تحليل البيانات – Data Analysis

Decision Tree Analysis: تحليل شجرة القرار مع مثال EMV وحساسية القرار

Decision Tree Analysis تحليل شجرة القرار في إدارة المشاريع

تحليل شجرة القرار Decision Tree Analysis

تتكدّس البيانات أمام صانع القرار بعد جمع المعلومات. تساعدك
Decision Tree Analysis (تحليل شجرة القرار) على تبسيط المفاضلة بين البدائل،
وتحويل الخيارات إلى هيكل بصري واضح يمكن قياسه ومقارنته للوصول إلى القرار الأقوى منطقيًا وماليًا.
هذه الأداة مفيدة خصوصًا عندما نتعامل مع تكاليف وعوائد واحتمالات متعدّدة ونحتاج إلى قرار
قابل للدفاع أمام الإدارة وأصحاب المصلحة.

ما هي شجرة القرار؟

شجرة القرار أسلوب منهجي لصنع القرار يعرض البدائل ونتائجها واحتمالاتها على شكل مخطط بفروع (يشبه الشجرة).
تُستخدم للأغراض الكمية عندما تتوفّر بيانات رقمية (تكاليف/عوائد/احتمالات)،
كما يمكن توظيفها نوعيًا عندما تكون البيانات محدودة مع توثيق الافتراضات.
النتيجة النهائية هي مسار مختار مدعوم بالحسابات وباختبارات حساسية تكشف مدى ثبات القرار.

رموز شجرة القرار

  • عقدة القرار (Decision Node): مربع يمثّل القرار الرئيسي الذي تتفرّع منه البدائل.
  • عقدة الاحتمال (Chance Node): دائرة تعرض النتائج المحتملة لكل بديل مع نسب حدوثها.
  • الفروع (Branches): مسارات البدائل أو النتائج عبر الشجرة.
  • عقدة النهاية (End Node): مثلث يوضّح النتيجة النهائية لكل مسار.
رموز Decision Tree Analysis: عقدة قرار، عقدة احتمال، فروع، عقدة نهاية

متى نستخدم Decision Tree Analysis؟

  • اختيار بين بدائل ذات تكاليف/عوائد واحتمالات مختلفة (استثمار، تسعير، شراء/تطوير).
  • قرارات موارد وتقنيات وتوقيت الإطلاق أو التوسّع.
  • تحليل مخاطر سيناريوهات “ماذا لو” وربط النتائج بسجل المخاطر.

أين تقع ضمن إطار PMBOK®؟

تظهر Decision Tree Analysis غالبًا أثناء عمليتي Identify Risks و
Perform Quantitative Risk Analysis، وكذلك في قرارات التخطيط (Make-or-Buy، اختيار التقنية،
جدولة الإطلاق). وهي مرتبطة مباشرةً بمفهوم القيمة النقدية المتوقعة (EMV) و
تحليل الحساسية، وتدعم اختيار البديل الأعلى قيمة مع مراعاة شهية المخاطر.

 

خطوات الاستخدام

  1. عرّف القرار الرئيسي والبدائل المحتملة بدقة.
  2. حدّد النتائج لكل بديل مع احتمالات حدوثها.
  3. قدّر القيم النقدية لكل نتيجة (صافي ربح/خسارة بعد التكاليف المباشرة وغير المباشرة).
  4. احسب EMV لكل بديل: EMV = Σ(probability × outcome).
  5. قارن EMV واختر المسار الأفضل، ثم نفّذ تحليل حساسية لاختبار متانة القرار.
  6. وثّق الافتراضات ومصادر الأرقام، واربط العناصر الحسّاسة بسجل المخاطر.
Decision Tree Analysis مثال بصري داخل إدارة المشاريع

مثال رقمي مبسّط

شركة تفكّر في منتج جديد. هناك بديلان:

البديل A – إطلاق موسّع

  • نجاح مرتفع (0.4): ربح +300,000
  • نجاح متوسط (0.4): ربح +120,000
  • فشل (0.2): خسارة -80,000

البديل B – إطلاق محدود (Pilot)

  • نجاح (0.6): ربح +150,000
  • فشل (0.4): خسارة -30,000
البديلحساب EMVالنتيجة
A(0.4 × 300,000) + (0.4 × 120,000) + (0.2 × -80,000)
= 120,000 + 48,000 – 16,000
EMV = 152,000
B(0.6 × 150,000) + (0.4 × -30,000)
= 90,000 – 12,000
EMV = 78,000

وفق الحساب، البديل A أعلى قيمة متوقعة. يُنصح بإجراء تحليل حساسية (تغيير الاحتمالات/القيم)
للتأكد من ثبات القرار وعدم اعتماده على افتراض متفائل.

مثال موسّع (Make-or-Buy)

قرار تنفيذ داخلي مقابل التعاقد الخارجي:

البديل A: تنفيذ داخلي

  • نجاح مرتفع (0.35): +420,000
  • نجاح متوسط (0.45): +160,000
  • فشل/تجاوزات (0.20): −100,000

البديل B: تعاقد خارجي

  • نجاح (0.65): +230,000
  • فشل/نزاع (0.35): −40,000
البديلحساب EMVEMV
A – داخلي(0.35×420,000) + (0.45×160,000) + (0.20×−100,000) = 147,000 + 72,000 − 20,000199,000
B – خارجي(0.65×230,000) + (0.35×−40,000) = 149,500 − 14,000135,500

تحليل حساسية مبسّط

افترض تحسّن احتمال نجاح B من 0.65 إلى 0.75 وتراجع الفشل إلى 0.25:

EMV(B) = (0.75×230,000) + (0.25×−40,000) = 172,500 − 10,000 = 162,500
ما زال أقل من 199,000، لكن الفجوة تقلّصت. كرّر التجربة لمعرفة نقطة الانعكاس التي يصبح عندها B أفضل من A؛
هذا يساعدك على وضع شروط تعاقدية أو تحسينات تقنية تقرّبنا من تلك النقطة.

