Una de las tareas principales del gestor es la toma de decisiones. Puede ser individual o grupal a través de un “Centro Decisor”. Conforme el entorno, la cantidad de variables y las interacciones, existen innumerables técnicas y herramientas para abordarlas. Se publica en este artículo los conceptos fundamentales de los sistemas de ayuda para la toma de decisiones.

1. Modelado para la Toma de Decisiones
Marzo 2017 - año 10 Nro. 68
Herramientas para el
Análisis de Negocios
Modelado para la Toma de Decisiones
por Sergio Salimbeni
Marzo 2017
Basado en el “A GUI D E TO T H E BUS I N ES S A N A LYS I S BODY O F KNOWL EDGE ® v.3”

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Modelado para la toma de decisiones
Marzo 2017
Introducción
Una de las tareas principales del gestor es la toma
de decisiones. Puede ser individual o grupal a
través de un “Centro Decisor”. Conforme el
entorno, la cantidad de variables y las
interacciones, existen innumerables técnicas y
herramientas para abordarlas. Se publica en este
artículo los conceptos fundamentales de los
sistemas de ayuda para la toma de decisiones.
El proceso en la toma de decisiones es el que se
ilustra a continuación.
Consiste en la colecta de los datos, su posterior
procesamiento, es decir su análisis, a partir del cual
se dice que se cuenta ya con información, la cual es
la base para la toma de decisiones.
Proceso de toma de decisiones
Son, al menos, seis los pasos los que se deben
seguir:
 Identificar con claridad el problema en
cuestión.
 Elaborar una lista con las posibles
alternativas.
 Identificar los posibles resultados.
 Listar el “pago” o “castigo” de cada
alternativa.
 Seleccionar uno de los modelos
matemáticos del proceso de toma de
decisiones.
 Aplicar el modelo, y tomar la decisión.
Breve Clasificación
Para su ordenamiento y estudio, se pueden
clasificar los sistemas para la toma de decisiones
de acuerdo al entorno y la cantidad de agentes de
interacción. Se enumeran a continuación los más
habituales.
En base a cantidad de criterios:
a. Criterio Único
b. Multicriterio (MCDA)
En base a cantidad de Interacciones:
c. No existe interacción alguna
d. Agentes que reconocen una mutua interacción
(Teoría de los Juegos)
Tres escenarios posibles:
Bajo Certidumbre: El tomador de decisión conoce
con certeza las consecuencias de cada una de las
alternativas (ej: plazos fijos).
Bajo Riesgo: Conoce las probabilidades
Bajo Incertidumbre: No conoce probabilidades de
ocurrencia.
Técnicas y herramientas tales como criterios Maxi-
Max, Markov, Programación lineal, cálculo
diferencial, teoría de los juegos o AHP para
multicriterio, son tan sólo algunas de las técnicas
utilizadas, las cuales describiremos en detalle en
próximos artículos.
Cálculo Diferencial Programación Lineal

