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analítica (software)

Analytica es un software visual desarrollado por Lumina Decision Systems para crear, analizar y comunicar modelos de decisión cuantitativos. [1] Combina diagramas de influencia jerárquicos para la creación visual y visualización de modelos, matrices inteligentes para trabajar con datos multidimensionales, simulación Monte Carlo para analizar el riesgo y la incertidumbre, y optimización , incluida la programación lineal y no lineal. Su diseño se basa en ideas del campo del análisis de decisiones . Como lenguaje informático, combina una estructura declarativa (no procesal) para transparencia referencial, abstracción de matrices y mantenimiento automático de dependencias para una secuenciación eficiente del cálculo .

Diagramas de influencia jerárquica

Los modelos de Analytica están organizados como diagramas de influencia . Las variables (y otros objetos) aparecen como nodos de varias formas en un diagrama , conectados por flechas que proporcionan una representación visual de las dependencias. Los diagramas de influencia de Analytica pueden ser jerárquicos, en los que un solo nodo de módulo en un diagrama representa un submodelo completo.

Los diagramas de influencia jerárquica en Analytica sirven como herramienta organizacional. Debido a que el diseño visual de un diagrama de influencia coincide con estas habilidades humanas naturales tanto espacialmente como en el nivel de abstracción, las personas pueden captar más información sobre la estructura y organización de un modelo de un vistazo de lo que es posible con paradigmas menos visuales, como las hojas de cálculo. y expresiones matemáticas . Gestionar la estructura y organización de un modelo grande puede ser una parte importante del proceso de modelado, pero la visualización de diagramas de influencia ayuda sustancialmente.

Los diagramas de influencia también sirven como herramienta de comunicación . Una vez que se ha creado un modelo cuantitativo y se han calculado sus resultados finales, a menudo ocurre que comprender cómo se obtienen los resultados y cómo las diversas suposiciones impactan los resultados es mucho más importante que los números específicos calculados. Analytica brinda a los usuarios la capacidad de ayudar al público objetivo a comprender estos aspectos dentro de sus modelos. La representación visual de un diagrama de influencia comunica rápidamente una comprensión a un nivel de abstracción que normalmente es más apropiado que las representaciones detalladas, como expresiones matemáticas o fórmulas de celda. Cuando se desean más detalles, los usuarios pueden profundizar en niveles crecientes de detalle, acelerados por la representación visual de la estructura del modelo.

La existencia de un modelo transparente y fácilmente comprensible respalda la comunicación y el debate dentro de una organización, y este efecto es uno de los principales beneficios de la construcción de modelos cuantitativos. Cuando todas las partes interesadas son capaces de comprender una estructura modelo común, los debates y discusiones a menudo se centrarán más directamente en supuestos específicos, pueden reducir las "dialogas cruzadas" y, por lo tanto, conducir a interacciones más productivas dentro de la organización. El diagrama de influencia sirve como una representación gráfica que puede ayudar a que los modelos sean accesibles a personas de diferentes niveles.

Matrices multidimensionales inteligentes

Analytica utiliza objetos de índice para rastrear las dimensiones de matrices multidimensionales. Un objeto de índice tiene un nombre y una lista de elementos. Cuando se combinan dos valores multidimensionales, por ejemplo en una expresión como

Profit = Revenue − Expenses

donde los ingresos y los gastos son multidimensionales, Analytica repite el cálculo de ganancias en cada dimensión, pero reconoce cuando ocurre la misma dimensión en ambos valores y la trata como la misma dimensión durante el cálculo, en un proceso llamado abstracción de matriz inteligente . A diferencia de la mayoría de los lenguajes de programación, no existe un orden inherente a las dimensiones en una matriz multidimensional. Esto evita fórmulas duplicadas y bucles FOR explícitos, ambas fuentes comunes de errores de modelado. Las expresiones simplificadas posibles gracias a la abstracción de matrices inteligentes permiten que el modelo sea más accesible, interpretable y transparente.

Otra consecuencia de la abstracción de matrices inteligentes es que se pueden introducir o eliminar nuevas dimensiones de un modelo existente, sin requerir cambios en la estructura del modelo o cambios en las definiciones de variables. Por ejemplo, al crear un modelo, el creador del modelo podría asumir que una variable particular, por ejemplo Tasa de descuento , contiene un solo número. Más tarde, después de construir un modelo, un usuario podría reemplazar el número único con una tabla de números, tal vez la tasa de descuento desglosada por país y por escenario económico . Estas nuevas divisiones pueden reflejar el hecho de que la tasa de descuento efectiva no es la misma para las divisiones internacionales de una empresa y que se aplican diferentes tasas a diferentes escenarios hipotéticos. Analytica propaga automáticamente estas nuevas dimensiones a cualquier resultado que dependa de la tasa de descuento , por lo que, por ejemplo, el resultado del valor actual neto se volverá multidimensional y contendrá estas nuevas dimensiones. En esencia, Analytica repite el mismo cálculo utilizando la tasa de descuento para cada combinación posible de escenario económico y de país .