قيمة المعلومات الكاملة (EVPI)

  1. احسب EV بدون معلومات: أفضل EMV حالي.
  2. احسب EV مع معلومة كاملة: لكل حالة مستقبلية اختر أفضل بديل، ثم خذ المتوسط المرجّح باحتمالات الحالات.
  3. EVPI = EVwPI − EVwoPI. إذا كانت أكبر من تكلفة الدراسة/الاختبار، اشترِ المعلومة.

سلوك المخاطرة والمنفعة (Utility)

EMV يفترض حياد المخاطرة. إن كانت منظمتك محافظة فقد تختار بديلًا أقل EMV لكنه أقل تذبذبًا.
استخدم دوال منفعة أو أضف علاوة مخاطر (Risk Premium) لمواءمة القرار مع سياسة المخاطر المؤسسية.

أخطاء شائعة يجب تجنّبها

  • تخصيص احتمالات متفائلة دون سند تجريبي أو تاريخي.
  • تجاهل تكاليف خفية: تكامل/صيانة/تدريب/امتثال قانوني.
  • عدم إجراء حساسية على المتغيّرات الحرجة (الطلب، السعر، الزمن).
  • تعقيد مفرط لشجرة القرار بلا قيمة مضافة—حافظ على البساطة والتركيز.

أدوات سريعة للتنفيذ

  • ورقة وقلم لجلسة أولية سريعة.
  • جداول البيانات لحساب EMV والحساسية ورسم شجرة مبسطة.
  • لوحات معلومات لعرض السيناريوهات على الإدارة وأصحاب المصلحة.

ورشة تطبيقية سريعة (خطوة بخطوة)

  1. عرّف القرار: مثلًا: إطلاق منتج الآن أم بعد تحسينات إضافية؟
  2. حصر البدائل: بديلان أو ثلاثة كافية لقرار واضح.
  3. صِف النتائج المحتملة: نجاح مرتفع/متوسط/منخفض أو نجاح/فشل مع تعريف قياسي لما يُعد نجاحًا.
  4. قدّر القيم النقدية: صافي ربح/خسارة بعد احتساب التكاليف المباشرة وغير المباشرة.
  5. خصّص احتمالات مدعومة: استخدم بيانات تاريخية، رأي خبراء، أو نتائج تجارب مصغّرة.
  6. احسب EMV: اجمع (الاحتمال × القيمة) على مستوى كل بديل؛ قارن النتائج.
  7. نفّذ حساسية: غيّر الاحتمالات/القيم ±10–20% وحدّد نقطة انعكاس القرار.
  8. اربط بالمخاطر: أنشئ عناصر في سجل المخاطر للفرضيات الحساسة (Early Warnings، Mitigation).
  9. وحّد العرض: اختم بجدول توصية: البديل المختار، سبب الاختيار (EMV/حساسية/EVPI)، والافتراضات.

قائمة تحقق مختصرة قبل الاعتماد

  • هل تتضمن الشجرة كل التكاليف المهمة (تشغيل، تكامل، دعم، قانونية)؟
  • هل الاحتمالات واقعية ومدعومة ببيانات/خبرة؟
  • هل وثّقت الافتراضات ونقطة انعكاس القرار؟
  • هل يتوافق القرار مع سياسة المخاطر المؤسسية وشهية المخاطر؟

مثال HRBP مختصر

قرار: الاستعانة بمنصّة تدريب خارجية أم بناء أكاديمية داخلية؟

  • خارجية: نجاح 0.6: +90,000؛ فشل 0.4: −15,000 → EMV = 54,000 − 6,000 = 48,000.
  • داخلية: نجاح عالي 0.3: +140,000؛ متوسط 0.5: +55,000؛ فشل 0.2: −45,000 → EMV = 42,000 + 27,500 − 9,000 = 60,500.

النتيجة: الداخلي أفضل مع خطة ضبط مخاطر (تصميم تدريجي، شراكات محتوى، قياس أثر).

اقرأ أيضًا (رابط داخلي)

للتوسّع في تعرّف المخاطر قبل بناء الشجرة، اطّلع على
القوائم السريعة Prompt Lists.

مصادر خارجية موثوقة

Decision Tree Analysis مثال عملي وحساب EMV

خلاصة

تمكّنك Decision Tree Analysis من تحويل الغموض إلى أرقام وحوارات موضوعية.
عندما تجمع بين EMV وتحليل الحساسية وEVPI،
يصبح قرارك أكثر نضجًا وتوافقًا مع شهية المخاطر المؤسسية. إن رغبت في نموذج مخصص لقطاعك،
يسعدني تزويدك بقالب قابل للتعديل.


Project Management ARABIC

Project Management (ARABIC)

الترجمة العربية للمعيار الرسمي من PMI؛ مرجع لفهم مبادئ إدارة المشاريع.

زر الذهاب إلى الأعلى