viernes, 21 de octubre de 2011

Arboles de decisión, que solución adoptar. (I)

Continuamente estamos hablando sobre como el departamento TI puede aportar valor al negocio. Sin ir más lejos el congreso anual del itSMF España este año tiene como título "Integrándonos con el negocio", definitivamente estoy convencido que desde TI si se puede aportar valor al negocio. El post de hoy es el primero de una miniserie sobre como tomar decisiones basadas en un modelo de predicción, los árboles de decisión. Enmarcados en las matemáticas discretas sus aplicaciones abarcan ámbitos tan variopintos como puede ser el de la inteligencia artificial o la economía, y por qué no también el de la gestión de servicios TI. Traicionando ITIL, nace con una vocación eminentemente práctica a si que me voy a saltar la parte teórica y entraré directamente a compartir un posible uso como herramienta de ayuda en la toma de decisiones.

Antes de dibujar un árbol y evaluar su resultado lo primero de todo es describir cuál es el problema e identificar detalladamente todas las alternativas. Os propongo tomar como base el siguiente supuesto (o quizás no es tan supuesto):
Tras un largo período en el que debido a un recorte de presupuesto (seguro que os suena ¿verdad?) no se han podido renovar los pc's, desde Gestión de Problemas y a través de un Informe de Tendencias se ha detectado que existe un incremento en el número de incidencias en los puestos de los usuarios, "mi pc es muy lento". Como sigue habiendo problemas económicos se sabe que la alternativa de un "plan-renove" es inviable. Antes de emitir un informe definitivo sobre la situación hay que evaluar que decisión tomar dentro de las posibilidades existentes, siempre intentando incurrir en el menor coste posible.
Con un presupuesto tan limitado solo se han podido identificar tres posibles soluciones:
  • Formateo y re-instalación de los pc's afectados.
  • Ampliación de memoria.
  • Cambio de disco duro.
La elección correcta depende de la probabilidad de éxito en la mitigación del tipo de incidencia comentado y se ha decidido asignar un porcentaje como el siguiente:
  • Probabilidad alta de éxito 40%.
  • Probabilidad media de éxito 50%.
  • Probabilidad baja de éxito 10%.
Con la ayuda de la Gestión Financiera se ha evaluado una matriz de beneficios que detalla el análisis de costes para las acciones mencionadas. El resultado obtenido es el siguiente:


En el próximo post se verá como aplicar la información disponible a un árbol de decisión para su posterior evaluación.



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