük gelir: %60 ve %38
l Üçüncü karar için büyük ve küçük gelir: %55 ve %45
Bu örnekteki düğümleri sonlandırın:
l Birinci karar için potansiyel kâr: 200 bin dolar veya 150 bin dolar
l İkinci karar için potansiyel kâr: 100 bin dolar veya 80 bin dolar
l Üçüncü karar için potansiyel kâr: 250.000 ABD Doları veya 200.000 ABD Doları
Yeni bir ekip üretkenliği uygulaması oluşturmak ekip için en yüksek maliyeti oluştursa da karar ağacı analizi bu projenin aynı zamanda şirket için en çok beklenen değeri sağlayacağını gösteriyor.
En iyi sonucu bulmak için bir karar ağacı kullanın
Elle bir karar ağacı çizebilirsiniz, ancak olası çözümlerin haritasını çıkarmak için karar ağacı yazılımını kullanmak, akış çizelgenize çeşitli öğeler eklemeyi, gerektiğinde değişiklik yapmayı ve ağaç değerlerini hesaplamayı kolaylaştıracaktır. Asana’nın Lucidchart entegrasyonu ile ayrıntılı bir diyagram oluşturabilir ve bunu merkezi bir proje yönetimi aracında ekibinizle paylaşabilirsiniz.
Karar ağacı yazılımı, ekibinizi başarılı bir şekilde yönetebilmeniz ve projeleri yönetebilmeniz için karar verme becerilerinize güven duymanızı sağlayacaktır.
