Cykle decyzyjne

1) Jaki jest cykl decyzyjny

• Pytanie → Dane → Analiza/Wgląd → Rozwiązanie → Działanie → Pomiar efektu → Szkolenie → (nowe) Pytanie.

• OODA (Observe-Orient-Decide-Act) - prędkość pętli jest ważniejsza niż boisko „idealne”.
• PDCA (Plan-Do-Check-Act) - kontrola jakości i ciągła poprawa.
• DIKW (Data-Information-Knowledge-Wisdom) - stopień abstrakcji od faktów do zasad.

Celem jest skrócenie czasu od wydarzenia do działania oraz poprawa jakości rozwiązań kosztowo-decyzyjnych.

2) Role, prawa i obowiązki

Decyzja Właściciel-Odpowiedzialny za alternatywny wybór i ryzyko.
Analityk/Data Scientist: formułuje hipotezę, wybiera metodę, rozważa efekt.
Właściciel mierników: stałe definicje KPI, progi docelowe, poręcze.
Operacje/Inżynieria: dostarcza dane, narzędzia, SLO, automatyka.
Zgodność/ryzyko: dopuszczalne parametry ryzyka, prywatność i zgodność.

Praktyki: RACI/RAPID, macierz eskalacyjna, prawa do zmiany progu/reguły.

3) Typologia rozwiązań i kontury

Działanie (minuty/godziny): incydenty, wpisy, ograniczenia, zwalczanie oszustw.
Taktyka (dni/tygodnie): kampanie, ustalanie cen, przydzielanie budżetów, eksperymenty UX.
Strategiczne (kwartały/lata): portfel produktów, rynki, zasady architektury.

Dla każdego typu zdefiniuj: cadence, rozwiązania SLA, kanały eskalacji, format raportowania.

4) Cykl odniesienia (szkielet procesu)

1. Pytanie i hipoteza polega na sformułowaniu problemu, mierniki docelowe (podstawowa/guardrail), MDE.
2. Dane i kontekst - źródła, świeżość, jakość, definicje semantyczne.
3. Analiza/modelowanie - metody stat ./ML, scenariusze, wrażliwość, zagrożenia.
4. Decyzja - kryteria wyboru, limity ryzyka, zatwierdzenie.
5. Działanie/realizacja - flagi funkcji, instrukcje, osoby odpowiedzialne, terminy.
6. Pomiar efektu - projektowanie/obserwowalność eksperymentu, przedziały ufności.
7. Retrospektywne - lekcje, aktualizacja norm/progów, dokumentacja.

Artefakty: szablon jednego pagera, karta rozwiązania, książeczka startowa, dziennik założeń.

5) KPI decyzji

Opóźnienie decyzji - czas od wykrycia zdarzenia do wybranej akcji.
Czas do wglądu: od żądania do poprawnego wglądu.
Czas do działania: od wglądu do wykonania (w tym zatwierdzenia).
Rozwiązania Win-Rate: odsetek rozwiązań, które mają statystycznie istotny pozytywny wpływ.
Rozmiar/wzrost efektu - wielkość wpływu na pierwotny KPI (i przedział ufności).
Cost-to-Decision: pieniądze/godziny na przygotowanie i wykonanie decyzji.
Pokrycie: odsetek procesów zamkniętych przez formalizowane pętle (tj. właściciel, SLO, runbook).

Zaleca się wprowadzenie karty wyników decyzji dotyczącej produktu/procesu.

6) Architektura danych i narzędzi do cyklu

Kolekcja/dostawa: streaming (Kafka/PubSub), CDC, ELT; kontrakty obwodowe, testy świeżości.
Skrzynie do przechowywania/wyświetlania: jezioro + DWH/OLAP; HTAP w razie potrzeby; kruszywa/rolki.
Warstwa semantyczna: jednolite formuły KPI, wersje, właściciele, RLS/CLS.
Dostawa wglądu: adaptacyjne deski rozdzielcze, priorytetowe wpisy, zalecenia/NBA.
Eksperymenty: flagi, orkiestra A/B, dziennik eksperymentów, kalkulatory MDE.
Automatyzacja: zasady/zasady (silnik reguł), orkiestra akcji, API do systemów.
Obserwowalność: kłody, mierniki, ślady; decyzje audytowe i wywóz.

7) Projektowanie rozwiązań i kontrola ryzyka

Bariery ochronne: wskaźniki bezpieczeństwa (np. zatrzymanie, odporność, skargi).
Politycy progowi: którzy zmieniają progi, jak są zatwierdzane, jak się cofają.
Pewność danych: testy jakości, rodowód, wyjaśnienie modeli (SHAP).
Etyka i prywatność: maskowanie PII, RLS/CLS, DSAR, lokalizacja magazynu.

8) Eksperymenty i przyczynowość

Randomizacja/stratyfikacja, analiza mocy, CUPED/permutacje, dostosowanie do wielu walidacji.
Quasi-eksperymenty (DiD, kontrola syntetyczna), gdy RCT nie są możliwe.
Decision-as-Code - Sklep hipotez, metryki i kryteria sukcesu w repozytorium.

