Poslovno odlučivanje – sa ili bez podataka

27 dec 2016

“Predviđaj kao pesimist, promatraj kao realist, djeluj i pokreći kao optimist.

Sposobnost donošenja razboritih  financijskih odluka[1] je vještina koja je od vitalne važnosti za svakog pojedinca. Financijska inteligencija nije ništa drugo nego povećanje mogućnosti izbora. Budžet je način da se o novcu počnete brinuti i prije nego što ga potrošite. Mnogi ljudi imaju „iskrivljene“ poglede na štednju smatrajući da zbog prevelikih tekućih troškova i nedovoljnog dohotka ne mogu još i štedjeti. Pri donošenju investicijskih odluka morate znati da su prinos i rizik upravo proporcionalni: što su investicije rizičnije, to je njihov mogući prinos veći.  Svrha osiguranja je zaštita od gubitaka koji bi mogli biti financijski katastrofalni.

U uvodu teksta, u samo nekoliko rečenica koje predstavljaju „osnovna“ znanja potrebna za donošenje financijskih odluka, može se razmatrati potreba donošenja  više različitih poslovnih odluka: Da li i kako kreirati budžet? Da li i kako štediti? Da li i kako investirati? Da li i kako se osigurati od (financijskih) gubitaka? Ukoliko pri donošenju ovih, naizgled „jednostavnih“ poslovnih odluka, ne raspolažete odgovarajućim podacima, to znači da svjesno prihvatate rizike za tako donesene poslovne odluke. Donošenje poslovnih odluka, na osnovu prethodno prikupljenih i analiziranih podataka, omogućava donosiocu odluke da na vrijeme predvidi moguće finansijske rezultate: pozitivne efekte ili posljedice negativnih uticaja iz vanjskog okruženja.

Poslovna odluka se donosi na više načina[2]. To su: intuicija, iskustvo, logička analiza (metoda logičkog zaključivanja) i kvantitativne metode. Kvantitativne metode omogućuju otkrivanje i određivanje egzaktnih, kvantitativnih relacija i odnosa promatranih problema. Najčešće se radi o matematičkim, statističkim i matematičko-statističkim metodama i modelima.

Kao što donošenje odluka na bazi intuicije tj. bez prethodno izvršenih prikupljanja i analize podataka može biti rizično, tako i „bukvalno“ interpretiranje „suhih“ podataka bez iskustvenog posmatranja problematike nije efikasno rješenje pri proslovnom odlučivanju. Dakle, za donošenje poslovnih odluka potrebna je odgovarajuća doza intuicije, iskustva, logičke analize i primjene kvantitativnih metoda. Upravo zbog toga je donošnje poslovnih odluka kompleksan zadatak, za koji su potrebna odgovarajuća znanja i vještine pri rješavanju (poslovnih) problema. Ukoliko donosilac odluke treba da riješi kompleksne probleme, potrebna su veća znanja, vještine i kvalitetniji podaci za donošenje odluke.

Zaključak

U većini BH poslovnih organizacija nedovoljno pažnje posvećuje se procesu pohranjivanja i ažuriranja podataka, a zatim i njihovog korištenja za poslovno odlučivanje. Većina podataka, u BH poslovnim organizacijama, koristi se za potrebe računovodstvene funkcije, a manje za strateško odlučivanje i razvoj marketing strategije. Nove tehnologije, koje su na raspolaganju BH poslovnim organizacijama, ne primjenjuju se adekvatno ili se primjenjuju u nedovoljnoj mjeri od strane BH tržišnih aktera.

Big Data ili u doslovnom prijevodu na domicilni jezik velika količina podataka je problem sa kojim se suočavaju poslovne organizacije na globalnom tržištu. Sa druge strane većina BH poslovnih organizacija ne pokušava da spozna značaj velikih količina podata u vlastitom poslovnom i informacionom sistemu odnosno ne vrši adekvatno vrednovanje nematerijalne imovine u bilansima.

U procesu finansijskog upravljanja, potrebno je osmisliti kvalitetan sistem prikupljanja (i pohrane) podataka, tako da analiza i izvještavanje bude brzo i efikasno izvršena, kako bi se sve poslovne odluke mogle donositi na mjerljivim pokazateljima.

Prediktivna analitika obuhvaća razne statističke tehnike od prediktivnog modeliranja, strojnog učenja do rudarenja podacima kojima analizira činjenice iz prošlosti i sadašnjosti kako bi napravila predviđanje budućih odnosno nepoznatih događaja i predstavlja nadogradnju poslovne analitike.

Složenost i rasprostranjenost problematike donošenja finansijskih odluka doveli su do razvoja velikog broja različitih metoda za podršku finansijskom odlučivanju. Finansijsko odlučivanje predstavlja oblast u kojoj se uspješno mogu primjeniti sistemi za podršku odlučivanju, bazirani na znanju i inteligentni sistemi za podršku odlučivanju. Jedan od modela podrške finansijskom odlučivanju zasnovan je na fuzzy konceptu. Fuzzy je engl. riječ koja bi mogla da se prevede kao: maglovito, nejasno, mutno. U fuzzy logici nije precizno definisana pripadnost jednog elementa određenom skupu, već se pripadnost mjeri u npr. procentima. Fuzzy logika, kao koncept, je puno “prirodniji” nego što se to u prvom trenutku čini, jer postoje situacije u kojima nije moguće znanje o sistemu reprezentovati na apsolutno precizan način.

Stablo odlučivanja, u teoriji odlučivanja,  služi kao grafička pomoć pri donošenju odluka, analiziranju mogućih ishoda ili procjeni rizika. Glavne komponente stabla odlučivanja su:
–  čvor odluke: predstavlja odluke koje treba donijeti, a prikazan je kvadratom
–  čvor mogućnosti/nesigurnosti: predstavlja vjerojatnost određenog vanjskog događaja na koji osoba koja donosi odluku nema izravne kontrole
–  odluke/posljedice/ishodi.
Vroom -Yettonov model razlikuju 5 stilova vođenja, prema stupnju participacije podređenih u donošenju odluka:

AI – vođa sam riješava problem koristeći se informacijama u kojima raspolaže u danom trenutku
AII – vođa dobiva potrebne informacije od podređenih, ali o riješenju problema sam odlučuje
CI – vođa predočuje problem relevantnim podređenima pojedinačno, traži njihove ideje i sugestije, ali odluku donosi sam
CII – vođa predočuje problem članovima kao grupi, traži ideje i sugestije od njih kolektivno, a tek nakon toga donosi odluku
GI – vođa predočuje problem članovim kao grupi, te zajedno s njima generira i evaluira alternativna riješenja nakon čega se odluka donosi dogovorno (konsenzus).

Koji je vaš pristup poslovnom odlučivanju: sa ili bez podataka?

 

[1] Izvor: http://www.rifin.com/images/stories/vodici/vodic_01_za_razumijevanje_osobnih_financija.pdf

[2] Izvor: www.pfri.uniri.hr/~zenzerov/OI-1.predavanje.UVOD.doc

Ne propustite poduzetničke vijesti i savjete

Ukoliko biste željeli mjesečno na svoj mail primati koristan sadržaj napisan iz svakodnevnih situacija vašeg poslovanja i iskustva, zabilježite to u obrascu.

X