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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 maggior parte di noi stanno bene con prendere le decisioni. Ciò è buona perché ciascuno di noi marche un numero incalculable di decisioni giornalieri. Le decisioni più interessanti e più complesse che prendiamo sono decisioni volontarie dove possiamo applicare la discrezione in perchè, come e che decisioni sono prese. Tuttavia, sarebbe un errore per ignorare il fatto che inoltre rendiamo un numero immenso delle decisioni involontarie giornaliere. Questi variano dalle decisioni in gran parte oltre il nostro controllo come i segnali elettrici che sono valutati dal nostro SNC ed inducono il nostro cuore a battere a comportamento riflessivo (rimuova la vostra mano da una stufa calda) ed a comportamento infine istruito (non tocchi una stufa calda). Il modello comune che unisce tutti questi comportamenti è teoria di stimolo-risposta (SR). Figura 1 mostra uno schema del modello dello SR. In questo modello dello SR, l'attività di senso riconosce un cambiamento nell'ambiente. Questo cambiamento è un innesco, evento, o il cambiamento semplice di dichiara. L'attività di atto è un'azione intrapresa in risposta ad una sensazione particolare.

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.

Mentre la teoria dello SR è concettualmente semplice, solleva un problema circa che cosa accade quando una scelta può essere fatta per quanto riguarda che azione da prendere. Presto pensare sul soggetto di architettura event-driven ha imitato lo SR che procede avendo eventi direttamente connessi con le azioni. Mentre questo metodo è estremamente efficiente, è inoltre fragile, che limita il relativo programma di utilità in odierno ESSO ambiente dove le applicazioni devono essere costruite per cambiamento e quindi coppia senza bloccare. Senza la capacità di sostenere un livello di indirection fra senso e l'atto, non ci è senso accomodare facilmente il cambiamento. Introducendo un nodo di decisione fra il rilevamento e comportandoci, ora abbiamo la netta separazione delle preoccupazioni e la flessibilità collegare tutto l'evento sensitivo con qualunque azione, secondo le indicazioni di figura 2. Ciò ci permette di riferirsi a questo modello modificato dello SR come modello di decisione.

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:

Introducendo un nodo di decisione, teniamo conto i tipi differenti di decisioni. Questo modello più robusto può anche emulare semplicemente un modello dello SR sempre scegliendo la stessa azione o stabilizzando la decisione (quale la clausola “altra„ in un'espressione “se-allora-altra„). Tuttavia, il valore di questo modello di decisione è che riconosce quello:

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

Ci è un disaccoppiamento fra il rilevamento e comportarsi e le azioni sono governate tramite le decisioni.

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

L'esistenza delle azioni alternative competenti ad un insieme particolare degli stimoli significa che un processo decisionale è necessario.

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

Un processo decisionale deve considerare che gli stimoli disponibili non possono essere sufficienti o abbastanza specifici chiarire che azione da prendere.

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

I risultati, le azioni e l'effetto di decisione possono essere utili nell'influenza delle decisioni future.

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

La capacità di allineare gli stimoli specifici con un'azione particolare con una decisione fornisce la flessibilità e la consistenza.

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

L'atto di decisioning è complesso e molte tecniche possono aiutare nel processo decisionale.

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.

Malgrado l'importanza delle decisioni, viviamo in un mondo processo-centric e di azione. Le decisioni determinano il programma di utilità potenziale da guadagnare, ma le azioni sono che cosa programma di utilità cinetico dell'azionamento o programma di utilità riconosciuto. Le azioni (o comportamento) sono che cosa definiscono e differenziano un'impresa. Poiché le azioni possono direttamente essere legate a programma di utilità, è facile da allontanare l'importanza del decisioning. Tuttavia, nessun'azione non dovrebbe essere intrapresa mai a meno che preceduto tramite una decisione. Decisioning è dove il contesto, le alternative, il programma di utilità potenziale, gli obiettivi, i vincoli e le alternanze sono valutati e la a seguente-ha basato l'azione è determinata. Di conseguenza, il sostegno decisioning completo è critico perché la decisione è dove la scelta è fatta fra le azioni competenti. Questa scelta può avere effetto durevole particolarmente se è strategica e questa inoltre mezzi che le decisioni possono avere conseguenze significative, sia positive che negazione. Di conseguenza, le organizzazioni desidereranno prendere sempre le decisioni migliori che latta per elevare beneficio e minimizzare rischio sopra un certo orizzonte di tempo.

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.