Esta flexibilidad es importante cuando se exploran compensaciones de cálculo entre el nivel de detalle, el tiempo de cálculo, los datos disponibles y el tamaño o dimensionalidad general de los espacios paramétricos. Estos ajustes son comunes después de que los modelos se han construido completamente como una forma de explorar escenarios hipotéticos y relaciones generales entre variables.

Análisis de incertidumbre

Incorporar la incertidumbre en los resultados del modelo ayuda a proporcionar proyecciones más realistas e informativas. Las cantidades inciertas en Analytica se pueden especificar usando una función de distribución . Cuando se evalúan, las distribuciones se muestrean utilizando el hipercubo latino , Monte Carlo o muestreo de Sobol , luego las muestras se propagan a través de los cálculos hasta los resultados. La distribución de resultados muestreados y las estadísticas resumidas se pueden ver directamente ( media , bandas fractiles , función de densidad de probabilidad (PDF), función de distribución acumulativa (CDF)). Analytica admite el análisis de decisiones colaborativas y la gestión de probabilidades mediante el uso de SIP Math(tm). ) estándar. [2] [3]

Modelado de dinámica de sistemas.

La dinámica de sistemas es un enfoque para simular el comportamiento de sistemas complejos a lo largo del tiempo. Se trata de bucles de retroalimentación y retrasos en el comportamiento de todo el sistema. La función Dynamic() en Analytica permite la definición de variables con dependencias cíclicas, como bucles de retroalimentación. Amplía la notación del diagrama de influencia , que normalmente no permite ciclos. Al menos un enlace en cada ciclo incluye un desfase de tiempo, representado como una flecha de influencia gris para distinguirlo de las flechas negras estándar sin desfases de tiempo.

Como lenguaje de programación

Analytica incluye un lenguaje general de operadores y funciones para expresar relaciones matemáticas entre variables. Los usuarios pueden definir funciones y bibliotecas para ampliar el lenguaje.

Analytica tiene varias características como lenguaje de programación diseñadas para facilitar su uso en el modelado cuantitativo:

Aplicaciones de Analytica

Analytica se ha utilizado para análisis de políticas , modelado de negocios y análisis de riesgos . [4] Las áreas en las que se ha aplicado Analytica incluyen energía, [5] [6] [7] [8] [9] [10] salud y productos farmacéuticos, [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22 ] [23 ] [24 ] [25] [26] análisis de políticas de riesgo ambiental y emisiones, [27] [28] [29] [ 30] [31] [32] [33] [34] [35] manejo de vida silvestre , [36] [37] [38] [39] ecología, [40] [41] [42] [43] [44] [ 45] [46] cambio climático, [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54 ] [55 ] [ 56] tecnología y defensa, [57] [58] [59 ] [60] [61] [62] [63 ] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] planificación financiera estratégica, [75] [76] Planificación de I+D y gestión de cartera, [77] [78] [79] servicios financieros , aeroespacial , [80] manufactura, [81] y evaluación de impacto en la salud ambiental. [82] [83]

Ediciones

El software Analytica se ejecuta en sistemas operativos Microsoft Windows . Analytica Free Edition está disponible por tiempo ilimitado y le permite crear modelos de hasta 101 objetos de usuario. Analytica Professional, Enterprise y Optimizer son ediciones de escritorio con niveles crecientes de funcionalidad. Analytica Cloud Platform permite a los usuarios compartir modelos a través de un servidor y ejecutarlos a través de un navegador web. Analytica 6.1 se lanzó en 2021.

Historia

El predecesor de Analytica, llamado Demos , [84] surgió de la investigación sobre herramientas para el análisis de políticas realizada por Max Henrion como estudiante de doctorado y luego profesor en la Universidad Carnegie Mellon entre 1979 y 1990. Henrion fundó Lumina Decision Systems en 1991 con Brian Arnold. Lumina continuó desarrollando el software y aplicándolo a aplicaciones de análisis de políticas públicas y ambientales. Lumina lanzó Analytica por primera vez como producto en 1996.

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