En esta diapositiva se describe el proceso de toma de decisiones y la herramienta: árboles de decisión

1. Árboles de decisión
Yesith valencia
Ing. Sistemas, MsC(e)
YesithValencia@gmail.com

2. Herramienta
• Es cualquier dispositivo que ayuda a ejecutar una tarea específica:
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 2

3. Herramienta
• Es cualquier dispositivo que ayuda a ejecutar una tarea específica:
https://www.google.com.co/search?q=herramienta&hl=es-
419&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ei=t0JgUYOcMvS84AO684GABQ&ved=0CAcQ_AUoAQ&biw=1366&bih=643#hl=es-
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 419&tbm=isch&sa=1&q=cuchara&oq=cuchara&gs_l=img.3..0l10.76102.76912.0.77024.7.7.0.0.0.0.204.641.3j2j1.6.0...0.0...1c.1.8.img.jSkRW0Nt9CA&bav=on.2,or.r_cp.r_qf.&bvm=bv
3
.44770516,d.dmg&fp=c281a58e54ba2510&biw=1366&bih=643

4. • “La indecisión es un veneno
lento, nada produce, en
cambio, puede convertirse en
hábito; más vale fracasar por
haber tomado una decisión
errónea, que por no haber
tomado ninguna”
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 4

5. Decisión
• “La decisión consiste en el proceso deliberado (y deliberativo) que
lleva a la selección de una acción (acto, curso de acción) determinado
entre un conjunto de acciones alternativas. La decisión es un proceso
previo a la acción”. Pedro Pavesi, “La Decisión”
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI http://www.moonmentum.com/blog/wp-content/uploads/2010/05/Rojo-o-Azul.jpg 5

6. Decisión
Imagen tomada de: http://www.clubseis.com.ar/wp-content/uploads/2011/11/decisiones.jpg
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 6

7. Decisión
http://smartup1.files.wordpress.com/2011/10/decisiones.jpg
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 7

8. Tipo de Naturaleza de la decisión
Decisión Operacional Administrativa Estratégica
Análisis de Presupuesto Administración financiera,
Cuentas por cobrar, Pronóstico a corto plazo Investigación,
Estructurada
Ordenes de entrada Reportes de personal Ubicación de almacenes,
Análisis Hacer ó Comprar Sistemas de distribución
Construir una nueva planta,
Fusiones y adquisiciones,
Evaluación de crédito,
Producción, Planeación de nuevos productos,
Semi Preparación de presupuesto,
Agendamiento, Compensación de la planificación,
Estructurada Distribución de la planta,
Control de inventario Planeación del aseguramiento de la
Programación de proyectos
calidad
Planeación del desarrollo y la
Seleccionar la portada de
Negociación, investigación,
No una revista,
Reclutamiento y ejecución, Desarrollo de nuevas tecnologías,
Estructurada Comprar un software,
Comprar hardware Planeación de la responsabilidad
Aprobar préstamos
social
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 8

9. Proceso de decisión
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 9

10. Toma de decisiones
Las tres etapas en el proceso de tomas de decisiones, según el modelo propuesto por
Newell & Simon en 1972, son:
Etapa de inteligencia
• Identificar y definir los objetivos organizacionales
• Identificar y clasificar el problema
• Adquirir conocimiento acorde con el ambiente
Etapa de diseño
 Diseñar soluciones al problema
 Formular un modelo
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 10

11. Toma de decisiones
Etapa de elección
• Seleccionar de acuerdo a un criterio definido, una acción particular.
• Probar el modelo seleccionado
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 11

12. Etapas en el proceso de toma de decisiones
Inicio
Fase de Inteligencia No
Realidad Implementar
Si
Satisfactoria ? La Solución
Validación del
modelo
Fase de Diseño
Fin
Verificación y Pruebas
de la Solución
Fase de Elección Propuesta
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 12

13. Árboles de Decisión (AD)
• Es una herramienta para documentar procedimientos y decisiones
http://1.bp.blogspot.com/_xI_Tf5DS6aI/SlH_LY1414I/AAAAAAAAAA8/22MQIVRdW7E/S660/arbol_caido.jpg
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 13

14. Árboles de Decisión (AD)
• Las ramas que nacen de un nodo de decisión representan las
alternativas.
• Habrá tantas ramas como alternativas haya.
• De cada nodo de decisión deben salir como mínimo dos ramas.
• Pueden existir varios nodos de decisión consecutivos.
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 14

