Цикли прийняття рішень

1) Що таке цикл прийняття рішень

• Питання → Дані → Аналіз/Інсайт → Рішення → Дія → Вимірювання ефекту → Навчання → (нове) Питання.

• OODA (Observe-Orient-Decide-Act) - швидкість петлі важливіше «ідеальності» кроку.
• PDCA (Plan-Do-Check-Act) - контроль якості і постійне поліпшення.
• DIKW (Data-Information-Knowledge-Wisdom) - ступінь абстракції від фактів до правил.

Мета: скоротити час від події до дії і підвищити якість рішень при контрольованій вартості (cost-to-decision).

2) Ролі, права і відповідальність

Власник рішення (Decision Owner): відповідає за вибір альтернативи і ризик.
Аналітик/Вчений даних: формулює гіпотезу, підбирає метод, вважає ефект.
Бізнес-власник метрик: зафіксовані визначення KPI, цільові пороги, guardrails.
Операції/Інженерія: забезпечує дані, інструменти, SLO, автоматизацію.
Комплаєнс/Ризик: параметри допустимого ризику, приватність і відповідність нормам.

Практики: RACI/RAPID, матриця ескалацій, права на зміну порогів/правил.

3) Типологія рішень і контури

Операційні (хвилини/години): інциденти, алерти, ліміти, антифрод.
Тактичні (дні/тижні): кампанії, прайсинг, алокація бюджетів, UX-експерименти.
Стратегічні (квартали/роки): портфель продуктів, ринки, архітектурні принципи.

Для кожного типу визначте: ритм (cadence), SLA рішення, канали ескалації, формат звітності.

4) Еталонний цикл (скелет процесу)

1. Питання і гіпотеза - сформулювати проблему, цільові метрики (primary/guardrail), MDE.
2. Дані та контекст - джерела, свіжість, якість, семантичні визначення.
3. Аналіз/моделювання - стат ./ML-методи, сценарії, чутливість, ризики.
4. Рішення - критерії вибору, ризик-ліміти, узгодження.
5. Дія/впровадження - фіч-прапори, інструкції, відповідальні, терміни.
6. Вимірювання ефекту - дизайн експерименту/спостережуваність, довірчі інтервали.
7. Ретроспектива - уроки, оновлення стандартів/порогів, документування.

Артефакти: шаблон one-pager, картка рішення, runbook відкату, журнал допущень.

5) Метрики циклу (Decision KPIs)

Decision Latency: час від виявлення події до вибраної дії.
Time-to-Insight: від запиту до коректного інсайту.
Time-to-Action: від інсайту до виконання (включаючи узгодження).
Win-Rate рішень: частка рішень, що дали статистично значущий позитивний ефект.
Effect Size / Uplift: величина впливу на primary KPI (і довірчий інтервал).
Cost-to-Decision: гроші/години на підготовку та виконання рішення.
Coverage: частка процесів, закритих формалізованими циклами (є owner, SLO, runbook).

Рекомендується ввести Decision Scorecard на продукт/процес.

6) Архітектура даних та інструментів під цикл

Збір/доставка: стримінг (Kafka/PubSub), CDC, ELT; контракти схем, тести свіжості.
Сховище/вітрини: Lake + DWH/OLAP; HTAP за потребою; агрегати/roll-ups.
Семантичний шар: єдині формули KPI, версії, власники, RLS/CLS.
Інсайт-доставка: адаптивні дашборди, алерти з пріоритизацією, рекомендації/NBA.
Експерименти: фіч-прапори, A/B-оркестрація, журнал експериментів, MDE-калькулятори.
Автоматизація: правила/політики (rule engine), оркестратори дій, API до систем.
Observability: логи, метрики, трасування; аудит рішень та експорту.

7) Дизайн рішень і контроль ризиків

Guardrails: метрики безпеки (наприклад, утримання, відмовостійкість, скарги).
Політики порогів: хто змінює пороги, як валідуються, як відкочуються.
Довіра до даних: тести якості, lineage, пояснюваність моделей (SHAP).
Етика і приватність: маскування PII, RLS/CLS, DSAR, локалізація зберігання.

8) Експерименти і причинність

Рандомізація/стратифікація, power-аналіз, CUPED/пермутації, коригування множинних перевірок.
Квазі-експерименти (DiD, синтетичний контроль), коли RCT неможливі.
Decision-as-Code: зберігайте гіпотези, метрики та критерії успіху в репозиторії.