Alcune decisioni sono semplici ed alcune sono complesse. Le decisioni strategiche del complesso sono spesso larghe nella portata, su nel rischio, pochi e difficile automatizzare e negli input di potenza d'una leva da molte fonti. Le decisioni tattiche semplici sono tipicamente l'opposto; limitato nella portata, richieda pochi input, sia basso nel rischio, sia grande nel numero e facile da automatizzare. Mentre le decisioni aumentano di complessità, così anche fa la necessità per il analytics di sostenere il processo decisionale. Il punto è che il modello di decisione può estendersi per includere un'attività di analisi dove la sospensione pesante delle alternative di valutazione è realizzata prima del decisioning. Figura 3 presenta questa come modello di analytics di decisione.

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 separazione analizza da decide presenta i vantaggi distinti. Il vantaggio primario è una separazione delle preoccupazioni. L'attività di analizz è messa a fuoco sul capire, sulla misura e sul normalizzare delle alternative in moda da potere prendere una decisione razionale ed informed. Dovrebbe essere notato che questo modello di analytics di decisione non dichiara alcuni requisiti per quanto riguarda stato latente. Mentre i modelli dello SR hanno tipicamente un orientamento in tempo reale distinto, questa non è la cassa per tutti i modelli di analytics di decisione e di decisione. Non tutte le decisioni che richiedono l'analisi possono o devono essere perseguite in tempo reale. Ci è, tuttavia, un'enfasi crescente sopra e la tendenza verso il analytics in tempo reale di decisione, così approvazione delle architetture di applicazione che sostengono il analytics in tempo reale di decisione è adatte anche se non tutte le decisioni dovranno essere prese in tempo reale.

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.

Quando valutiamo il modello di analytics di decisione nella figura 3, è apparente che possiamo migliorare su questo modello in parecchi sensi. L'attività di senso può essere migliorata se specifichiamo esplicitamente che il ruolo intero dell'attività di scoperta è di considerare l'attinenza di nuovi e tipi differenti di eventi e di inneschi che avranno un effetto sul decisioning. L'attività di analizz inoltre trae beneficio da un'attività di arricchimento che migliora la comprensione del contesto, delle alternative e delle informazioni supplementari relative a decisioning. L'attività di decid inoltre trae beneficio da una comprensione della politica espressa dagli obiettivi e dai vincoli che governano decisioning. Figura 4 migliora sul modello di analytics di decisione aggiungendo scopre, arricchisce ed ha regolato le attività di obiettivi, che spostano il modello verso un vero modello di riferimento per il analytics di decisione.

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.

La scoperta, arricchisce e le attività di obiettivi dell'insieme sono classificate nella figura 4 come attività “di pre-decisione„. le attività di Pre-decisione migliorano il senso ed analizzano le attività permettendo un'analisi più completa degli eventi, delle informazioni e dei fattori che influenzeranno la decisione. Queste attività di pre-decisione inoltre migliorano l'attività di decid definendo gli obiettivi e il apriori politica-orientati di vincoli. Gli obiettivi sono obiettivi progettati per modellare le decisioni in modo che un'organizzazione abbia obiettivi che aspira realizzare. I vincoli sono obiettivi progettati per modellare le decisioni in modo che un'organizzazione funzioni entro i limiti che minimizzeranno la relativa esposizione di rischio legalmente, finanziariamente, o moralmente.

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.

Queste attività di pre-decisione sono un primo punto nel portare un lifecycle al analytics di decisione. le attività di Pre-decisione hanno rapporti bidirezionali forti con decisioning analitico a causa del loro fuoco su miglioramento di decisione e sul supporto che possono fornire prima del decisioning. Inoltre, conseguentemente, un insieme separato delle attività di alberino-decisione completa il ciclo di risposte. Figura 5 introduce queste attività di alberino-decisione.

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:

Le attività di alberino-decisione nella figura 5 consistono di valutano, imparano e registrano le attività. L'intenzione dell'attività di valutazione è di valutare il programma di utilità generato da un'attività di atto e di paragonarlo al programma di utilità voluto come definita dall'attività di obiettivi dell'insieme. L'attività di impar è la possibilità per ricordarsi dell'uscita dell'attività di valutazione. I fattori di attività di valutazione anche che cosa è stato imparato nelle relative valutazioni in moda da potere anche paragonare il programma di utilità dell'azione corrente alle azioni passate. Il ruolo dell'attività di registrazione è di considerare gli obiettivi, le decisioni, azioni e che cosa è stato imparato per migliorare le prestazioni cambiando gli inneschi, gli eventi, l'analisi e le decisioni. L'attività di registrazione è dove il ciclo è chiuso come in un sistema del ciclo chiuso. L'attività di registrazione è inoltre una delle attività più complesse che esiste in questo sistema. Ciò è perché cambiando le azioni dei cambiamenti di decisioni e di politica, che avranno un effetto differente che quella a cui l'organizzazione è abituata. Cambia alla politica che gli errori corretti si pensano che aumentino il programma di utilità. Tuttavia, i cambiamenti alla politica alla ricerca di reddito aggiunto sono più challenging e devono essere valutati con attenzione per accertarsi che il ritorno superi il rischio in peso. I modelli economici sono molto efficaci al rischio di valutazione e restituiscono e possono essere incorporati nella registrazione o analizzare le attività. Un sommario di pre e le attività di alberino-decisione è come segue:

