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Most of us are comfortable with making decisions. This is good because each of us makes an incalculable number of decisions every day. The most interesting and complex decisions that we make are voluntary decisions where we are able to apply discretion in why, how, and what decisions are made. However, it would be a mistake to ignore the fact that we also make an immense number of involuntary decisions every day. These range from decisions largely beyond our control like the electrical signals that are evaluated by our CNS and cause our heart to beat to reflexive behavior (remove your hand from a hot stove) and ultimately learned behavior (don’t touch a hot stove). The common pattern that unites all of these behaviors is stimulus-response (S-R) theory. Figure 1 shows a schematic of the S-R model. In this S-R model, the sense activity recognizes a change in the environment. This change is a trigger, event, or simple change of state. The act activity is an action taken in response to a particular sensation.

La mayor parte de somos cómodos con tomar decisiones. Esto es bueno porque cada uno de nosotros las marcas un número incalculable de las decisiones diarias. Las decisiones más interesantes y más complejas que tomamos son decisiones voluntarias donde estamos capaces de aplicar la discreción en porqué, cómo, y se toman qué decisiones. Sin embargo, sería un error para no hacer caso del hecho de que también hacemos un número inmenso de decisiones involuntarias diario. Éstos se extienden de decisiones en gran parte más allá de nuestro control como las señales eléctricas que son evaluadas por nuestro CNS y hacen nuestro corazón batir al comportamiento reflexivo (quite su mano de una estufa caliente) y al comportamiento en última instancia docto (no toque una estufa caliente). El patrón común que une todos estos comportamientos es teoría de la estímulo-respuesta (S-R). El cuadro 1 demuestra un diagrama esquemático del modelo del S-R. En este modelo del S-R, la actividad del sentido reconoce un cambio en el ambiente. Este cambio es un disparador, un acontecimiento, o un cambio del estado simple. La actividad del acto es una acción tomada en respuesta a una sensación particular.

Figure 1. Stimulus-response Model

Source: Enterprise Strategy Group, 2014.

While S-R theory is conceptually simple, it does raise a question about what happens when a choice can be made regarding what action to take. Early thinking on the topic of event-driven architecture mimicked S-R processing by having events directly associated with actions. While this approach is extremely efficient, it is also brittle, which limits its utility in today’s IT environment where applications must be engineered for change and therefore loosely coupled. Without the ability to support a level of indirection between sense and act, there is no way to easily accommodate change. By introducing a decision node between sensing and acting, we now have clear separation of concerns and the flexibility to link any sensory event with any action, as shown in Figure 2. This enables us to refer to this modified S-R model as a decision model.

Mientras que la teoría del S-R es conceptual simple, plantea una pregunta sobre qué sucede cuando una opción puede ser hecha con respecto a qué acción a tomar. Temprano el pensamiento en el asunto de la arquitectura event-driven mímico el S-R que procesaba teniendo acontecimientos asociados directamente a acciones. Mientras que este acercamiento es extremadamente eficiente, es también frágil, que limita su utilidad en de hoy ÉL ambiente donde los usos se deben dirigir para el cambio y por lo tanto débilmente acoplado. Sin la capacidad de apoyar un nivel de indirección entre el sentido y el acto, no hay manera de acomodar fácilmente el cambio. Introduciendo un nodo de la decisión entre la detección y actuando, ahora tenemos la separación clara de preocupaciones y la flexibilidad de ligar cualquier acontecimiento sensorial a cualquier acción, según las indicaciones del cuadro 2. Esto nos permite referir a este modelo modificado del S-R como modelo de la decisión.

Figure 2. Decision Model

Source: Enterprise Strategy Group, 2014.

By introducing a decision node, we allow for different types of decisions. This more robust model can also emulate an S-R model simply by either always choosing the same action or defaulting the decision (such as the “else” clause in an “if-then-else” expression). However, the value of this decision model is that it recognizes that:

Introduciendo un nodo de la decisión, tenemos en cuenta diversos tipos de decisiones. Este modelo más robusto puede también emular un modelo del S-R simplemente siempre eligiendo la misma acción u omitiendo la decisión (tal como la cláusula “otra” en una expresión “si-entonces-otra”). Sin embargo, el valor de este modelo de la decisión es que reconoce eso:

There is a decoupling between sensing and acting, and actions are governed by decisions.

Hay un desemparejamiento entre la detección y el actuar, y las acciones son gobernadas por decisiones.

The existence of competing alternative actions to a particular set of stimuli mean that a decision process is needed.

