事件驱动（业务）架构（EDA）有助于构建高效的价值链，从而产生和交换高质量的数据。将本体论和业务规则视角加入事件驱动架构，有助于进一步提升其效率和效能。本文将演示其工作原理。我们首先描述了采用事件驱动架构（EDA）的企业如何构建：ü   事件驱动型企业由多个业务能力组成，作为一个或多个价值链的独立部分协同工作，向客户交付一个或多个业务产品和服务;ü   每个业务能力是一组业务活动的组合，在特...

如果你想了解DMN规则引擎相比传统“条件+动作”规则引擎的核心优势，我会从DMN的设计理念、标准化特性、复杂场景适配性等维度，拆解它的核心优势，帮你理解为什么DMN更适合处理复杂业务规则。首先明确核心：DMN（Decision Model and Notation，决策模型和标记法）是OMG组织制定的国际标准化规则建模语言，它不是简单的“条件+动作”升级，而是从“规则执行”层面上升到了“决策...

谈到现在市面上的规则引擎有不同类型的开发范式，其中：条件+动作（IF-条件 THEN-动作）是规则引擎最基础、最经典的模式，很多轻量规则引擎都基于这个模式构建，我们在选型的时候也是遇到最多的一种类型，你肯定关心它有何优缺点？对业务人员的友好度怎样？是否需要写代码？复杂规则是否好维护？这和引擎的选型、落地息息相关相关。一、条件+动作规则引擎优点l   模型直观易懂，采用IF-THEN模式，业务...

--当机器学习遇见决策模型：贷款资格预审决策模型升级在传统的IT体系里，组织内部使用诸如Excel、Tableau、PowerBI、帆软等商业智能BI或各种报表工具，分析历史数据为决策提供支持，它们不提供最终的决策方案，需要人根据专业知识和经验做出最终的决策，这就对人的洞察、判断以及专业知识能力也提出了很高的要求，虽然这些商业智能BI现在已经十分成熟、强大了，能呈现丰富且多维度的数据，支撑人...

本指南介绍了决策智能 -它的作用、它的不同之处以及它在整个企业中提供价值的位置。什么是决策智能？决策智能 （DI）是整个企业价值链决策的优化和编排。DI 了解决策的制定方式，并使用数据、分析、人工智能和自动化来创建一个反馈驱动的流程，随着时间的推移完善决策，通过建议或自主行动提高决策质量和业务影响。实际上，DI 将决策从由机器支持的人做出决策转变为由人引导的机器做出决策，从而允许人工监督，同...

一个多世纪以来，商界领袖和学者一直在争论价值从何而来。在工业时代，关键在于你生产的商品。后来，随着服务和体验的崛起，价值转向了企业和客户之间的共同创造。这两种观点仍然很有见地。然而，今天，这两者都不足以解释为什么一些公司迅速领先，而另一些公司却难以跟上步伐。我们已经进入了算法时代——在这个时代，竞争优势不再取决于您销售的产品或提供的服务，而更多地取决于您的组织做出的决策及其决策的效果。想想亚...

Cynefin 框架简介Cynefin（发音：kuːˈnevɪn，源自威尔士语，意为“家庭、习惯和源头”）是一个用于判断和决策的框架，由Dave Snowden在IBM全球研究院提出，后来成为组织管理与复杂性理论中的常用工具。它帮助人们在不确定和复杂环境中选择合适的决策和治理方法。 核心思想 不同情境需要不同的治理方式：简单、复杂、混沌、以及动态演化（被称为"混合/有序"与"无序"状态的扩展...

决策智能（DI） 的范围扩展到多个级别的自主性。借助决策自动化 （DA），人类可以设置控制任务，以自主运行决策过程。与辅助驾驶所需的自动驾驶级别类似，决策智能（DI） 的范围跨越多个级别。借助决策自动化 （DA），人类将整个决策过程委托给机器。DI 的三个级别l 决策支持通过分析和数据探索协助人类决策。l 决策增强建议要做出的决策，并使用分析的数据预测未来的情况。l 决策自动化使机器能够自主...