निर्णय मैट्रिक्स

यह आलेख बताता है कि निर्णय मैट्रिक्स क्या है और इसका उपयोग किस लिए किया जाता है। इसी तरह, आप जानेंगे कि निर्णय मैट्रिक्स कैसे बनाया जाता है और चरण-दर-चरण हल किया गया अभ्यास कैसे किया जाता है। अंत में, आप यह देख पाएंगे कि निर्णय मैट्रिक्स का उपयोग करने के क्या फायदे और नुकसान हैं।

निर्णय मैट्रिक्स क्या है?

निर्णय मैट्रिक्स एक मैट्रिक्स है जिसमें किसी निर्णय पर पहुंचने के लिए विभिन्न मानदंडों के अनुसार विभिन्न विकल्पों का मूल्यांकन किया जाता है। तो, निर्णय मैट्रिक्स एक उपकरण है जिसका उपयोग विभिन्न निर्णय मानदंडों का उपयोग करके यह तय करने में मदद के लिए किया जाता है कि कौन सा विकल्प सबसे अच्छा है।

निर्णय मैट्रिक्स एक वस्तुनिष्ठ निर्णय पद्धति बनने का प्रयास करता है; इसके लिए, प्रत्येक मानदंड में प्रत्येक विकल्प को उसकी विशेषताओं के अनुसार मूल्यांकित किया जाता है और फिर प्राप्त सभी अंकों को जोड़ दिया जाता है। इस प्रकार, जिस विकल्प ने सबसे अधिक अंक प्राप्त किए, वह उपयोग किए गए निर्णय कारकों के अनुसार सबसे अच्छा विकल्प है।

आमतौर पर, निर्णय मैट्रिक्स की पंक्तियाँ चुनने के लिए अलग-अलग विकल्प होती हैं। इसके विपरीत, निर्णय मैट्रिक्स के कॉलम उन मानदंडों के अनुरूप होते हैं जिनका उपयोग यह तय करने के लिए किया जाता है कि कौन सा विकल्प सबसे अच्छा है। तो, वह बॉक्स जहां एक पंक्ति और एक स्तंभ प्रतिच्छेद करते हैं वह स्कोर है जो इस विकल्प को इस मानदंड के आधार पर प्राप्त होता है।

निर्णय मैट्रिक्स को पुघ मैट्रिक्स के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए क्योंकि, हालांकि उनमें कुछ समानताएं हैं, वे दो अलग-अलग निर्णय विधियां हैं। मुख्य रूप से, पुघ मैट्रिक्स वर्तमान स्थिति के साथ विभिन्न विकल्पों की तुलना पर आधारित है; इसके अतिरिक्त, ग्रेडिंग प्रणाली अलग है।

निर्णय मैट्रिक्स कैसे बनाएं

निर्णय मैट्रिक्स विकसित करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन किया जाना चाहिए:

1. निर्णय मैट्रिक्स के उद्देश्य को परिभाषित करें : इससे पहले कि आप निर्णय मैट्रिक्स विकसित करना शुरू करें, आपको यह स्पष्ट करना होगा कि आप क्या निर्णय लेना चाहते हैं। इससे आपको निर्णय कारक चुनने में मदद मिलेगी.
2. विकल्पों की पहचान करें : उन सभी संभावित विकल्पों की एक सूची बनाएं जिनका मूल्यांकन करने की आवश्यकता है। कुछ मामलों में, विकल्प पहले से ही परिभाषित होंगे, जबकि अन्य मामलों में आपको साधन संपन्न होना होगा और विकल्पों के साथ आना होगा।
3. निर्णय मानदंड स्थापित करें : विभिन्न विकल्पों को स्कोर करने के लिए चुने गए मानदंड को निर्णय मैट्रिक्स के उद्देश्य के साथ संरेखित किया जाना चाहिए, यही कारण है कि मैट्रिक्स के उद्देश्य को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना आवश्यक है। इसलिए, केवल परियोजना से संबंधित मानदंड ही दर्ज किए जाने चाहिए, क्योंकि बहुत अधिक मानदंडों के परिणामस्वरूप चुना गया विकल्प सबसे उपयुक्त नहीं हो सकता है।
4. मानदंडों को महत्व दें : एक बार विभिन्न निर्णय कारकों को परिभाषित करने के बाद, उन्हें प्रत्येक के महत्व के अनुसार महत्व दिया जाना चाहिए। यह प्रतिशत के रूप में या प्रत्येक मानदंड के लिए एक अंक निर्दिष्ट करके किया जा सकता है जो प्राप्त अंक को गुणा कर देगा।
5. विकल्पों का मूल्यांकन करें : प्रत्येक निर्णय मानदंड के लिए प्रत्येक विकल्प को एक अंक दिया जाना चाहिए। यह अनुशंसा की जाती है कि सभी अंकों की सीमा समान हो, क्योंकि मानदंड महत्व में अंतर पहले से ही वजन द्वारा स्थापित किया गया है।
6. सर्वोत्तम विकल्प चुनें : प्रत्येक मानदंड के लिए सभी विकल्पों की रेटिंग करने के बाद, प्राप्त सभी अंकों को एक साथ जोड़ दिया जाता है। इसलिए, सबसे अच्छा विकल्प वह है जिसका स्कोर सबसे अधिक है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, निर्णय मैट्रिक्स प्राथमिकताकरण मैट्रिक्स के समान है, हालांकि, उनमें कुछ अंतर हैं। आप इन दो प्रकार के निर्णय मैट्रिक्स के बीच समानताएं और अंतर यहां देख सकते हैं:

