Как принять взвешенное

решение в условиях

неопределенности

Др. Минин Алексей

Институт Прикладного Анализа Данных (ИПАД)

Система для поддержки

принятия решений

Strictly confidential

analytics

DA!

ınstıtute

“The problem, simply put, is that we

cannot choose everything

simultaneously. So we live in danger of

becoming paralyzed by indecision,

terrified that every choice might be the

wrong choice.”

Elizabeth Gilbert

“Проще говоря, проблема состоит в

том, что мы не можем выбрать

одновременно все. В результате

получается, что мы живем в

постоянной нерешительности,

угнетаемые вероятностью сделать не

правильный выбор.”

Элизабет Гильберт

Что должно быть нашей инвестиционной стратегией?

Какой продукт выгоднее?

Какие стратегии развития выбрать?

Как выбрать правильного поставщика из многих?

Какое лекарство прописать для пациента?

Какой дом, автомобиль, продукт купить?

Какие товары поставщика выбрать?

Какие люди, проекты или идеи, скорее

всего, принесут успех?

Задача принятия решения встречается во

многих областях

Рассмотрим конкретный пример по выбору материала для

строительства дома

Strictly confidential

Критерии выбора (Что важнее?)

• Долговечность

• Стоимость

• Вес

• Экологичность

Альтернативы (Брус, Бревно, Кирпич, Газобетон)

• Пожарные свойства

• Скорость монтажа

• Внешний вид

• Прочность

• Влагостойкость

• Сейсмостойкость

Как выбрать материал, если критериев выбора

много, а альтернатив еще больше?

Попробуйте умственно сделать выбор, приняв во внимание все критерии и

альтернативы. Скорее всего вы остановитесь на 2-3 критериях.

Strictly confidential

Примеры простых:

Аналитический процесс построения

Иерархий (AHP) от Института Делойт

или или

А есть ли более надежное решение?

Известные успешные применения метода:

• Xerox – управление инвестиционным портфелем.

• United States Navy – система управления субмариной.

• NASA – выбор источника питания БПЛА на Луне.

• General Motors – оценка привлекательности проектов.

• IBM – автоматическая оценка эффективности и качества сборочного

производства процессоров.

Способы для поддержки принятия решений уже

широко используются в бизнесе

Strictly confidential

Цель упражнения

Ранжирование альтернатив по степени обоснованности

Нахождение количественного объяснения ранжированию.

Шаги

1. Определите цель, критерии и альтернативы.

2. Постройте иерархию критериев и альтернатив.

3. Оцените все элементы иерархии между собой.

4. Проверьте согласованность оценок (если применимо)

5. Получите результат и примите решение.

Типы информации:

Количественная

Качественная

Цель

критерий критерий

альтернатива альтернатива альтернатива

Процесс построения модели выбора достаточно

прост1

2

3

Strictly confidential

1-й шаг – постройте Иерархию решения

КоличественныеКачественные

критерии

Strictly confidential

Цель: выбрать

материал дома

Критерий Критерий

альтернатива альтернатива альтернатива

Типы критериев:

• Количественные

(выражаются через цифры),

• Качественные (попарное сравнение).

Визуальные особенности:

• важность показывает линия,

• выбор слайдером,

• или через график.

2-й шаг, сделать оценки критериев в

соответствии с их относительной важностью

Strictly confidential

40%

30%

20% 8% 2%0%

10%

20%

30%

40%

50%

Рейтинг

Рейтинг

Цена

ЭкологичностьВнешний вид

Вес Прочность

Цена Вес

Очень важно при расстановке взаимосвязей,

проверить их на целостность. При этом, если

оценку пропустить, система решит, что

пользователю просто «не важно».

3й шаг, проверить собственные оценки на не

противоречивость

Типы и виды неконсистентности оценок: Качественная: A лучше B, B лучше C, но C лучше чем A Количественная: A в 5 раз лучше B, B в 3 раза лучше C, но A в 2 раза

лучше чем C.