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Regresión y
Correlación
Teoría de filas de espera
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1. Propósito
El modelado de decisiones muestra cómo se toman las
decisiones empresariales que se dan repetidamente
durante la vida de la organización.
2. Descripción
Los modelos de decisión muestran cómo los datos y el
conocimiento se combinan para tomar una decisión
específica.
Los modelos de decisión pueden usarse tanto para
decisiones sencillas como complejas.
Los modelos de decisión sencillos utilizan una sola tabla
de decisión o árbol de decisión para mostrar cómo un
conjunto de reglas de negocio, que operan en un
conjunto común de elementos de datos, se combinan
para crear una decisión.
Los modelos de decisión complejos dividen las
decisiones en sus componentes individuales para que
cada parte de la decisión pueda ser descripta por
separado y el modelo pueda mostrar cómo se combinan
esas piezas para tomar una decisión global.
La información que debe estar disponible para tomar la
decisión y cualquier sub-decisión puede ser
descompuesta. Cada sub-decisión se describe en
términos de las reglas de negocio requeridas para tomar
esa parte de la misma.
Un modelo de decisión integral es un modelo general
vinculado a procesos, medidas de desempeño y
organizaciones. Muestra de dónde vienen las reglas de
negocio y representa decisiones analíticamente.
Las reglas de negocio involucradas en una decisión dada
pueden ser definitorias o de comportamiento. Por
ejemplo, una decisión "validar orden" puede comprobar
que el importe del impuesto se calcula correctamente
(una regla de definición) y que la dirección de
facturación coincide con la tarjeta de crédito
proporcionada (una regla de comportamiento).
Las tablas de decisión y los árboles de decisión definen
cómo se toma una decisión específica.
Un modelo de decisión gráfica se puede construir en
varios niveles. Un modelo de alto nivel sólo puede
mostrar las decisiones empresariales tal y como
aparecen en los procesos empresariales, mientras que
un modelo más detallado puede mostrar la toma de
decisiones tal como es o por hacer con suficiente detalle
como estructura para todas las reglas empresariales
relevantes.
3. Elementos
3.1. Tipos de modelos y anotaciones
Existen varios enfoques diferentes para el modelado de
decisiones. Las tablas de decisión representan todas las
reglas necesarias para tomar una decisión atómica. Los
árboles de decisión son comunes en algunas industrias,
pero generalmente se usan con mucha menos
frecuencia que las tablas de decisión.
Las decisiones complejas requieren la combinación de
múltiples decisiones simples en una red. Esto se muestra
utilizando la dependencia o las notaciones de requisitos.
Todos estos enfoques implican tres elementos clave:
• decisión,
• información y
• conocimiento.

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Tablas de decisión
Las decisiones empresariales utilizan un conjunto
específico de valores de entrada para determinar un
resultado determinado mediante el uso de un conjunto
definido de reglas de negocio para seleccionar uno de
los resultados disponibles. Una tabla de decisión es una
representación tabular compacta de un conjunto de
estas reglas. Cada fila (o columna) es una regla y cada
columna (o fila) representa una de las condiciones de
esa regla. Cuando todas las condiciones de una regla
particular se evalúan como verdaderas para un conjunto
de datos de entrada, se selecciona el resultado o la
acción especificada para esa regla.
Decisiones multicriterio. Mérodo Promethee
Las tablas de decisión contienen generalmente una o
más columnas de condición que se asignan a elementos
de datos específicos, así como una o más columnas de
acción o resultado. Cada fila puede contener una
condición específica en cada columna de condición.
Éstos se evalúan en función del valor del elemento de
datos considerado. Si todas las celdas de una regla están
en blanco o se evalúan como verdaderas, la regla es
verdadera y se produce el resultado especificado en la
columna de acción o de resultado.
Tabla de decisiones
Árboles de decisión
Los árboles de decisión también se utilizan para
representar un conjunto de reglas de negocio. Cada ruta
en un nodo de hoja de árbol de decisión es una regla
única. Cada nivel en el árbol representa un elemento de
datos específico; las ramas descendentes representan
las diferentes condiciones que deben ser verdaderas
para continuar por esa rama.
Los árboles de decisión pueden ser muy efectivos para
representar ciertos tipos de conjuntos de reglas,
especialmente aquellos relacionados con la
segmentación de clientes.
Al igual que ocurre con las tablas de decisión, un árbol
de decisión selecciona una de las acciones o resultados
disponibles (un nodo de hoja mostrado en la extrema
derecha o inferior del árbol) basado en los valores
específicos que le pasan los elementos de datos que
representan los nodos de ramificación.
En el siguiente árbol de decisiones, las reglas en el árbol
comparten las condiciones (representadas por nodos
anteriores en el árbol).
Árbol de decisión
Diagramas de requisitos de decisión
Un diagrama de requisitos de decisión es una
representación visual de la información, el conocimiento
y la toma de decisiones involucrados en una decisión de
negocios más compleja. Los diagramas de requisitos de
decisión contienen los siguientes elementos:

