निर्णय बुद्धि

निर्णय बुद्धि एक इंजीनियरिंग अनुशासन है जो सामाजिक विज्ञान, निर्णय सिद्धांत और व्यवसाय प्रबंधन की रूपरेखा के सिद्धांत के साथ डेटा विज्ञान को बढ़ाता है। इसका एप्लिकेशन संगठनात्मक निर्णय लेने में सर्वोत्तम प्रथाओं और यंत्र अधिगम  को बड़े पैमाने पर लागू करने की प्रक्रियाओं के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है। मूल विचार यह है कि निर्णय हमारी इस समझ पर आधारित होते हैं कि कार्यों से परिणाम कैसे प्राप्त होते हैं। निर्णय बुद्धि कारण और प्रभाव की इस श्रृंखला का विश्लेषण करने के लिए एक अनुशासन है, और निर्णय मॉडलिंग इन श्रृंखलाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक दृश्य भाषा है।

एक संबंधित क्षेत्र, निर्णय इंजीनियरिंग, निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सुधार की भी जांच करता है लेकिन यह हमेशा डेटा विज्ञान से उतना निकटता से जुड़ा नहीं होता है।

उत्पत्ति और प्रौद्योगिकियाँ
निर्णय बुद्धिमत्ता इस मान्यता पर आधारित है कि, यदि अधिक संरचित दृष्टिकोण का उपयोग किया जाए तो कई संगठनों में निर्णय लेने में सुधार किया जा सकता है। निर्णय बुद्धिमत्ता निर्णय लेने की जटिलता की सीमा को पार करने का प्रयास करती है, जो संगठनात्मक निर्णय लेने की प्रथाओं के परिष्कार और उन स्थितियों की जटिलता के बीच एक बेमेल की विशेषता है जिसमें उन निर्णयों को लिया जाना चाहिए। इस प्रकार, यह जटिलता सिद्धांत और संगठनों के आसपास पहचाने गए कुछ मुद्दों को हल करना चाहता है।

इस अर्थ में, निर्णय बुद्धिमत्ता जटिल प्रणालियों के क्षेत्र के व्यावहारिक अनुप्रयोग का प्रतिनिधित्व करती है, जो संगठनों को उन जटिल प्रणालियों को नेविगेट करने में मदद करती है जिनमें वे खुद को पाते हैं। निर्णय बुद्धिमत्ता को एक ऐसे ढाँचे के रूप में भी सोचा जा सकता है जो गैर-विशेषज्ञ निर्णय निर्माता के डेस्कटॉप पर उन्नत विश्लेषण और मशीन लर्निंग तकनीक लाता है, साथ ही ब्लैक स्वान सिद्धांत में व्यक्त समस्याओं को दूर करने के लिए डेटा विज्ञान को शामिल करता है और फिर उसका विस्तार करता है।

निर्णय खुफिया समर्थकों का मानना ​​है कि कई संगठन लगातार खराब निर्णय ले रहे हैं। जवाब में, निर्णय बुद्धिमत्ता निर्णय लेने की कई सर्वोत्तम प्रथाओं को एकीकृत करने का प्रयास करती है, जिनका वर्णन नीचे अधिक विस्तार से किया गया है।

निर्णय बुद्धिमत्ता इस अंतर्दृष्टि पर आधारित है कि पुलों और इमारतों जैसी अधिक मूर्त वस्तुओं को डिजाइन करने के लिए पहले उपयोग किए गए सिद्धांतों का उपयोग करके निर्णय को स्वयं डिजाइन करना संभव है।

निर्णयों का प्रतिनिधित्व करने वाली दृश्य डिज़ाइन भाषा का उपयोग (देखें)। ) निर्णय बुद्धि का एक महत्वपूर्ण तत्व है, क्योंकि यह सभी निर्णय प्रतिभागियों द्वारा आसानी से समझी जाने वाली सहज सामान्य भाषा प्रदान करता है। दृश्य सोच जटिल प्रणालियों के बारे में तर्क करने की क्षमता में सुधार करती है साथ ही सहयोग को बढ़ाना है।