Strictly confidential

ЦенаЭкологично

сть

Прочность

1. Для каждого критерия

необходимо сравнить

альтернативы между собой

2. Опять же необходимо

проверить на противоречия,

как на шаге 3.

4-й шаг, сравнить альтернативы по 1 критерию

Сравните альтернативы по критерию

«Экологичность»

40%30%

20% 10%0%

20%

40%

60%

Бревно Брус Кирпич Газобетон

Рейтинг

РейтингКирпич Бревно

Кирпич Газобетон

Кирпич Брус

Принимайте решение на основании Вашего выбора.

Преимуществом модели является тот факт, что модель можно

дополнить новыми критериями и альтернативами без ущерба для

существующей модели

Последний шаг, визуализировать результаты

расчетов и принять решение

Strictly confidential

20%

10%

40%

30%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

Бревно Брус Кирпич Газобетон

Рейтинг

20%

10%

40%

30%

Рейтинг

Бревно Брус Кирпич Газобетон

Решения для менеджеров по

продажам;

Рейтингование партнеров /

поставщиков / клиентов;

Анализ рисков;

Распределение ресурсов;.

Задачи планирования;

Найм персонала;

Поиск важных факторов;

Любые задачи многокритериального

выбора (проведение

согласительных совещаний).

Наше приложение DAHP позволит Вам решить

массу задач

Strictly confidential

analytics

DA!

ınstıtute

Системы

прогнозирования

© 2014 ZAO Deloitte & Touche CIS 14

4. Определение: Хороший прогноз – это то, что с Вами

случится, если вы это проигнорируете.

Поговорим о прогнозах

2. Мы занимаемся прогнозами.

1. Мы не занимаемся предсказаниями, с

использованием специальных средств и иных

практик.

3. Основные поставщики прогнозов в повседневной жизни:

Мораль. Люди стараются фокусироваться на позитивных новостях…

Почему нужно анализировать

больше информации

Мораль. Цели, возможности и угрозы, человека в лодке, сильно

отличаются при рассмотрении ближнего и дальнего окружения.

Мораль. Вот почему так важно анализировать больше информации, чем

может проанализировать один аналитик У вас будет конкурентное

преимущество

Количество данных для

анализа

Угроз нет…

Цель – остаться в живых

Цель - остров

Пример того, как результат анализа……Зависит от того, как много данных проанализировано

© 2014 ZAO Deloitte & Touche CIS 17

Если у вас нет данных, у вас нет конкурентного преимущества

Прогнозировать – значит использовать все данные

Прогнозная модель

Статистика и эконометрика вашего бизнеса

Макроэкономические факторы &

Рыночные индексыМодели искусственного

интеллекта: Нейронные Сети

Исторические значения микроэкономических

показателей

Инсайдерские сведения ваших специалистов

© 2014 ZAO Deloitte & Touche CIS 18

Прогноз – это то что с Вами произойдет,

если вы это проигнорируете

)( =

Уравнение прогноза

f

Задача идентифицировать функцию используя

исторические данные

Системы

прогностической

аналитики

Прогноз

продаж

Уравнение прогноза в нашей интерпретации

1

2

Проект по построению прогноза (1SC+1M)

Построение математической модели и поиск

функции прогноза

(Часть B: Выполняется исполнителем)

Неделя 1 Неделя 2

Выгрузка данных и статистический анализ

(Часть A: Работа с экспертами и БД Заказчика,

БД в открытом доступе)1|

2|

Уточнение модели прогнозирования с и

построение финальных прогнозов

(Часть С: Эксперты заказчика и исполнителя)3|

Неделя 3

3

Микроэкономика

- Специфика рынка;

- История продаж;

- Маркетинговый опыт;

- Драйверы продаж;

Макроэкономика

- Данные Росстат

- Данные с бирж

- СПАРК+РУСЛАНА

- И т.п.