La existencia de acciones alternativas competentes a un sistema particular de estímulos significa que un proceso de decisión es necesario.

A decision process must take into account that available stimuli may not be sufficient or specific enough to clarify what action to take.

Un proceso de decisión debe considerar que los estímulos disponibles pueden no ser suficientes o específico bastante para clarificar qué acción a tomar.

Decision outcomes, actions, and impact may be useful in influencing future decisions.

Los resultados, las acciones, y el impacto de la decisión pueden ser útiles en influenciar las decisiones futuras.

The ability to align specific stimuli with a particular action through a decision provides flexibility and consistency.

La capacidad de alinear estímulos específicos con una acción particular con una decisión proporciona flexibilidad y consistencia.

The act of decisioning is complex and many techniques can assist in the decision making process.

El acto de decisioning es complejo y muchas técnicas pueden asistir al procedimiento de toma de decisión.

Despite the importance of decisions, we live in an action- and process-centric world. Decisions determine the potential utility to be gained, but actions are what drive kinetic utility or recognized utility. Actions (or behavior) are what define and differentiate an enterprise. Because actions can be directly tied to utility, it is easy to dismiss the importance of the decisioning. However, no action should ever be taken unless preceded by a decision. Decisioning is where context, alternatives, potential utility, objectives, constraints, and trade-offs are evaluated and a next-based action is determined. Therefore, support for comprehensive decisioning is critical because the decision is where the choice is made between competing actions. This choice can have lasting impact especially if it is strategic and this also means that decisions can have significant consequences, both positive and negative. Consequently, organizations will want to always make the best possible decisions that they can in order to maximize benefit and minimize risk over some time horizon.

A pesar de la importancia de decisiones, vivimos en un mundo de la acción y proceso-céntrico. Las decisiones determinan la utilidad potencial que se ganará, pero las acciones son lo que utilidad cinética de la impulsión o utilidad reconocida. Las acciones (o comportamiento) son qué definen y distinguen una empresa. Porque las acciones se pueden atar directamente a la utilidad, es fácil despedir la importancia del decisioning. Sin embargo, ninguna acción no debe ser tomada siempre a menos que sea precedida por una decisión. Decisioning es donde se evalúan el contexto, los alternativas, la utilidad potencial, los objetivos, los apremios, y las compensaciones y se determina una acción siguiente-basada. Por lo tanto, la ayuda para decisioning comprensivo es crítica porque la decisión es donde la opción se hace entre las acciones competentes. Esta opción puede tener impacto duradero especialmente si es estratégica y ésta también los medios que las decisiones pueden tener consecuencias significativas, positivo y negativa. Por lo tanto, las organizaciones desearán tomar siempre las decisiones mejor que ellas poder para maximizar la ventaja y reducir al mínimo riesgo sobre un cierto horizonte del tiempo.

Some decisions are simple and some are complex. Complex strategic decisions are often wide in scope, high in risk, few in number, and difficult to automate, and leverage inputs from many sources. Simple tactical decisions are typically the opposite; limited in scope, require few inputs, are low in risk, are large in number, and easy to automate. As decisions increase in complexity, so too does the need for analytics to support the decision making process. The point is that the decision model can be extended to include an analysis activity where the heavy lifting of evaluating alternatives is performed prior to decisioning. Figure 3 presents this as a decision analytics model.

Algunas decisiones son simples y algunas son complejas. Las decisiones estratégicas del complejo son a menudo anchas en alcance, arriba en el riesgo, poco numeroso, y difícil de automatizar, y entradas de la palancada de muchas fuentes. Las decisiones tácticas simples son típicamente el contrario; limitado en alcance, requiera pocas entradas, sea bajo en riesgo, sea grande en gran número, y fácil de automatizar. Mientras que las decisiones aumentan de complejidad, hace tan también la necesidad del analytics de apoyar el procedimiento de toma de decisión. El punto es que el modelo de la decisión se puede extender para incluir una actividad del análisis donde la elevación pesada de alternativas de evaluación se realiza antes de decisioning. El cuadro 3 presenta esto como modelo del analytics de la decisión.

Figure 3. Decision Analytics Model

Source: Enterprise Strategy Group, 2014.