दृश्य निर्णय डिज़ाइन के अलावा, इंजीनियरिंग विषयों के अन्य दो पहलू हैं जो बड़े पैमाने पर अपनाने में सहायता करते हैं। ये:
 * 1) डिजाइन तत्वों की एक साझा भाषा का निर्माण और
 * 2) एक सामान्य कार्यप्रणाली या प्रक्रिया का उपयोग, जैसा कि ऊपर चित्र में दिखाया गया है।

प्रेरणा
निर्णय लेने की एकीकृत कार्यप्रणाली की आवश्यकता कई कारकों से प्रेरित होती है जिनका सामना संगठनों को एक जटिल आंतरिक और बाहरी वातावरण में कठिन निर्णय लेते समय करना पड़ता है।

व्यवहार में निर्णय लेने के मुद्दों को हल करने के लिए वर्तमान तरीकों की व्यापक-आधारित अक्षमता की मान्यता कई स्रोतों से आती है, जिनमें सरकारी स्रोत और दूरसंचार, मीडिया (संचार), मोटर वाहन उद्योग और दवाइयों  जैसे उद्योग शामिल हैं।

उदाहरण:

"The car is becoming an expression of identity, values, and personal control in ways that move far beyond traditional segmentation and branding. For example, fuel efficiency will be only one consideration for a socially responsible vehicle (SRV). What percent of the parts are recyclable? What is the vehicle's total carbon footprint? Are there child labor inputs? Toxic paints, glues, or plastics? How transparent is the supply chain? Is the seller accountable for recycling? What methods are used? Are fair labor practices employed?"
 * निर्णयों के परिणाम अधिक जटिल होते जा रहे हैं, जो अगली तिमाही के राजस्व या अन्य ठोस परिणामों से कहीं आगे बढ़कर कई लक्ष्यों तक पहुंच रहे हैं, जिन्हें एक साथ पूरा किया जाना चाहिए, जिनमें से कुछ अक्सर अमूर्त होते हैं:

- Shoshana Zuboff

"We live in a dynamic world in which the pace, scope, and complexity of change are increasing. The continued march of globalization, the growing number of independent actors, and advancing technology have increased global connectivity, interdependence and complexity, creating greater uncertainties, systemic risk and a less predictable future. These changes have led to reduced warning times and compressed decision cycles."
 * जटिलता में वैश्विक वृद्धि:

- Director of National Intelligence

अभियांत्रिकी सिद्धांतों को स्थानांतरित करना
अन्य निर्णय लेने वाले उपकरणों और पद्धतियों के विपरीत, निर्णय बुद्धिमत्ता निर्णय लेने की प्रक्रिया में कई इंजीनियरिंग प्रथाओं को शामिल करने का प्रयास करती है। इनमें आवश्यकताओं का विश्लेषण, विशिष्टता, परिदृश्य योजना, गुणवत्ता आश्वासन, कंप्यूटर सुरक्षा और ऊपर वर्णित डिज़ाइन सिद्धांतों का उपयोग शामिल है। निर्णय निष्पादन चरण के दौरान, डिज़ाइन चरण के दौरान उत्पादित आउटपुट का उपयोग कई तरीकों से किया जा सकता है; डैशबोर्ड (व्यवसाय) और धारणा आधारित योजना जैसे निगरानी दृष्टिकोण का उपयोग किसी निर्णय के नतीजे को ट्रैक करने और उपयुक्त के रूप में पुनर्योजना को ट्रिगर करने के लिए किया जाता है (इनमें से कुछ तत्व कैसे गठबंधन करते हैं इसका एक दृश्य इस आलेख की शुरुआत में आरेख में दिखाया गया है)।

निर्णय बुद्धिमत्ता में किए गए निर्णयों की गुणवत्ता में सुधार करने की क्षमता होती है, उन्हें और अधिक तेज़ी से करने की क्षमता होती है, निर्णयों में बदलाव के आसपास संगठनात्मक संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से संरेखित करने की क्षमता होती है, और निर्णयों से जुड़े जोखिमों को कम किया जाता है। इसके अलावा, नई जानकारी प्राप्त होने पर डिज़ाइन किए गए निर्णय का पुन: उपयोग और संशोधन किया जा सकता है।

