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决策管理前沿需求：业务规则与分析
由于经济仍然低迷，公司正在为整个企业寻求获得更精确，更准确和更有效的业务决策的选项，并且他们希望这样做比以往任何时候都更快。
由于经济仍然低迷，公司正在为整个企业寻求获得更精确，更准确和更有效的业务决策的选项，并且他们希望这样做比以往任何时候都更快。
不出意外的话，目前最热门的管理趋势之一是增加关注实时决策管理。据加利福尼亚州一家咨询公司Palo Alto的CEO James Taylor透露，现在的重点是从批处理中的流程决策或使用决策管理来处理时间敏感度不强的事情的方法上转移。
希望采用决策管理的企业往往寻求在几分之一秒做出决定的环境，Taylor说。“没有可行的方式让人们手动做出这样的决定。”
关注客户
另一个关键的决策管理趋势：作为一个长期重点的防止风险和欺诈行为逐步被一个更加以客户为中心的方法取代，注意力放在了比如市场营销，滞留和帮助指导客户“下一个最佳行动”的功能，Taylor说。“自动客户决策能够被连接到客户中心和其他类似方案上，让系统连接到一个大的企业目标，”他补充说。
分析也正在成为决策管理措施的重要组成部分。“越来越多的公司采用决策管理建立几十，几百，甚至上千的预测分析模型，作为他们决策管理措施的一部分，”Taylor说。“这使它们都集中在产业化的分析过程上，和有效地投入运行他们的分析模型上。企业应该知道，这将推进更具可扩展性的分析流程和工具。”
建立决策管理系统
就在五年前，大多数的决策管理实施是涉及到分离系统分析和业务规则的，只有极少数的垂直市场，比如
金融服务，让人更感兴趣，Hired Brains有限公司的CEO兼首席分析师Neil Raden说，Hired Brains有限公司是一家总部设在新墨西哥圣达菲的顾问公司。
“在过去的几年里，分析已经得到尊重，”他说。现在，大多数组织考虑他们如何使用预测分析和他们能用“大数据”做什么，并且使用自然语言来得到一个特定的客户可能要够买的东西的信息反馈。
在美国马萨诸塞州剑桥的Forrester研究公司的首席分析师Mike Gualtieri说，许多供应商都在尝试结合现有技术，如建立决策管理系统的业务规则和预测分析。他补充说，实际上，这两种技术相互配合特别好，利用对方的长处来弥补差距。
一个例子，Gualtieri引用了客户流失的案例。预测分析可以检查一个特定的客户信息，确定该客户是否有可能流失。由于预测分析不能确定采取何种行动，在业务规则阶段，客户服务代表可以处理这种情况。
另一个例子是一个连锁零售店。连锁企业的总部可能会运行一个预测模型，并且提出建议，例如，商店可以靠向未成年人出售啤酒和香烟来增加收入，而业务规则将防止这种情况实际发生。“预测模型不能区分；【它只看到市场机会】，”Gualtieri说。“业务规则可以限制风险或执行公司政策。”
重新审视的业务规则的作用
但一些更复杂的分析程序已经就业务规则的重要性提出了质疑，Raden说。情感分析和预测模型等技术，让企业紧缩数据，以及确定用这些数据应该做什么。
他说，这样的自动化和半自动
化工具正向着他们可以很快取代业务规则的目标前进。虽然这种认知计算仍处于早期阶段，他仍然相信，它可以显著地减少业务规则技术的需求。
结合业务规则，预测分析，情感分析和其他技术的供应商将处于决策管理的前沿，Raden预测。
“
软件产品不仅是不兼容的且需要接口，还有它们之间有内在的连接断开，你还要有专业的和地理的孤立群体，”他说。“一旦你能把这些不同的东西整合在一起，你就可以把它看作是一个单一的过程。在这一点上，管理决策，或决策过程，成为了一个业务流程，而不理流程的一部分。”
责编：李玉琴
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