Una importante aplicación del lenguaje de scripting JMP® para el análisis de árboles de decisión
David Burnham, consultor de Pega Analytics
Martin Owen, líder de innovación de calidad por diseño; Gill Turner, científica de calidad por diseño, GlaxoSmithKline
Todos debemos tomar decisiones. Y, por lo general, debemos hacerlo ante la incertidumbre. Si invertimos en I+D, nunca podemos estar seguros del resultado. ¿Reducirá el trabajo que planeamos realizar el riesgo o aumentará los beneficios? De ser así, ¿cuándo es el mejor momento para invertir: ahora o cuando tengamos mayores razones para creer que el producto se lanzará con éxito? Para ayudarnos a modelar y visualizar los resultados de varios escenarios posibles, hemos desarrollado una aplicación en lenguaje de scripting JMP (JSL) para crear y analizar árboles de decisión. Se trata de un importante proceso de programación que implica aproximadamente 15 000 líneas de código JSL orientado a objetos. Esta nueva aplicación guía al usuario a través del proceso de estructuración de decisiones y análisis de la sensibilidad de los factores que determinan la magnitud y la probabilidad de diferentes resultados posibles. Y esto es solo para una decisión; en realidad, trabajamos con carteras de decisiones. En la industria farmacéutica, de cada 100 fármacos potenciales que entran en desarrollo, menos de 10 se comercializan. La gran incertidumbre reside en no saber qué fármacos prosperarán y cuáles sufrirán desgaste. En el desarrollo de fármacos, nuestra función no es controlar el desgaste, sino gestionar las consecuencias. En esta presentación: 1) explicaremos por qué hemos implementado el flujo de trabajo para facilitar una toma de decisiones abierta y transparente dentro de los equipos de proyecto; 2) describiremos los principios de diseño y la construcción que sustentan esta nueva aplicación JMP.