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• Decisiones: se muestran como rectángulos. Cada
decisión toma un conjunto de entradas y selecciona de
un conjunto definido de salidas posibles aplicando reglas
de negocio y otra lógica de decisión.
• Datos de entrada: se muestran como óvalos, que
representan datos que se deben pasar como entrada a
una decisión en el diagrama.
• Modelos de Conocimiento de Negocios: se muestra
como un rectángulo con las esquinas cortadas,
representando conjuntos de reglas de negocio, tablas de
decisión, árboles de decisión o incluso modelos
analíticos predictivos que describen con precisión cómo
tomar una decisión.
• Fuentes de conocimiento: se muestra como un
documento que representa los documentos originales
de origen o las personas de las que puede derivarse o se
ha derivado la lógica de decisión necesaria.
Estos nodos están unidos entre sí en una red para
mostrar la descomposición de la toma de decisiones
complejas en bloques de construcción más sencillos. Las
flechas sólidas muestran los requisitos de información
para una decisión.
Fuente: IIBA BABok v.3
Estos requisitos de información pueden vincular los
datos de entrada a una decisión, para demostrar que
esta decisión requiere que los datos estén disponibles, o
puede vincular dos decisiones en conjunto. Los modelos
de conocimiento empresarial que describen cómo tomar
una decisión específica pueden vincularse a esa decisión
con flechas para mostrar los requisitos de conocimiento.
Las fuentes de conocimiento se pueden vincular a las
decisiones con una flecha discontinua y redondeada
para mostrar que una fuente de conocimiento (por
ejemplo, un documento o una persona) es una autoridad
para la decisión. Esto se conoce como requisito de
autoridad.
4. Consideraciones de uso
4.1. Fortalezas
• Los modelos de decisión son fáciles de compartir con
las partes interesadas, facilitan una comprensión
compartida y apoyan el análisis de impacto.
• Se pueden compartir y combinar múltiples
perspectivas, especialmente cuando se utiliza un
diagrama.
• Simplifica la toma de decisiones complejas eliminando
la gestión de reglas de negocio del proceso.
• Ayuda a administrar un gran número de reglas en las
tablas de decisión agrupando las reglas por decisión.
Esto también ayuda con la reutilización.
• Estos modelos trabajan para automatización basada en
reglas, minería de datos y análisis predictivo, así como
para decisiones manuales o proyectos de Business
Intelligence.
4.2. Limitaciones
• Añade un segundo estilo de diagrama al modelar
procesos empresariales que contienen decisiones. Esto

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puede agregar complejidad innecesaria si la decisión es
simple y estrechamente acoplada con el proceso.
• Pueden limitar las reglas a las requeridas por las
decisiones conocidas y así limitar la captura de reglas no
relacionadas con una decisión conocida.
• La definición de modelos de decisión puede permitir
que una organización piense que tiene una forma
estándar de tomar decisiones cuando no lo hace. Puede
bloquear a una organización en un enfoque de toma de
decisiones en el estado actual.
• Recorta los límites de la organización, lo que puede
dificultar la adquisición de cualquier aprobación
necesaria.
• No puede abordar las reglas de negocios conductuales
de una manera directa.
• La terminología comercial debe estar claramente
definida y compartida.
5. Conclusiones
Una de las tareas más frecuentes del Gestor o
Administrador es la adopción de decisiones, el cuan es
también uno de los tópicos de mayor actualidad.
Los estudiosos del tema han enfocado esta problemática
desde diferentes perspectivas. Este artículo pretendió
apenas presentar a los sistemas de ayuda para la toma
de decisiones como una disciplina merecedora de ser
estudiada en profundidad, y es por ello que la
abordaremos en detalle en sucesivos artículos.
Sergio Salimbeni