没有流程的决策？

如果你问流程领域的人，决策如何适应，他们会毫无疑问地回答，它们只是流程中的任务，并且BPMN 和 CMMN 是流程和案例的主要标准，自然地，他们认为决策只是 BPMN 流程或 CMMN 兼容案例工具中的某个 DMN 或代码。现实大不相同。

根据我的经验，绝大多数较大的现实世界决策自动化实现不是由BPM 工作流工具或案例工具编排的，应该构建为完全独立于任何 BPM 或案例规范和供应商工具。

可以通过多种方式执行决策：

l 作为批处理作业，

l 作为Web 服务，

l 作为微服务，

l 从流媒体，

l 在网格计算中，

l 作为API 的

l 由集成总线直接编排，

l 最终用户应用，

l 嵌入到移动应用程序中等。

工作流和案例工具很少用于编排更大的决策自动化问题。

事实上，情况恰恰相反，流程或案例工具是为了支持组织试图做出的决策。决策是核心，流程只是编排从各个参与者收集数据，以便决策在正确的时间获得足够的数据。

决策自动化适合什么？

那里有很多自动化标准和技术。BPM 的 BPMN，使用 DMN 进行决策建模。数据建模技术和无数机器学习模型。流程、数据和机器学习预测为组织的决策做好准备。为了做出更明智、更高效的决策，决策应该集中建模和自动化，从而实现更加精简和简化的流程。因此，我们在自动化需求收集过程中的流程之前就开始对决策进行建模。我们在选择数据之前、定义流程之前和训练机器学习模型之前对决策进行建模。

l 流程的存在是为了让数据准备好做出决策。

l 机器学习模型做出的预测为决策提供信息，但本身不会做出决策。

l 数据是为了支持决策。