15. Construcción del árbol
• Se desarrolla de izquierda a derecha indicando en forma secuencial
todos los momentos de decisión y los momentos de acontecimiento de
un evento aleatorio.
• A cada nodo, tanto de decisión como aleatorio, debe llegar una sola
rama.
• De cada nodo, tanto de decisión como aleatorio, deben salir como
mínimo dos ramas.
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI
15

16. Ejemplo
• Existe una empresa que está por construir una planta de producción
para los próximos 10 años.
• La opción es construir una planta grande para enfrentar una demanda
sostenidamente alta o una planta pequeña y a los dos años ampliarla si
la demanda fuese alta.
• Si al inicio la demanda es baja seguirá así en el futuro. Pero puede ser
alta en los primeros dos años y luego reducirse por efecto de la
competencia.
• La planta grande demanda más inversión inicial y posee más costos de
mantenimiento que la pequeña.
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI
16

17. Ejemplo
Ventas sostenidamente altas R1
Ventas iniciales altas y luego bajas R2
Planta
Ventas sostenidamente bajas R3
grande
Vtas. altas
R4
Ampliar
Vtas. bajas R5
Planta Venta inicial
pequeña alta No Vtas. altas R6
ampliar
Vtas. bajas R7
Venta inicial
baja R8
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI
17

18. Varias formas de decir lo mismo
• Mayor que 10 mil, mayor o igual que 5 mil pero menor o igual que 10
mil, y menos de 5mil
• No menos de 10 mil, no más de 10 mil pero por lo menos de 5 mil, y
no más 5 mil
Tener formas diferentes de decir la mismo cosa puede
crear dificultades de comunicación
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 18

19. Características de los AD
• Es un diagrama que representa en forma secuencial condiciones y
acciones; muestra el orden de las condiciones
• Se muestra la relación entre la condición y las acciones asociadas a
ella.
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 19

20. Ejemplo
• Mayor que 10 mil, mayor o igual que 5 mil pero menor o igual que 10
mil, y menos de 5mil
• No menos de 10 mil, no más de 10 mil pero por lo menos de 5 mil, y
no más 5 mil
Volumen de pedido
Condición Acción (Descuento)
más de 10 mil 30 %
de 5 mil a 10 mil 20 %
Menos de 5 mil 0%
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 20

21. Ejemplo
Volumen de pedido
Condición Acción (Descuento)
más de 10 mil 30 %
de 5 mil a 10 mil 20 %
Menos de 5 mil 0%
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 21

22. Ejemplo
• Datos explícitos: valor y fecha de pago, y porcentaje de descuento
• Datos implícitos: detalle de la factura, datos del proveedor
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 22

23. Ejemplo: transacciones
• Agregue aquí la primera viñeta
• Agregue aquí la segunda viñeta
• Agregue aquí la tercera viñeta
http://www.monografias.com/trabajos14/basededatos/Image523.gif
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 23

24. Ejemplo: formas de aprendizaje
http://www.effective-time-management-techniques.com/images/decision-tree.gif
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 24

25. Ejercicio: Autorizar el pago de una factura
La factura recibida puede o no tener la firma, en caso de no tenerla,
puede ocurrir que se reciba o no se reciba la mercancía, en este último
caso se rechaza el pago. Si se ha recibido la mercancía el pedido podrá
estar preparado para la compra, pero si no lo está, se rechaza el pago;
de lo contrario puede ocurrir que el monto de la factura sea correcto,
de ser así se autoriza el pago, de lo contrario se rechaza el pago.
Cuando la factura está firmada, el pedido podrá estar preparado para
la compra, pero si no lo está puede ocurrir que exista autorización para
la compra, pero si no existe, se rechaza el pago, de lo contrario, si el
moto de la factura es correcto se autoriza el pago, de lo contrario, se
rechaza el pago; Si el pedido está preparado para la compra y el monto
de la factura es correcto, se autoriza el pago, de lo contrario se rechaza
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 25

26. Bibliografía
• Teoría de decisiones, Jaime Alberto Sánchez V, Facultad de
administración, Politécnico Colombiano
• Árboles de decisión, Otra herramienta del modelo general, Hebe
Alicia Cadaval
• Análisis y diseño de sistemas de información, James A. Senn, 2th
edición
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 26