Separating analyze from decide has distinct advantages. The primary advantage is a separation of concerns. The analyze activity is focused on understanding, quantifying, and normalizing alternatives so that a rational and informed decision can be made. It should be noted that this decision analytics model does not state any requirements regarding latency. While S-R models typically have a distinct real-time orientation, this is not the case for all decision and decision analytics models. Not all decisions that require analysis can or need to be pursued in real time. There is, however, a growing emphasis on and trend toward real-time decision analytics, so adoption of application architectures that support real-time decision analytics is appropriate although not all decisions will need to be made in real time.

La separación analiza de decide tiene ventajas distintas. La ventaja primaria es una separación de preocupaciones. La actividad del analizar se centra en entender, la cuantificación, y la normalización de alternativas para poder tomar una decisión racional e informada. Debe ser observado que este modelo del analytics de la decisión no indica ninguna requisitos con respecto a estado latente. Mientras que los modelos del S-R tienen típicamente una orientación en tiempo real distinta, ésta no es la caja para todos los modelos de la decisión y del analytics de la decisión. No todas las decisiones que requieren análisis pueden o necesitan ser perseguidas en tiempo real. Hay, sin embargo, un énfasis cada vez mayor encendido y la tendencia hacia el analytics en tiempo real de la decisión, adopción de las arquitecturas del uso que apoyan analytics en tiempo real de la decisión es tan apropiados aunque no todas las decisiones necesitarán ser tomadas en tiempo real.

When we evaluate the decision analytics model in Figure 3, it is apparent that we can improve on this model in several ways. The sense activity can be improved if we explicitly specify that a discovery activity’s whole role is to consider the relevance of new and different types of events and triggers that will have an impact on decisioning. The analyze activity also benefits from an enrichment activity that improves the understanding of context, alternatives, and additional information related to decisioning. The decide activity also benefits from an understanding of policy expressed by objectives and constraints that govern decisioning. Figure 4 improves upon the decision analytics model by adding discover, enrich, and set goals activities, which move the model toward a true reference model for decision analytics.

Cuando evaluamos el modelo del analytics de la decisión en el cuadro 3, es evidente que podemos mejorar en este modelo de varias maneras. La actividad del sentido puede ser mejorada si especificamos explícitamente que el papel entero de una actividad del descubrimiento es considerar la importancia de nuevos y diversos tipos de acontecimientos y de disparadores que tengan un impacto en decisioning. La actividad del analizar también beneficia de una actividad del enriquecimiento que mejore la comprensión del contexto, de alternativas, y de la información adicional relacionada con decisioning. La actividad del decidir también beneficia de una comprensión de la política expresada por los objetivos y los apremios que gobiernan decisioning. El cuadro 4 mejora sobre el modelo del analytics de la decisión mediante la adición descubre, enriquece, y fijó las actividades de las metas, que mueven el modelo hacia un modelo verdadero de la referencia para el analytics de la decisión.

Figure 4. Toward a Decision Analytics Reference Model

Source: Enterprise Strategy Group, 2014.

The discover, enrich, and set goals activities are classified in Figure 4 as “pre-decision” activities. Pre-decision activities improve the sense and analyze activities by enabling a more comprehensive analysis of events, information, and factors that will influence the decision. These pre-decision activities also improve the decide activity by defining policy-oriented objectives and constraints apriori. Objectives are goals intended to shape decisions so that an organization has targets that it aspires to achieve. Constraints are goals intended to shape decisions so that an organization operates within limits that will minimize its risk exposure legally, financially, or ethically.

El descubrir, enriquece, y las actividades de las metas del sistema se clasifican en el cuadro 4 como actividades de la “pre-decisión”. las actividades de la Pre-decisión mejoran el sentido y analizan actividades permitiendo un análisis más comprensivo de acontecimientos, de la información, y de los factores que influenciarán la decisión. Estas actividades de la pre-decisión también mejoran la actividad del decidir definiendo objetivos y apriori política-orientados de los apremios. Los objetivos son metas previstas para formar decisiones de modo que una organización tenga blancos que aspire alcanzar. Los apremios son metas previstas para formar decisiones de modo que una organización funcione dentro de los límites que reducirán al mínimo su exposición del riesgo legalmente, financieramente, o ético.

These pre-decision activities are a first step in bringing a lifecycle to decision analytics. Pre-decision activities have strong bi-directional relationships with analytic decisioning because of their focus on decision improvement and the support they can provide prior to decisioning. Also, consequently, a separate set of post-decision activities complete the feedback loop. Figure 5 introduces these post-decision activities.