9) Швидкість vs якість: компроміси

Fast path: пред-узгоджені дії по runbook (авто-апрув ↔ низький ризик).
Safe path: повна перевірка і A/B (високий ризик/вартість помилки).
Dual track: швидкі «пробні» рішення при паралельному наборі доказів.

10) Автоматизація контурів (Decision Automation)

Rules → ML → RL: від порогів і евристик до моделей і контекстних бендитів.
Human-in-the-Loop: оператори підтверджують/коригують пропозиції системи.
Explain & Override: пояснення причин рішення, можливість тимчасово перевизначити.
Версіонування/відкати: номер версії правил/моделі, політика rollback.

11) Візуальні та UX-патерни

Пріоритетна стрічка: алерти і рішення щодо зменшення вартості затримки.
Картка рішення: проблема → альтернатива → очікуваний ефект → ризик → власник → дедлайн.
Drill-through: від KPI до первинних подій/кейсів для перевірки гіпотез.
Zero-click інсайти: короткі висновки і готові дії прямо в картці.

12) Каталог рішень і пам'ять організації

Репозиторій: шаблони, що пройшли кейси, ефекти, анти-патерни.
Пошук та теги: за метриками, доменами, ризиками, власникам.
Перевикористання: «рецепти» для повторюваних ситуацій (інциденти, сезонність).

13) Антипатерни

Рішення по кореляціях без експерименту/каузальних методів.
Метрики-хамелеони: різні формули KPI в різних звітах.
Алерт-шторм: без пріоритизації, дедуплікації, snooze і runbook'ів.
Відсутність owner'a: «колективна безвідповідальність», затягнута латентність.
Зламаний feedback-loop: ефект не вимірюється → організація не вчиться.
Складні live-запити до OLTP: деградація продуктивних систем.

14) Дорожня карта впровадження

1. Discovery: карта рішень (JTBD), критичні KPI, ризики/обмеження; призначити owners.
2. MVP-цикл: 2-3 пріоритетних кейси; шаблон картки рішення; базові алерти; A/B-інфраструктура.
3. Scale: семантичний шар KPI, бібліотека рецептів, пріоритизація алертів, Decision Scorecard.
4. Automation: правила/моделі для fast path, human-in-the-loop, аудит, відкати.
5. Optimization: бюджет-гварди (cost-to-decision), bендіти/RL, навчання персоналу, регулярні ретро.

15) Чек-лист перед релізом

Зафіксовані власники рішень і матриця ескалацій.

• Визначені primary/guardrail метрики, цільові пороги і MDE.
• Семантичний шар і тести якості даних включені в CI.
• Налаштовані алерти з пріоритизацією, дедуплікацією і snooze.
• Є фіч-прапори і безпечний відкат; журнал рішень і дій.
• Описані політики приватності (RLS/CLS, маскування PII), аудит включений.
• Експерименти і квазі-експерименти документовані; є power-калькулятори.
• Decision Scorecard і ритуали ретроспектив розписані в календарі.

16) Рівні зрілості (maturity)

L1 Адік-hoc: рішення точкові, метрики різнорідні, ефекти не міряються.
L2 Процесні: є шаблони і власники, але слабка автоматизація.
L3 Інсайт-продукт: семантичний шар, A/B за замовчуванням, каталог рішень.
L4 Автоматизовані контури: fast path з правилами/ML, human-in-the-loop.
L5 Самонавчальна система: RL/бендити, бюджет-гварди, наскрізний аудит і explainability.

17) Приклади шаблонів рішень (швидкі заготовки)

«Аномалія KPI X «: якщо дельта> T і guardrail-метрики в нормі → включити режим Y на Z годин; інакше ескалація.
«Перерозподіл бюджету»: раз на тиждень порівняй ROI каналів; якщо ROI_A/ROI_B> R → змістити Q%.
«Чарн-ризик»: при p (churn)> P і маржа> M → запропонувати оффер S; логувати uplift.
«Інцидент SLO»: при p95> S і причина - вузьке місце N → запустити план відкату/обхідний сценарій.

Підсумок: ефективні цикли прийняття рішень - це не звіт і не нарада, а інженерний контур, який з'єднує дані, людей, інструменти і правила в повторювану систему. Скорочуйте латентність, підвищуйте частку підтверджених ефектів, автоматизуйте безпечні «fast path», вчіться на кожному циклі - і ваш інтелект організації буде рости передбачувано і керовано.