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Decision analytics is a transformative technology. |
決定のanalyticsは変化させる技術である。 |
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End-users who do not yet have familiarity and IT experience with concepts like decision management, predictive analytics, and discrete choice analysis are advised to take aggressive steps to quickly move up the learning curve. While some areas of decision analytics such as Bayesian inferencing and adaptive systems do qualify as rocket science, many highly useful aspects of decision analytics are far more easily approachable. However, the scope of decision analytics is wide enough that it takes time and experimentation to fully appreciate how best to leverage these analytical techniques. Pursuing decision analytics is clearly a journey that will take time, investment, and experience. Having a Chief Data Officer (CDO) is a good start, and so is having a decision analytics programs office. Because of the time necessary to develop a decision analytics program with depth (which includes data and decision analytics that reflect policy and result in actions), it is important to start sooner than later. It’s also better to force your competitors to come to terms with decision analytics rather than the unfortunate alternative. |
まだ決定管理、予言するanalyticsおよび分離した上等の分析のような概念との精通度そしてそれが経験あっていないエンドユーザーは動かす習熟曲線をすぐにに積極的なステップを踏むように助言される。 ベイズにinferencingのような決定のanalyticsおよび適応システムのある区域がロケット科学として修飾する間、決定のanalyticsの多くの非常に役立つ面ははるかに容易に親しみやすい。 但し、決定のanalyticsの規模は十分に広く最もよく認めるにはのにこれらの解析技法にてこ入れする方法を時間がおよび実験を十分にかかることである。 決定のanalyticsを追求することははっきり時間が、投資および経験をかかる旅行である。 主なデータ役人(CDO)をよい開始、従って決定のanalyticsプログラムオフィスがあっている持っていることに。 (行為の方針そして結果を反映する必要な時間のために開発するのにデータおよび決定のanalyticsが含まれている深さ)の決定のanalyticsプログラムを、それは開始にとってすぐにより後で重要である。 あなたの競争相手に不運な代わりよりもむしろ決定のanalyticsに同意させるまたよい。 |
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There are vendors that have decisioning products such as business rule management systems. There are also vendors that provide advanced analytic products. However, there is only a rarified set of vendors that provide both decisioning and analytic products. Why is this important? Although most analytic models are developed offline, some of these models will need to be integrated with decisioning tools in order to address process automation and process improvement needs. To ease this integration process, you will want to look for vendors with explicit experience in both the decision and analytic dimensions of decision analytics to ensure the easiest and smoothest implementation of technology that some will find complex. Due to the large number of categories identified in the decision analytics continuum, enterprises should also look for a vendor that has deep product and service expertise across the decision analytics continuum. As we mentioned earlier, some of the leading vendors in the decision analytics domain include FICO, IBI, IBM, Oracle, Pegasystems, SAP, SAS, and TIBCO. Table 1 provides a list of these vendors and products that support decisioning and analytics. |
ビジネスルールの管理システムのようなdecisioningプロダクトを持っている売り手がある。 また高度の分析的なプロダクトを提供する売り手がある。 但し、decisioning両方および分析的なプロダクトを提供する高尚な一組だけの売り手ある。 これはなぜ重要なあるか。 ほとんどの解析モデルがオフラインで開発されるがプロセス・オートメーションおよび工程改善の必要性に対応するために、これらのモデルのいくつかはdecisioning用具によって統合される必要がある。 この統合過程プロセスを楽にするためには、ある人々が複合体を見つける技術の最も容易で、最も滑らかな実施を保障するように決定のanalyticsの決定そして分析的な次元両方の明確な経験の売り手を捜したいと思う。 決定のanalyticsの連続で識別される多数の部門のために企業はまた決定のanalyticsの連続を渡る深いプロダクトおよびサービス専門知識がある売り手を捜すべきである。 私達が上記したように、決定のanalyticsの範囲の一流の売り手の何人かFICO、IBI、IBM、Oracle、Pegasystems、SAP、SASおよびTIBCOを含んでいる。 decisioningおよびanalyticsを支えるプロダクトおよび表は1これらの売り手のリストを提供したものだ。 |
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| Vendor | Decisioning Products | Analytic Products |
|---|---|---|
| FICO | FICO Blaze Advisor, FICO Decision Management Platform | FICO Model Builder, FICO Xpress Optimization Suite, FICO Analytic Modeler, FICO Model Central, FICO Decision Optimizer |
| IBI | iWay Service Manager, iWay Event Manager | WebFOCUS Family of Products |
| IBM | IBM Operational Decision Manager | IBM Analytics Decision Management, IBM SPSS Product Family, IBM Cognos Product Family, IBM Algorithmics Product Family, IBM InfoSphere Streams |
| Oracle | Oracle Business Rules, Oracle Real-Time Decisions | Oracle Business Intelligence, Oracle Endeca Information Discovery, Oracle Exalytics, Oracle Advanced Analytics |
| Pegasystems | Pega Decision Management, PegaRULES, Process Commander, Pega Visual Business Director | Pega Next Best Action Advisor, Pega Adaptive Decision Manager, Pega Predictive Analytics Director, Pega Firefly, Pega MeshLabs eZi product family |
| SAP | SAP Decision Service Management | SAP BusinessObjects Family, SAP Predictive Analysis, SAP Social Media Analysis |
| SAS | SAS Enterprise Decision Management | SAS Enterprise Miner, SAS Model Manager, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, SAS Forecast Server, SAS Contextual Analysis, SAS/OR, SAS In-Memory Statistics for Hadoop |
| TIBCO | TIBCO Business Events Decision Manager, TIBCO ActiveMatrix Decisions | TIBCO Spotfire |
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Vendors and end-users should both consider the implications of the decision analytics reference model. The application architecture necessary to deliver the decision analytics reference model involves a number of newer platform-based capabilities such as messaging, event servers, business rule management systems, business intelligence, advanced analytics, push technologies, and application management. Consequently, enterprises are advised to think strategically about their decision analytics needs and the technology stack necessary to deliver on these objectives even if the technology is to be phased in over time. |
もし両方とも決定のanalyticsの参照モデルの含意を考慮すれば売り手およびエンドユーザー。 決定のanalyticsの参照モデルを提供するのに必要な適用建築はメッセージ、でき事サーバー、ビジネスルールの管理システム、ビジネスインテリジェンス、高度のanalytics、押しの技術およびアプリケーションの管理のようないくつかのより新しいプラットホーム基づかせていた機能を含む。 その結果、企業は技術がそのうちに段階的に行なわれるべきでもこれらの目的で渡すのに決定のanalyticsの必要性および必要な技術の積み重ねについて戦略的に考えるように助言される。 |