Estas actividades de la pre-decisión son un primer paso en traer un ciclo de vida al analytics de la decisión. las actividades de la Pre-decisión tienen relaciones bidireccionales fuertes con decisioning analítico debido a su foco en la mejora de la decisión y la ayuda que pueden proporcionar antes de decisioning. También, por lo tanto, un sistema separado de actividades de la poste-decisión termina el lazo de regeneración. El cuadro 5 introduce estas actividades de la poste-decisión.

Figure 5. Decision Analytics Reference Model

Source: Enterprise Strategy Group, 2014.

The post-decision activities in Figure 5 consist of evaluate, learn, and adjust activities. The intent of the evaluate activity is to assess the utility generated by an act activity and compare it with the desired utility as defined by the set goals activity. The learn activity is the capability to remember the output of the evaluate activity. The evaluate activity also factors what has been learned into its assessments so that the utility of the current action can also be compared with past actions. The role of the adjust activity is to consider the goals, decisions, actions, and what has been learned to improve performance by changing the triggers, events, analysis, and decisions. The adjust activity is where the loop is closed as in a closed loop system. The adjust activity is also one of the most complex activities that exists in this system. This is because changing policy and decisions changes actions, which will have a different impact than that to which the organization is accustomed. Changes to policy that correct errors are expected to increase utility. However, changes to policy in search of added revenue are more challenging and must be evaluated more carefully to ensure that the return outweighs the risk. Economic models are very effective at evaluating risk and return and can be incorporated in either the adjust or analyze activities. A summary of pre- and post-decision activities is as follows:

Las actividades de la poste-decisión en el cuadro 5 consisten en evalúan, aprenden, y ajustan actividades. El intento de la actividad de la evaluación es determinar la utilidad generada por una actividad del acto y compararla con la utilidad deseada según lo definido por la actividad de las metas del sistema. La actividad del aprender es la capacidad para recordar la salida de la actividad de la evaluación. Los factores de la actividad de la evaluación también qué se ha aprendido en sus gravámenes para poder también comparar la utilidad de la acción actual con últimas acciones. El papel de la actividad del ajuste es considerar las metas, decisiones, acciones, y qué ha sido aprendida para mejorar funcionamiento cambiando los disparadores, los acontecimientos, el análisis, y las decisiones. La actividad del ajuste es donde el lazo está cerrado como en un sistema del lazo cerrado. La actividad del ajuste es también una de las actividades más complejas que existe en este sistema. Esto es porque cambia las acciones de los cambios de la política y de las decisiones, que tendrán un diverso impacto que el a las cuales la organización esté acostumbrada. Cambia a la política que se espera que los errores correctos aumenten utilidad. Sin embargo, los cambios a la política en busca del rédito agregado son más desafiadores y se deben evaluar más cuidadosamente para asegurarse de que la vuelta compensa el riesgo. Los modelos económicos son muy eficaces en el riesgo de evaluación y vuelven y pueden ser incorporados en el ajuste o analizar actividades. Un resumen de pre y las actividades de la poste-decisión son como sigue:

Discovery is the identification of events, objects, situations, and relationships that will have a bearing on decisioning.

El descubrimiento es la identificación de acontecimientos, de objetos, de situaciones, y de las relaciones que se referirán a decisioning.

Enriching is the process of incorporating content surfaced in the discovery process into the decision making process.

El enriquecer es el proceso de incorporar el contenido emergió en el proceso del descubrimiento en el procedimiento de toma de decisión.

Setting goals is the specification of objectives to guide the decision making process.

Fijar metas es la especificación de los objetivos para dirigir el procedimiento de toma de decisión.

Evaluation is the process of assessing the impact of the action taken.

La evaluación es el proceso de determinar el impacto de la acción tomada.

Learning is the act of acquiring knowledge specific to decisions made and actions taken.

El aprender es el acto de adquirir específico del conocimiento a las decisiones tomadas y a las acciones tomadas.

Adjusting is the act of applying knowledge gained from the learning process to improve the decision process.

El ajuste es el acto de aplicar conocimiento ganado del proceso de aprendizaje para mejorar el proceso de decisión.

It is important to note that while we have identified pre-decision and post-decision activities, we have not made any claims regarding temporal requirements for decision analytics. We do, however, expect a wide variety of use cases depending upon the analytical techniques employed that range from offline to real-time decision analytics.

Es importante observar que mientras que hemos identificado la pre-decisión y actividades de la poste-decisión, nosotros no ha hecho ningunas demandas con respecto a los requisitos temporales para el analytics de la decisión. , Sin embargo, contamos con una variedad amplia de casos del uso dependiendo de las técnicas analíticas empleadas que gama de fuera de línea al analytics en tiempo real de la decisión.

