Musterbescheid stundung


Diese Unterscheidung scheint einfach, aber es wird oft übersehen. In unserer Umarmung von Entscheidungsmodellen vergessen wir manchmal, dass es im Leben so viel darum geht, Dinge zu erledigen, nicht Dinge vorherzusagen, die wir nicht kontrollieren können. DMN wurde entwickelt, um mit BPMN und/oder CMMN zusammenzuarbeiten und einen Mechanismus zur Modellierung der Entscheidungsprozesse im Zusammenhang mit Prozessen und Fällen bereitzustellen. Während BPMN, CMMN und DMN unabhängig voneinander verwendet werden können, wurden sie sorgfältig als komplementär konzipiert. Tatsächlich benötigen viele Unternehmen eine Kombination von Prozessmodellen für ihre präskriptiven Workflows, Fallmodelle für ihre reaktiven Aktivitäten und Entscheidungsmodelle für ihre komplexeren Geschäftsregeln mit mehreren Kriterien. Diese Organisationen werden von der Verwendung der drei Standards in Kombination profitieren und auswählen, welcher für jede Art von Aktivitätsmodellierung am besten geeignet ist. Deshalb stellen BPMN, CMMN und DMN wirklich die “Dreifachkrone” von Prozessverbesserungsstandards dar. Seit der ersten Anwendung im Jahr 1967 werden entscheidungsanalytische Modelle zunehmend zur Bewertung und zum Vergleich konkurrierender medizinischer Undmedizinische Interventionen verwendet. Entscheidungsmodelle können von einer sehr einfachen Berechnungsart “Rückseite des Umschlags” bis hin zu extrem komplexen computergestützten Mikrosimulationsmodellen variieren. Während der Begriff “Modell” in verschiedenen klinischen Umgebungen unterschiedliche Bedeutungen hat,27 wie ein statistisches Modell, besteht das grundlegende Merkmal eines Entscheidungsmodells darin, dass das Ziel eines Entscheidungsmodells darin besteht, bei der Entscheidungsfindung zu helfen und keine Aussagen über die Wahrheit zu machen. Statistische Studiendesigns wie randomisierte klinische Studien und Fallkontrollstudien konzentrieren sich auf die Sammlung von Beweisen; Entscheidungsanalysestudien zielen jedoch auf die Verarbeitung von Beweisen ab. In Ermangelung eines systematischen und formalen Ansatzes, der den Entscheidungsträger bei der Verarbeitung der (oft unterschiedlichen und komplexen) Beweise unterstützt, erfolgt die Verarbeitung auf informellere Weise. Abgesehen von sehr einfachen Situationen werden erfolgreiche Aktionsaxiome iterativ verwendet.

Bei der Entscheidungsanalyse tritt z. B. das einzige Aktionsaxiom in der Evaluierungsphase eines vierstufigen Zyklus auf: Formulieren, Bewerten, Interpretieren/Bewerten, Verwerten. Die wachsende Macht der Entscheidungsmodelle hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit in der C-Suite erregt. Durch die Kombination riesiger Datenmengen und immer ausgeklügelterer Algorithmen hat die Modellierung neue Wege zur Verbesserung der Unternehmensleistung eröffnet.1 1.Siehe diese aktuellen Artikel: Brad Brown, Michael Chui und James Manyika: “Sind Sie bereit für die Ära der `Big Data`?”, McKinsey Quarterly, Oktober 2011; Erik Brynjolfsson, Jeff Hammerbacher und Brad Stevens: “Wettbewerb durch Daten: Drei Experten bieten ihre Spielpläne an”, McKinsey Quarterly, Oktober 2011; Brad Brown, David Court und Paul Willmott: “Mobilisieren Sie Ihre C-Suite für Big-Data-Analysen”, McKinsey Quarterly, November 2013; und Stefan Biesdorf, David Court, und Paul Willmott, “Big data: What es your plan?”, McKinsey Quarterly, März 2013. Modelle können immens nützlich sein, oft sehr genaue Vorhersagen treffen oder Entscheidungen zur Verknotenoptimierung leiten und dabei Unternehmen dabei helfen, einige der üblichen Vorurteile zu vermeiden, die manchmal die Urteile von Führungskräften untergraben. Insgesamt stammten 42 Prozent der Artikel aus den Vereinigten Staaten, obwohl über 45 Länder vertreten waren (Heimatland des Hauptautors).