संख्यात्मक तरीकों को डेस्कटॉप पर लाना
यद्यपि निर्णय बुद्धि के कई तत्व, जैसे संवेदनशीलता विश्लेषण और विश्लेषण, परिपक्व अनुशासन हैं, वे निर्णय निर्माताओं द्वारा व्यापक उपयोग में नहीं हैं। निर्णय इंटेलिजेंस एक दृश्य भाषा बनाना चाहता है जो उनके और मात्रात्मक विशेषज्ञों के बीच संचार की सुविधा प्रदान करती है, जिससे इन और अन्य संख्यात्मक और तकनीकी दृष्टिकोणों के व्यापक उपयोग की अनुमति मिलती है।

विशेष रूप से, निर्णय मॉडल में निर्भरता लिंक कारण-और-प्रभाव (जैसा कि कारण लूप आरेख में), डेटा प्रवाह (डेटा प्रवाह आरेख में), या अन्य संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। उदाहरण के तौर पर, एक लिंक टेलीफोन सेवा और ग्राहक संतुष्टि के साथ किसी समस्या को ठीक करने के लिए औसत समय के बीच संबंध का प्रतिनिधित्व कर सकता है, जहां एक छोटा मरम्मत समय संभवतः ग्राहक संतुष्टि को बढ़ाएगा। इन निर्भरताओं का कार्यात्मक रूप कई दृष्टिकोणों द्वारा निर्धारित किया जा सकता है। संख्यात्मक दृष्टिकोण, जो इन कार्यों को निर्धारित करने के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं, में मशीन लर्निंग और एनालिटिक्स एल्गोरिदम (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क सहित), साथ ही अधिक पारंपरिक प्रतिगमन विश्लेषण शामिल हैं। परिचालन अनुसंधान और कई अन्य मात्रात्मक दृष्टिकोणों के परिणामों की समान भूमिका होती है।

जब डेटा उपलब्ध नहीं है (या बहुत अधिक सांख्यिकीय शोर, अनिश्चित, या अधूरा है), तो ये निर्भरता लिंक नियमों का रूप ले सकते हैं जैसा कि किसी विशेषज्ञ प्रणाली या नियम-आधारित प्रणाली में पाया जा सकता है, और इसलिए ज्ञान इंजीनियरिंग के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है.

इस तरह, एक निर्णय मॉडल एक व्यावहारिक निर्णय के परिणाम को निर्धारित करने के लिए एक पूर्ण समाधान में कई रिश्तों के साथ-साथ प्रतीकात्मक और उप-प्रतीकात्मक तर्क को संयोजित करने के लिए एक तंत्र का प्रतिनिधित्व करता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग से संबंध
जैसा कि ऊपर वर्णित है, निर्णय मॉडल निर्भरता लिंक को मशीन लर्निंग का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है। इस संबंध में, निर्णय बुद्धिमत्ता को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मल्टी-लिंक विस्तार के रूप में देखा जा सकता है, जिसका एकल-लिंक विश्लेषण के लिए सबसे अधिक उपयोग किया जाता है। इस दृष्टिकोण से, मशीन लर्निंग को प्रश्न का उत्तर देने के रूप में देखा जा सकता है यदि मैं एक्स को जानता/देख/सुनता हूं, तो मैं क्या निष्कर्ष निकाल सकता हूं? , जबकि निर्णय खुफिया उत्तर देता है: यदि मैं कार्रवाई एक्स करता हूं, तो परिणाम क्या होगा? . बाद वाले प्रश्न में आम तौर पर घटनाओं की शृंखलाएं शामिल होती हैं, जिनमें कभी-कभी फीडबैक लूप जैसी जटिल गतिशीलता भी शामिल होती है। इस तरह, निर्णय बुद्धिमत्ता जटिल प्रणालियों, मशीन लर्निंग और निर्णय विश्लेषण को एकीकृत करती है।