Figure 5 is labeled as the decision analytics reference model. The reason for this is that this model captures the key activities and relationships that should exist within any organization that intends to address analytic decisioning both comprehensively and effectively. This decision analytics reference model primarily focuses on decisioning and how leveraging analytics to do both support and improve decisioning. The decision analytics reference model also means that consideration has to be given to application architecture. If there is an assumption that some decision analytics activities must be supported in real time, then events, messaging, state, push, and mobility must be factored into system design.

El cuadro 5 se etiqueta como el modelo de la referencia del analytics de la decisión. La razón de esto es que este modelo captura las actividades y las relaciones dominantes que deben existir dentro de cualquier organización que se preponga tratar decisioning analítico comprensivo y con eficacia. Este modelo de la referencia del analytics de la decisión se centra sobre todo en decisioning y cómo leveraging analytics para hacer la ayuda y para mejorar decisioning. El modelo de la referencia del analytics de la decisión también significa que la consideración tiene que ser dada a la arquitectura del uso. Si hay una asunción que algunas actividades del analytics de la decisión se deben apoyar en tiempo real, entonces los acontecimientos, la mensajería, el estado, el empuje, y la movilidad se deben descomponer en factores en diseño del sistema.

Real-time Decisioning and the Internet of Things

Decisioning en tiempo real y el Internet de cosas

Real-time decisioning is an important area of investment for many enterprises. Infrastructure is now being put in place to capture data streams in real time, analyze this data, and make decisions in real time. Examples of real-time systems are everywhere. Simple real-time systems are S-R systems such as a home alarm system. More sophisticated decision analytics systems are event-based and perform some analysis before making a decision as to what action to take. An example of this would be the grocery store checkout, which generates coupons based on your purchases and frequency of visits. Even more complex decision analytics systems use feedback to adjust actions in real time. An example of this would be an automotive accident avoidance system, which monitors your distance and closing speed to an object and then applies the brakes progressively to prevent an accident. All of these real-time examples involve a subset of capabilities resident in our decision analytics reference model.

El decisioning en tiempo real es una parte importante de la inversión para muchas empresas. La infraestructura ahora se está poniendo en lugar para capturar secuencias de datos en tiempo real, para analizar estos datos, y para tomar decisiones en tiempo real. Los ejemplos de sistemas en tiempo real están por todas partes. Los sistemas en tiempo real simples son sistemas del S-R tales como un sistema de alarmar casero. Sistemas más sofisticados del analytics de la decisión acontecimiento-se basan y realizan un cierto análisis antes de tomar una decisión en cuanto a qué acción a tomar. Un ejemplo de esto sería la comprobación del almacén de la tienda de comestibles, que genera las cupones basadas en sus compras y frecuencia de visitas. Los sistemas aún más complejos del analytics de la decisión utilizan la regeneración para ajustar acciones en tiempo real. Un ejemplo de esto sería un sistema automotor de la evitación del accidente, que supervisa su distancia y velocidad de cierre a un objeto y después aplica los frenos progresivamente para prevenir un accidente. Todos estos ejemplos en tiempo real implican un subconjunto de capacidades residentes en nuestro modelo de la referencia del analytics de la decisión.

The Internet of things (IoT) is going to be very effective at connecting people and “things,” whereby a thing is an electro-mechanical device that could range from a simple sensor to an intelligent micro-processor enabled device. The utility of the IoT will be derived from its support for all person/system interactions patterns. The most interesting of these patterns will include system to person and system to system. The system to person interaction pattern will present a person with opportunities or concerns that warrant her attention. The system to system interaction pattern will need to unfold in an as-of-yet undefined way but will likely involve gateways for gathering and consolidating domain-specific information and new communication architectures, some of which will mimic high-level architecture (HLA) that was developed by the Department of Defense.

El Internet de las cosas (IoT) va a ser muy eficaz en la gente que conecta y las “cosas,” por el que una cosa sea un dispositivo electromecánico que podría extenderse de un sensor simple a un dispositivo permitido microprocesador inteligente. La utilidad del IoT será derivada de su ayuda para todos los patrones de las interacciones de la persona/del sistema. El más interesante de estos patrones incluirá el sistema a la persona y el sistema al sistema. El sistema al patrón de la interacción de la persona presentará a persona con oportunidades o las preocupaciones que autorizan su atención. El sistema al patrón de la interacción del sistema necesitará revelar en como--todavía de manera indefinida pero implicará probablemente las entradas para recolectar y consolidar la información dominio-específica y las nuevas arquitecturas de la comunicación, algo de las cuales mímico la arquitectura de alto nivel (HLA) que fue desarrollada por el departamento de la defensa.

