1.4.1 辅助决策

1.含义

辅助决策即决策支持，它是以决策主题为中心，借助计算机相关技术辅助决策者通过数据、模型、知识等进行业务决策，起到协助决策者进行决策的作用。

2.分类

根据数据建议的明确性不同，辅助决策可分为执行性辅助决策和启发性辅助决策。

（1）执行性辅助决策

执行性辅助决策是指面对某一决策主题，可以用确定的语言进行描述，并通过特定的方法和模型进行分析挖掘，以直接的数据记录、行动规则等辅助决策方开始业务动作。

执行性辅助决策的特征是：具有明显的决策目的，数据结果明确且直接，业务决策方可直接采用其结果并落地到业务执行。

举例：某业务需要针对部分客户进行大型活动以实现促销，此时需要确定促销客户的名单，如果数据从业者提供了客户名单、样本抽取规则等，可以直接帮助业务确定发送对象。

（2）启发性辅助决策

启发性辅助决策相对于执行性辅助决策而言，可能没有面对某一决策主题，也可能是面对某一决策主题时没有明确的结果论断，但提供了间接的数据相关论证、规则、描述等，需要业务自身根据这些信息进行自我判断和决策。

启发性辅助决策的特征是：决策主题不明确或在明确的决策主题下没有明确的业务落地点，决策方无法直接开展业务活动。

举例：日常的统计性数据报告、面向市场研究类的宏观报告都属于此类范畴。

3.步骤

辅助决策的步骤通常分为4步：

1）建立决策主题。业务方基于需求或问题形成决策主题，包括问题组成、决策方向、决策方法、实施周期、效果评测等，这是决策活动的起点。

2）分析决策主题。数据从业者利用相关数据知识、工具、技能来定性分析和挖掘决策主题，并得出可供决策方应用的描述或结果。

3）评估决策建议。决策方根据个人才能、经验、流程以及所处环境的条件等因素对描述或结果进行评估，从而确定最优方案。

4）决策实施。决策方落地决策建议并开展业务动作。

辅助决策往往不是一次性工作，而是一个迭代优化的过程。每一次决策实施既是上一次辅助决策的终点又是下一次辅助决策的开始。