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...

企业IT系统作为加速企业数字化转型的关键基础，其核心技术架构的选择对于开发效率、应用灵活性和业务适应性有着深远影响。2025年，企业IT系统的核心技术主要围绕表单驱动、模型驱动和AI融合展开。我们将从这三方面分析其技术特点及适用场景。一、表单驱动l 定义与特点‌表单驱动是一种以用户界面为中心的设计方法，开发人员首先创建表单的前端界面，然后基于表单需求设计后端的数据库结构和关联业务流程，核心在...

每天，企业都会收集大量数据。但拥有数据不是问题，而是知道如何处理数据。虽然数据驱动的决策可以帮助公司做出比直觉更明智的选择，但数字、图表和分析只能揭示故事的一部分。数据本身缺少了关键的一环：塑造我们选择的人为因素。这就是为什么如此多的组织仍然难以将他们的数据转化为有意义的行动。进入决策智能（DI）。将其视为数据驱动决策方式的下一次演变。DI融合了人类专业知识、人工智能（AI）和分析，以全面了...

大多数人都会混淆数据科学和数据分析这两个术语，即使它们是完全不同的学科。可以这样想：数据科学家设计水晶球，而分析师阅读它。换句话说，一个创建使分析和预测成为可能的工具，而另一个则使用这些工具来解决实际的业务问题。在本文中，我将解释推动这些科学学科的爆炸性起源和巨大的技术力量。此外，我将提供清晰的定义和简洁的比较，以阐明数据分析与数据科学之间的区别。1.数据分析和数据科学爆炸式增长背后的起源和...

决策模型和符号（DMN）是一种有效且标准化的工具，用于在特殊决策表中设计复杂的决策。尽管您（DMN开发人员）已经知道此功能的存在，但您不知道以下几点：Together编辑器中有一个DMN决策表列数据类型约束增强功能，它可以促进和加快决策表的设计和建模。在本文中，您将了解何时以及如何使用Together规则引擎的这一功能部分。根据DMN规范，我们可以使用数据类型来确定要在盒装表达式中的关联决策...

数据驱动的设施管理不仅彻底改变了效率和成本节约，还能带来显著的性能改进。这反过来使设施管理成为一项至关重要的战略资产。数据驱动决策在设施管理中的作用设施管理仅关注维护的日子已经一去不复返了。在当今注重成本的环境中，它已成为企业的战略武器。这一转变取决于数据驱动的决策，设施管理者利用有价值的见解来降低运营费用、提高客户服务，并直接影响企业的盈亏。让我们更深入地探索数据在革新设施管理中的力量。1...

决策智能平台旨在使组织能够管理、执行和部署各种半自动化和全自动决策。随着各种技术的出现，决策自动化正在引起广泛关注，这些技术经过精心设计，可帮助人工智能在多个组织和行业中无缝适应。然而，仍有近85% 的人工智能项目未能实现决策自动化目标。另一个事实，只有不到10% 的人工智能试点项目将投入生产。在投资方面，2019 年组织在人工智能项目上的支出高达 375 亿美元。仔细观察就会发现，对于不会...

信息技术的发展极大地改变了业务决策。从早期的电子计算器和大型机到当今强大的企业级系统，技术已经实现了许多关键业务决策和流程的自动化。最初，数据被视为自动化的副产品，但它很快成为一种重要的资源。事实上，如今大多数公司都使用数据驱动的商业智能（BI）报告来简化决策。此外，随着机器人和人工智能（AI）的出现，商业格局正在迅速变化。这包括人工智能工具，用于增强人类决策，以实现智能机器人和自动驾驶汽车...

尽管人工智能具有惊人的能力，但仍有许多严重的陷阱需要注意。随着人工智能在增强业务决策甚至自主决策方面变得越来越不可或缺，意识到其缺陷至关重要。认识到它的缺点可能比了解它的优点更重要。本文将探讨人工智能对业务决策的影响以及需要解决的挑战。为了有效利用人工智能，我们必须充分理解其对业务决策的影响——无论是好的还是坏的。通过确定人工智能的不足之处，我们可以减轻其局限性并利用其真正的力量。了解自己的...