The decision analytics reference model is important because it not only identifies the significant role of analytics in decisioning, but also provides the necessary context for describing the decision analytics continuum.

El modelo de la referencia del analytics de la decisión es importante porque no sólo identifica el papel significativo del analytics en decisioning, pero también proporciona el contexto necesario para describir la serie continua del analytics de la decisión.

The Decision Analytics Continuum

La serie continua de Analytics de la decisión

The decision analytics continuum was born out of a need to help organizations understand the various analytic techniques that they can employ to support or improve decisioning. The principles of the decision analytics reference model are to provide a generalized decision making model that also emphasizes the importance of decision improvement. This ensures continued relevance of the decision model given a changing environment and creates opportunity for vendors that deliver these capabilities and enterprises that leverage these capabilities effectively. Opportunity in this context is defined as:

La serie continua del analytics de la decisión fue llevada fuera de una necesidad de ayudar a organizaciones a entender las varias técnicas analíticas que pueden emplear para apoyar o para mejorar decisioning. Los principios del modelo de la referencia del analytics de la decisión son proporcionar un modelo generalizado de la toma de decisión que también acentúe la importancia de la mejora de la decisión. Esto asegura la importancia continuada del modelo de la decisión dado un ambiente que cambia y crea la oportunidad para los vendedores que entregan estas capacidades y empresas que leverage estas capacidades con eficacia. La oportunidad en este contexto se define como:

Greater precision in responding to needs.

Mayor precisión en responder a las necesidades.

Faster understanding of changing conditions, which encourages innovation.

Una comprensión más rápida de condiciones que cambian, que anima la innovación.

Improved operational efficiency due to more comprehensive understanding and rendering of organizational activities.

Eficacia operacional mejorada debido a una comprensión y a una representación más comprensivas de actividades de organización.

Better decision making.

Una toma de decisión mejor.

Improved time to decision/action.

Tiempo mejorado a la decisión/a la acción.

Now that we have established the importance of decisioning and the framework for decision improvement, we can explore differing analytic techniques to support decisioning. When we examine what analytic techniques support decisioning, it is useful to select criteria that will allow us to categorize these analytic capabilities. Four criteria have significant relevance in this task and include the following:

Ahora que hemos establecido la importancia de decisioning y el marco para la mejora de la decisión, podemos explorar técnicas analíticas que diferencian para apoyar decisioning. Cuando examinamos qué técnicas analíticas apoyan decisioning, es útil seleccionar los criterios que permitirán que categoricemos estas capacidades analíticas. Cuatro criterios tienen importancia significativa en esta tarea e incluyen el siguiente:

1. Decision Scope. Decision scope refers to how focused the decision is as measured by the cardinality of its alternatives or intended audience. Course-grained decisions are ones that have few choices and apply to only a few market segments (large groups). Fine-grained decisions can have many possible choices and apply to many market segments (such as markets of one).

1. Alcance de la decisión. El alcance de la decisión se refiere a cómo está enfocado la decisión está según lo medido por el cardinality de sus alternativas o audiencias previstas. las decisiones Curso-granulosas son unas que tienen pocas opciones y se aplican solamente a algunos segmentos de mercado (grupos grandes). Las decisiones de grano fino pueden tener muchas opciones posibles y aplicarse a muchos segmentos de mercado (tales como mercados de uno).

2. Decision Execution. Decision execution refers to how much is known about the decision outcome. Deterministic decisions are ones where a particular set of stimuli always lead to the same decision. Non-deterministic decision outcomes vary based on accumulated knowledge at the time of the decision.

2. Ejecución de la decisión. La ejecución de la decisión se refiere a cuánto se sabe sobre el resultado de la decisión. Las decisiones deterministas son unas donde un sistema particular de estímulos conduce siempre a la misma decisión. Los resultados no deterministas de la decisión varían basado en conocimiento acumulado a la hora de la decisión.

3. Decision Uncertainty. Uncertainty is a cornerstone of modern statistics. Analytical techniques enable us to evaluate past and present decisions as well as gain insight into how actions may influence future decisions. Since the future is not certain, understanding and quantifying the likelihood of a future event is useful to support future decision making. Collaborative decisioning, Bayesian statistics, and adaptive systems all should or do factor uncertainty into their decision making activities.