उत्पत्ति
निर्णय समर्थन प्रणाली और कार्यप्रणाली (जैसे निर्णय विश्लेषण) के दशकों के विकास के बावजूद, निर्णय लेने के लिए प्राथमिक उपकरण के रूप में ये अभी भी स्प्रेडशीट की तुलना में कम लोकप्रिय हैं। निर्णय इंटेलिजेंस इस अंतर को पाटने का प्रयास करता है, जिससे निर्णय में शामिल मुख्य संस्थाओं, जैसे मान्यताओं, बाहरी मूल्यों, तथ्यों, डेटा और निष्कर्षों के लिए एक सामान्य कार्यप्रणाली और भाषा के उपयोगकर्ताओं का एक महत्वपूर्ण समूह तैयार होता है। यदि पिछले उद्योगों का पैटर्न कायम रहता है, तो ऐसी कार्यप्रणाली आम परिपक्वता मॉडल और रोड मैप को स्पष्ट करके प्रौद्योगिकी अपनाने की सुविधा भी प्रदान करेगी, जिसे एक संगठन से दूसरे संगठन में साझा किया जा सकता है।

निर्णय खुफिया दृष्टिकोण बहु-विषयक है, जो इंजीनियरिंग प्रौद्योगिकियों के साथ संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह और निर्णय लेने, स्थितिजन्य जागरूकता, महत्वपूर्ण सोच और रचनात्मकता, सहयोग और संगठनात्मक डिजाइन पर निष्कर्षों को एकीकृत करता है।

निर्णय बुद्धिमत्ता को वर्तमान संगठनात्मक निर्णय लेने की प्रथाओं में सुधार माना जाता है, जिसमें स्प्रेडशीट, पाठ (प्रकृति में अनुक्रमिक, इसलिए निर्णय संरचना के माध्यम से जानकारी कैसे प्रवाहित होती है, इसके लिए उपयुक्त नहीं है) और मौखिक तर्क का उपयोग शामिल है। इन बड़े पैमाने पर अनौपचारिक संरचनाओं से एक निर्णय को अच्छी तरह से समझी जाने वाली, दृश्य भाषा में प्रलेखित किया जाता है, जो समान लाभों के वादे के साथ निर्माण में सामान्य खाका  पद्धतियों के निर्माण को प्रतिबिंबित करता है।

निर्णय बुद्धि बहुत नई भी है और बहुत पुरानी भी। इसके कई तत्व - जैसे धारणाओं का आकलन करने की भाषा, किसी तर्क का समर्थन करने के लिए तर्क का उपयोग करना, किसी निर्णय का मूल्यांकन करने के लिए आलोचनात्मक सोच की आवश्यकता और संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह के प्रभावों को समझना - प्राचीन हैं। फिर भी यह अहसास कि ये तत्व एक सुसंगत समग्रता का निर्माण कर सकते हैं जो एक सामान्य कार्यप्रणाली पर ध्यान केंद्रित करके संगठनों को महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, अपेक्षाकृत नया है।

2018 में, एप्लाइड डेटा साइंस में Google की प्रक्रियाओं और प्रशिक्षण कार्यक्रमों का नाम बदलकर निर्णय इंटेलिजेंस कर दिया गया डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग में कार्यों और निर्णयों की केंद्रीय भूमिका को इंगित करना। जिस हद तक सैद्धांतिक रूपरेखा डेटा विज्ञान के अलावा प्रबंधकीय और सामाजिक विज्ञान पर आधारित थी, वह डेटा विज्ञान से अलग अध्ययन के क्षेत्र में निर्णय बुद्धि को एकीकृत करने के लिए एक अतिरिक्त प्रेरक थी। आधुनिक निर्णय बुद्धि अत्यधिक अंतःविषय और अकादमिक रूप से समावेशी है। निर्णयों पर केंद्रित अनुसंधान, जिसे मोटे तौर पर जैविक और गैर-जैविक क्रिया चयन के रूप में परिभाषित किया गया है, को अनुशासन का हिस्सा माना जाता है। हालाँकि, निर्णय बुद्धिमत्ता डेटा विज्ञान और सामाजिक विज्ञान के लिए एक व्यापक शब्द नहीं है, क्योंकि इसमें निर्णयों से असंबद्ध घटकों को शामिल नहीं किया गया है।