Экспертное мнение

- Рыночные эксперты;

- Отдел продаж;

B C DA E

A

B

C

D

Реальный пример прогноза – то, что получит

Клиент в рамках пилотного проекта

Тут модель обучалась Тут она

прогнозировала

4

E

© 2014 ZAO Deloitte & Touche CIS 19

При прочих равных можно легко оценить эффект от внедрения технологии

Одно из применений прогноза – оценка

эффекта от внедрения

Момент внедрения

технологии

2014

Пр

од

аж

и

Исторические

значения продаж

Обучение модели

Факт

Прогноз продаж

при наличии

технологии

Прогноз

Прогноз продаж

без технологии

Влияние внешних

факторов на продажи

Использование модели

Эффект

10% CAGR рост

продаж

2000 2010 2012

Зная внешние факторы можно

прогнозировать поведение

продаж

© 2014 ZAO Deloitte & Touche CIS 20

Пример решения для управления рискамиМеняйте параметры модели и смотрите, как меняются ваши

показатели эффективности

21© 2014 ЗАО «Делойт и Туш СНГ»

В «Делойте» работают лучшие в России специалисты в области технологий, способные решить любую задачу клиента

Глобальная экспертиза «Делойта» в бизнес

аналитике

Deloitte Green House Deloitte Россия

Deloitte GH и Deloitte США

считаются лучшей практикой по

анализу данных (АД), обладая

значительным опытом в этой

сфере

Deloitte в России начал

разрабатывать решения по АД в

2013 году. Основные

особенности приложений для

решения задач клиентов – они

умные и эффективные. Нами

налажено взаимодействие с

разработчиками приложений и

аналитическими лабораториями,

способными воплощать в жизнь

требуемый функционал

Deloitte Великобритания

Deloitte в Великобритании силен

в области внедрения SAP

объектов, таких как, Business

Objects и обладает

значительным опытом в этой

сфере, что помогает нам лучше

понимать нужды клиентов и

выявлять слабые места

комплексных решений таких как

SAP

Deloitte анализ данных

Deloitte США обладают сильной

практикой АД, и являются

частью команды консалтинга,

которая очень сильна в

технологиях Big Data и

особенностях внедрения этой

технологии

Наша миссияПоймать технологическую волну и стать

лидирующей фирмой по анализу данных

в России

Контакты

Свяжитесь с нами

Институт Прикладного Анализа Данных

Штефан ДирксПартнер,

Глава группы Стратегии,

Коммерческой и Операционной

Экспертизы в России

Тел.: +7 (495) 787 06 00

Доб.: 1127

Моб.: +7 (910) 499 66 59

sdierks@deloitte.ru

Алексей МининМенеджер,

Институт Прикладного Анализа

Данных

Тел.: +7 (495) 787 06 00

Доб.: 5314

Моб.: +7 (915) 218 74 23

aminin@deloitte.ru

analytics

DA!

ınstıtute

Deloitte refers to one or more of Deloitte Touche Tohmatsu Limited, a UK private company limited by guarantee (“DTTL”),

its network of member firms, and their related entities. DTTL and each of its member firms are legally separate and

independent entities. DTTL (also referred to as “Deloitte Global”) does not provide services to clients. Please see

www.deloitte.com/about for a more detailed description of DTTL and its member firms. Please see

www.deloitte.com/ru/about for a detailed description of the legal structure of Deloitte CIS

Deloitte provides audit, tax, consulting, and financial advisory services to public and private clients spanning multiple

industries. With a globally connected network of member firms in more than 150 countries and territories, Deloitte brings

world-class capabilities and high-quality service to clients, delivering the insights they need to address their most complex

business challenges. Deloitte’s more than 200,000 professionals are committed to becoming the standard of excellence.

This communication contains general information only, and none of Deloitte Touche Tohmatsu Limited, its member firms,

or their related entities (collectively, the “Deloitte Network”) is, by means of this communication, rendering professional

advice or services. No entity in the Deloitte network shall be responsible for any loss whatsoever sustained by any person

who relies on this communication.

© 2014 ZAO Deloitte & Touche CIS

Strictly confidential