3. Incertidumbre de la decisión. La incertidumbre es una piedra angular de la estadística moderna. Las técnicas analíticas nos permiten evaluar decisiones últimas y actuales así como la penetración del aumento en cómo las acciones pueden influenciar las decisiones futuras. Desde el futuro no está seguro, entendiendo y la cuantificación de la probabilidad de un acontecimiento futuro es útil para apoyar la toma de decisión futura. El decisioning de colaboración, la estadística Bayesian, y los sistemas adaptantes todos deben o hacer incertidumbre del factor en sus actividades de la toma de decisión.

4. Decision Complexity. Decision complexity is driven by the number of factors that must be jointly considered when making a decision. The greater the number of factors (or variables) the more potential outcomes and the more complicated it is to make a decision.

4. Complejidad de la decisión. La complejidad de la decisión es conducida por el número de los factores que deben ser considerados en común al tomar una decisión. Mayor es el número de factores (o de variables) los resultados más potenciales y más complicado es tomar una decisión.

Decision scope and decision complexity are closely related. Course-grained decisions tend to have less complexity and fine-grained decisions tend to have much higher complexity. Decision execution and decision uncertainty also are closely related. Deterministic decisions operate with little or no uncertainty because they are well understood. Non-deterministic decisions, which are influenced by what information is known at the point of decision, tend to have far more uncertainty regarding the stability or consistency of their outcomes. Figure 6 segments the decision analytics capabilities into nine categories and positions them in a framework based on the four criteria.

El alcance de la decisión y la complejidad de la decisión se relacionan de cerca. las decisiones Curso-granulosas tienden para hacer que menos complejidad y decisiones de grano fino tiendan para tener complejidad mucho más alta. La incertidumbre de la ejecución de la decisión y de la decisión también se relaciona de cerca. Las decisiones deterministas funcionan con poco o nada de incertidumbre porque se entienden bien. Las decisiones no deterministas, que son influenciadas por qué información se sabe actualmente la decisión, tienden para tener lejos más incertidumbre con respecto la estabilidad o a la consistencia de sus resultados. El cuadro 6 divide las capacidades del analytics en segmentos de la decisión en nueve categorías y las coloca en un marco basado en los cuatro criterios.

Figure 6. The Decision Analytics Continuum

Source: Enterprise Strategy Group, 2014.

Figure 6 identifies nine analytic categories that support decision analytics. These categories are described as follows:

El cuadro 6 identifica nueve categorías analíticas que apoyen analytics de la decisión. Se describen estas categorías como sigue:

Conditional. The conditional analytic category contains algebraic expressions combining Boolean operators that express decision rules that typically take the form of “if x then y else z” or “when j then k else l.” They are highly effective at describing and automating decision processes. Conditional logic forms the basis for business rule management systems (BRMS), which can render these relationships in multiple forms (decision rules, decision tables, and decision trees). Conditional logic that is event-based provides additional support for temporal constructs of the “when j then k else l” form. Conditional logic is often combined with other analytical techniques to quantify or refine a decision, providing powerful and flexible support for decisioning.

Condicional. La categoría analítica condicional contiene las expresiones algebraicas que combinan a los operadores boleanos a que la decisión expresa gobierna de que tome típicamente la forma “si x entonces y z otro” o “cuando j entonces k L. otro” ellos es altamente eficaz en describir y la automatización de procesos de decisión. La lógica condicional forma la base para los sistemas de gerencia de la regla de negocio (BRMS), que pueden rendir estas relaciones en las formas múltiples (reglas de la decisión, tablas de decisión, y árboles de la decisión). La lógica condicional acontecimiento-se basa que proporciona la ayuda adicional para las construcciones temporales del “cuando j entonces k l otro” forma. La lógica condicional se combina a menudo con otras técnicas analíticas para cuantificar o para refinar una decisión, proporcionando la ayuda de gran alcance y flexible para decisioning.

Algorithmic. The conditional analytic category uses algebraic equations that leverage known variables and constants to create new variables. Algorithmic expressions are immensely powerful. Expressions can include transformations, reclassifications, aggregations, and functions.

Algorítmico. La categoría analítica condicional utiliza las ecuaciones algebraicas que leverage variables y constantes sabidas para crear nuevas variables. Las expresiones algorítmicas son inmenso de gran alcance. Las expresiones pueden incluir transformaciones, reclasificaciones, agregaciones, y funciones.