दृश्य निर्णय डिज़ाइन
क्योंकि यह जटिल निर्णयों में उपयोग की जाने वाली अन्यथा अदृश्य तर्क संरचनाओं को दृश्यमान बनाता है, निर्णय बुद्धिमत्ता का डिज़ाइन पहलू अन्य वैचारिक प्रतिनिधित्व तकनीकों जैसे मन में नक्शे बनाना िंग, वैचारिक ग्राफ़ और सिमेंटिक नेटवर्क से लिया जाता है।

मूल विचार यह है कि एक दृश्य रूपक अंतर्ज्ञान (ज्ञान), आगमनात्मक तर्क और पैटर्न पहचान को बढ़ाता है - महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक कौशल आमतौर पर मौखिक या पाठ चर्चा में कम सुलभ होते हैं। व्यावसायिक निर्णय मानचित्रण को निर्णय बुद्धिमत्ता का समर्थन करने के लिए औपचारिक निर्णय भाषा के एक दृष्टिकोण के रूप में देखा जा सकता है।

अमूर्त वस्तुओं का स्पष्ट प्रतिनिधित्व
निर्णय बुद्धि मानती है कि निर्णय लेने के कई पहलू अमूर्त तत्वों पर आधारित होते हैं, जिनमें अवसर लागत, कर्मचारी मनोबल, बौद्धिक पूंजी, ब्रांड पहचान और व्यावसायिक मूल्य के अन्य रूप शामिल हैं जो पारंपरिक मात्रात्मक या वित्तीय मॉडल में शामिल नहीं हैं। मूल्य नेटवर्क विश्लेषण-सबसे विशेष रूप से मूल्य नेटवर्क मानचित्र-इसलिए यहां प्रासंगिक हैं।

यह भी देखें

 * एंटीफ्रैगिलिटी
 * व्यापारिक सूचना
 * निर्णय गुणवत्ता
 * डिज़ाइन तर्क
 * निर्णय और निर्णय लेने में अनुमान
 * प्रबंधन विज्ञान

टिप्पणियाँ
Note the following semantic variations:
 * Enterprise decision management (EDM) is a closely related discipline that focuses on automating decisions across an enterprise. Decision intelligence is from this point of view a superset of EDM, since it encompasses both manual and automated decision-making processes, unifying them into a common methodology that, when effective, breaks down barriers between quantitative analysis / analytics tools and departments and those with a more qualitative / strategic / management focus.
 * The related term "decision engineering" is used in several industries. Each of these has a meaning that is distinct from what is discussed in the present article.
 * Many years subsequent to the widespread use of the term, Mastercard trademarked the name "Decision Intelligence" for its AI/machine learning product.
 * In behavioral economics, the related term "decision engineering" can mean the deliberate manipulation of consumer choices. In this use of the term, decision intelligence is roughly analogous to soft paternalism—a quite different meaning than is covered in the present article, referring as it does to the engineering of decisions made by consumers, rather than the use of engineering principles to aid in complex decision-making. Although distinctly different, this practice draws on much of the same decision-making research as does decision intelligence (such as, for the example, the work of behavioral economist Richard Thaler).
 * Cost engineering measures the costs of engineering projects. Cost engineering is sometimes grouped into product engineering and design optimization as decision engineering. This can be distinguished from the broader framework of this article, which goes beyond the arena of engineering decisions to all decisions faced by organizations.
 * Operations research is a largely quantitative approach to decision-making that attempts to identify optimal or near-optimal solutions to decision-making problems.

ग्रन्थसूची

 * Peter F. Drucker. Harvard Business Review on Decision Making. (2001) ISBN 1-57851-557-2
 * John S. Hammond. Smart Choices: A Practical Guide to Making Better Decisions. (2002) ISBN 0-7679-0886-4
 * Edward Russo. Decision Traps. (1990) ISBN 0-385-24835-0
 * Paul J.H. Shoemaker. Winning Decisions: Getting It Right the First Time. (2001) ISBN 0-7499-2285-0
 * Scott Plous. The Psychology of Judgment and Decision Making (1993) ISBN 0-07-050477-6