9) Jakość prędkości vs: kompromisy

Szybka ścieżka: wstępnie uzgodnione działania w książce startowej (auto-aplikacja „niskie ryzyko”).
Bezpieczna ścieżka: pełna kontrola i A/B (wysoki koszt ryzyka/błędu).
Dual track: szybkie „próbne” rozwiązania do równoległego zbierania dowodów.

10) Automatyzacja decyzji

Zasady → ML → RL: od progów i heurystyki do modeli i pasm kontekstowych.
Human-in-the-Loop: Operatorzy potwierdzają/dostosowują ofertę systemu.
Wyjaśnić & Nadride - wyjaśnić przyczyny decyzji, możliwość tymczasowego przekroczenia.
Wersioning/rollbacks: rule/model version number, rollback policy.

11) Wzory wizualne i UX

Taśma priorytetowa: Alerty i malejące rozwiązania opóźniające koszty.
Karta rozwiązania: problem → alternatywa → oczekiwany efekt → ryzyko → właściciel → termin.
Wiertło: Od KPI do podstawowych zdarzeń/przypadków do testowania hipotezy.
Zero-kliknij spostrzeżenia: krótkie wnioski i gotowe działania prawo w karcie.

12) Katalog rozwiązań i pamięć organizacji

Repozytorium: szablony, przeszłe przypadki, efekty, anty-wzory.
Wyszukiwanie i tagi: według metryk, domen, ryzyka, właścicieli.
Ponowne użycie: „przepisy” dotyczące powtarzających się sytuacji (incydenty, sezonowość).

13) Antypattery

Decyzje w sprawie korelacji bez metod eksperymentalnych/przyczynowych.
Metryka kameleonu: różne wzory KPI w różnych raportach.
Burza alarmowa: brak priorytetów, deduplikacja, snooze i książki startowe.
Brak właściciela: „zbiorowa nieodpowiedzialność”, długotrwałe opóźnienia.
Złamane sprzężenie zwrotne: efekt nie jest mierzony → organizacja nie uczy się.
Złożone życzenia na żywo do OLTP: degradacja systemów produkcyjnych.

14) Plan działania w zakresie wdrażania

1. Odkrycie: mapa rozwiązania (JTBD), krytyczne KPI, zagrożenia/ograniczenia; przypisać właścicieli.
2. Cykl MVP: 2-3 przypadki priorytetowe; Szablon karty rozwiązania podstawowe wpisy; Infrastruktura A/B.
3. Skala: warstwa semantyczna KPI, biblioteka receptur, priorytet alarmowy, karta wyników decyzji.
4. Automatyzacja: zasady/modele szybkiej ścieżki, ludzie w pętli, audyt, rolki.
5. Optymalizacja: koszty do decyzji, bandyci/RL, szkolenia personelu, regularne retro.

15) Lista kontrolna przed zwolnieniem

• Właściciele rozwiązań stałych i matryca eskalacji.
• Mierniki pierwotne/bariery ochronne, progi docelowe i MDE określone.
• Warstwa semantyczna i testy jakości danych są zawarte w CI.
• Skonfigurowane wpisy z priorytetyzacją, deduplikacją i snooze.
• Istnieją cechy flagi i bezpieczne rolki; dziennik decyzji i działań.
• Opisuje politykę prywatności (RLS/CLS, maskowanie PII), włączony audyt.
• Eksperymenty i quasi-eksperymenty udokumentowane; istnieją kalkulatory mocy.
• Karta wyników decyzji i rytuały retrospektywne są zaplanowane w kalendarzu.

16) Poziomy zapadalności

L1 Adic-hoc: roztwory punktowe, mierniki są niejednorodne, efekty nie są mierzone.
Proces L2: istnieją szablony i właściciele, ale słaba automatyzacja.
Produkt L3 Insight: warstwa semantyczna, domyślny A/B, katalog rozwiązań.
L4 Zautomatyzowane pętle: szybka ścieżka z regułami/ML, human-in-the-loop.
L5 System samodzielnego uczenia się: RL/pasma, straże budżetowe, audyt końcowy i możliwość wyjaśnienia.

17) Przykładowe szablony rozwiązań (szybkie kęsy)

„Anomalia KPI X „: jeśli delta> T i mierniki bariery są normalne → uruchom tryb Y przez godziny Z; w przeciwnym razie eskalacja.
„Redystrybucja budżetu”: raz w tygodniu porównać ROI kanałów; jeśli ROI_A/ROI_B> R → offset Q%.
„Charn-risk”: przy p (churn)> P i marży> M → oferta S; podniesienie dziennika.
„Incydent SLO”: na p95> S i przyczyna - wąskie gardło N → uruchomić plan wsteczny/scenariusz pracy.

Podsumowanie: Skuteczne cykle decyzyjne to nie raport czy spotkanie, ale pętla inżynieryjna, która łączy dane, ludzi, narzędzia i zasady w powtarzalny system. Zmniejsz opóźnienia, zwiększ odsetek potwierdzonych efektów, zautomatyzuj bezpieczną „szybką ścieżkę”, naucz się każdego cyklu - a inteligencja Twojej organizacji wzrośnie przewidywalnie i kontrolnie.