Correlative. The conditional analytic category is a statistical technique that describes the strength of a relationship or dependency between variables. Simple forms of relationship analysis can include sentiment analysis or text analytics.

Correlativo. La categoría analítica condicional es una técnica estadística que describe la fuerza de una relación o de una dependencia entre las variables. Las formas simples de análisis de relación pueden incluir análisis del sentimiento o analytics del texto.

Optimized. Optimization is typically the maximization or minimization of an objective function subject to goals and constraints. Optimization is important because it provides a method to achieve the best possible outcome given the resources currently available.

Optimizado. La optimización es típicamente la maximización o la minimización de una función objetiva conforme a metas y a apremios. La optimización es importante porque proporciona un método para alcanzar el resultado mejor dado los recursos actualmente disponibles.

Discrete. Discrete choice and conjoint analysis are survey-based research techniques that effectively reflect respondent preferences for a particular set of capabilities. Preferences are normalized and quantified, making them useful in understanding the relative strength of alternatives and the elasticity of demand. Survey execution also emulates the buying process, which improves data quality.

Discreto. La opción discreta y el análisis conjunto son las técnicas examinar-basadas de la investigación que reflejan con eficacia las preferencias del respondedor por un sistema particular de capacidades. Las preferencias se normalizan y se cuantifican, haciéndolos útiles en entender la fuerza relativa de alternativas y la elasticidad de la demanda. La ejecución del examen también emula el proceso que compra, que mejora calidad de los datos.

Collaborative. Collaboration is generally a more qualitative approach to decisioning, which evaluates the contributions of various constituencies including: those people who are in your circle of trust, critics, friends, and everyone else. A wide number of collaborative techniques exists. Participant contributions can be weighted; decisions can be single pass, Delphi, or stepwise; decisions can be relative or absolute; and decisions can be made by consensus, majority, plurality, committee, or autocratically.

De colaboración. La colaboración es generalmente un acercamiento más cualitativo a decisioning, incluyendo el cual evalúa las contribuciones de varios distritos electorales: esa gente que está en su círculo de la confianza, críticos, amigos, y cada una. Un número amplio de técnicas de colaboración existe. Las contribuciones del participante pueden ser cargadas; las decisiones pueden ser solo paso, Delphi, o por etapas; las decisiones pueden ser relativas o absolutas; y las decisiones se pueden tomar por el consenso, mayoría, pluralidad, comité, o autocráticamente.

Predictive. Predictive analytics leverages known data, relationships, and patterns to make predictions about future events. Results are sensitive to the quantity of known data and how this data is distributed.

Profético. El analytics profético leverages datos, relaciones, y patrones sabidos para hacer predicciones sobre los acontecimientos futuros. Los resultados son sensibles a la cantidad de datos sabidos y cómo se distribuyen estos datos.

Bayesian. Bayesian analytics enable us to understand the impact that conditional probabilities have on an outcome. Bayesian inference embraces uncertainty and develops probabilities that provide an unbiased and rational way to quantify the likelihood of an outcome or series of outcomes.

Bayesian. El analytics Bayesian nos permite entender el impacto que las probabilidades condicionales tienen en un resultado. La inferencia Bayesian abraza incertidumbre y desarrolla las probabilidades que proporcionan una manera imparcial y racional de cuantificar la probabilidad de un resultado o de una serie de resultados.

Adaptive. Adaptive systems (or complex adaptive systems) represent the frontier of decision analytics. Adaptive systems combine predictive, Bayesian analytics, economic models, and learning to govern and anticipate how to best respond to a changing environment. The challenging aspect of adaptive systems is finding new decision rules to improve operational outcomes in a changing environment while simultaneously minimizing risk.

Adaptante. Los sistemas adaptantes (o los sistemas adaptantes complejos) representan la frontera del analytics de la decisión. Los sistemas adaptantes combinan el analytics profético, Bayesian, modelos económicos, y aprendiendo gobernar y anticipar cómo a lo más mejor posible responda a un ambiente que cambia. El aspecto desafiador de sistemas adaptantes está encontrando nuevas reglas de la decisión para mejorar resultados operacionales en un ambiente que cambia mientras que simultáneamente reduce al mínimo riesgo.

The categories presented in the decision analytics continuum are generally mutually exclusive but selectively employed together to address decisioning.

Las categorías presentadas en la serie continua del analytics de la decisión son generalmente mutuamente exclusiva pero empleado selectivamente juntas para tratar decisioning.