निर्णय मैट्रिक्स का उदाहरण

अवधारणा को पूरी तरह से आत्मसात करने के लिए, हम एक ठोस उदाहरण देखेंगे जिसमें किसी समस्या को हल करने के लिए निर्णय मैट्रिक्स का निर्माण किया गया है।

• एक कंपनी विभिन्न मानव संसाधन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए सॉफ़्टवेयर किराए पर लेना चाहती है: कर्मचारी वेतन, वेतन के परिवर्तनीय भाग की गणना, पंजीकरण और बर्खास्तगी आदि। यह निर्धारित करने के लिए एक निर्णय मैट्रिक्स विकसित करें कि आपको कौन सा सॉफ़्टवेयर खरीदना चाहिए।

कंपनी तीन क्रय विकल्पों पर विचार कर रही है:

• सॉफ्टवेयर ए
• सॉफ्टवेयर बी
• सी सॉफ्टवेयर

दूसरी ओर, कंपनी जिन निर्णय मानदंडों का उपयोग करना चाहती है वे इस प्रकार हैं:

• कीमत
• फ़ायदे
• अन्य कंपनी के सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकरण
• ग्राहक पर ध्यान दें

तार्किक रूप से, सभी निर्णय कारक समान रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं। इस प्रकार, प्रत्येक मानदंड को उसकी प्रासंगिकता के अनुसार 1 से 5 तक का भार दिया जाता है, 1 का अर्थ बहुत महत्वपूर्ण नहीं है और 5 का अर्थ बहुत महत्वपूर्ण है।

• कीमत → 5
• विशेषताएं → 4
• अन्य कंपनी सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकरण → 2
• ग्राहक सेवा → 1

अब निर्णय मैट्रिक्स का निर्माण प्रत्येक विकल्प को मैट्रिक्स की पंक्तियों में और निर्णय मानदंड को मैट्रिक्स के कॉलम में रखकर किया जाता है। इसके अलावा, प्रत्येक विकल्प को प्रत्येक मानदंड के अनुसार 1 से 5 तक रेटिंग दी गई है:

अंत में, प्रत्येक स्कोर को प्रत्येक मानदंड के भार से गुणा किया जाता है और यह जानने के लिए सभी स्कोर जोड़े जाते हैं कि सबसे अच्छा विकल्प कौन सा है:

निष्कर्ष में, सॉफ्टवेयर बी वह विकल्प है जिसने निर्णय मैट्रिक्स में उच्च स्कोर किया है। इसलिए कंपनी को यह विकल्प चुनना होगा और सॉफ्टवेयर बी खरीदना होगा।

निर्णय मैट्रिक्स का उपयोग कब करें

निर्णय मैट्रिक्स निम्नलिखित स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है:

• जब आपको किसी सूची में से केवल एक ही विकल्प चुनना हो। उदाहरण के लिए: जब सुधार के अवसर का चयन करना हो।
• जब कोई निर्णय कई मानदंडों के आधार पर किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए: जब आपको यह चुनना होता है कि किसी समस्या का समाधान करने वाले कई समाधानों में से सबसे अच्छा समाधान कौन सा है।
• जब आप अपने अंतर्ज्ञान या अन्य भावनात्मक कारकों का उपयोग करने के बजाय तार्किक दृष्टिकोण से कोई विकल्प चुनना चाहते हैं। उदाहरण के लिए: जब केवल एक नया उत्पाद विकसित किया जा सकता है और कई उत्पादों में से एक को चुना जाना चाहिए।

निर्णय मैट्रिक्स के फायदे और नुकसान

फ़ायदा:

• निर्णय मैट्रिक्स को समझना और लागू करना आसान है।
• आपको विभिन्न विकल्पों की तुलना करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, यह कई मानदंडों के अनुसार तुलना करने की अनुमति देता है।
• यह एक टीम के रूप में किया जा सकता है, इसलिए यह टीम वर्क को प्रोत्साहित करता है और कई लोगों को निर्णय लेने की प्रक्रिया में शामिल होने की अनुमति देता है।
• यह निर्णय लेने वाले लोगों के पूर्वाग्रहों को कम करता है, क्योंकि यह विभिन्न विकल्पों का संख्यात्मक मूल्यांकन करने का प्रयास करता है।
• इसका उपयोग अन्य निर्णय उपकरणों के साथ पूरक तरीके से किया जा सकता है।

नुकसान:

• अधिकांश विकल्प स्कोर डेटा के बजाय अनुमान पर आधारित होते हैं।
• मानदंडों की सूची मनमानी है, इसलिए यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि यह पूरी है या महत्वपूर्ण मानदंड गायब हैं।
• यदि निर्णय मैट्रिक्स में कई निर्णय मानदंड शामिल हैं, तो यह जटिल हो सकता है।