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

La scoperta è l'identificazione degli eventi, degli oggetti, delle situazioni e dei rapporti che concerneranno decisioning.

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

L'arricchimento è il processo di comprendere il soddisfare è emerso nel processo di scoperta nel processo decisionale.

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

La regolazione degli obiettivi è la specifica degli obiettivi per guidare il processo decisionale.

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

La valutazione è il processo di valutare l'effetto dell'azione intrapresa.

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

Imparare è l'atto di acquisizione della conoscenza specifico alle decisioni prese ed alle azioni intraprese.

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

La registrazione è l'atto di applicazione della conoscenza guadagnato dall'apprendimento per migliorare il processo decisionale.

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.

È importante notare che mentre abbiamo identificato la pre-decisione e le attività di alberino-decisione, noi non ha fatto alcuni reclami per quanto riguarda i requisiti temporali del analytics di decisione. , Tuttavia, prevediamo un'ampia varietà di casi di uso dipendendo dalle tecniche analitiche impiegate che gamma da fuori linea al analytics in tempo reale di decisione.

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.

Figura 5 è identificata come il modello di riferimento di analytics di decisione. Il motivo per questo è che questo modello blocca le attività ed i rapporti chiave che dovrebbero esistere all'interno di tutta l'organizzazione che intende richiamare decisioning analitico sia completamente che efficacemente. Questo modello di riferimento di analytics di decisione soprattutto mette a fuoco sul decisioning e come leveraging il analytics per fare sia il supporto che per migliorare decisioning. Il modello di riferimento di analytics di decisione inoltre significa che la considerazione deve essere data ad architettura di applicazione. Se ci è un presupposto che alcune attività di analytics di decisione devono essere sostenute in tempo reale, allora gli eventi, messaging, dichiarano, spingono e la mobilità deve essere scomposta nella progettazione di sistema.

Real-time Decisioning and the Internet of Things

Decisioning in tempo reale ed il Internet delle cose

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.

Decisioning in tempo reale è una zona importante dell'investimento per molte imprese. L'infrastruttura ora sta mettenda sul posto per bloccare i flussi di dati in tempo reale, per analizzare questi dati e per prendere le decisioni in tempo reale. Gli esempi dei sistemi in tempo reale sono dappertutto. I sistemi in tempo reale semplici sono sistemi dello SR quale un sistema di allarme domestico. I sistemi più specializzati di analytics di decisione sono evento-hanno basato ed effettuano una certa analisi prima di prendere una decisione quanto a che azione da prendere. Un esempio di questo sarebbe la verifica del deposito della drogheria, che genera i buoni basati sui vostri acquisti e frequenza delle chiamate. I sistemi ancor più complessi di analytics di decisione usano le risposte per registrare le azioni in tempo reale. Un esempio di questo sarebbe un sistema automobilistico di evitare di incidente, che controlla la vostre distanza e velocità di chiusura ad un oggetto ed allora applica i freni progressivamente per impedire un incidente. Tutti questi esempi in tempo reale coinvolgono un sottoinsieme delle possibilità residenti nel nostro modello di riferimento di analytics di decisione.

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.

Il Internet delle cose (IoT) sta andando essere molto efficace alla gente di collegamento e “alle cose,„ per cui una cosa è un dispositivo elettromeccanico che potrebbe variare da un sensore semplice ad un dispositivo permesso microprocessore intelligente. Il programma di utilità dello IoT sarà derivato dal relativo sostegno tutti i modelli di interazioni sistema/della persona. L'più interessante di questi modelli includerà il sistema alla persona ed il sistema al sistema. Il sistema al modello di interazione della persona presenterà una persona con le occasioni o le preoccupazioni che garantiscono la sua attenzione. Il sistema al modello di interazione del sistema dovrà spiegare in come--ancora del senso non definito ma probabilmente coinvolgerà i Gateway per la riunione e la consolidazione le informazioni dominio-specifiche e di nuove architetture di comunicazione, alcuno di cui imiterà l'architettura ad alto livello (HLA) che è stata sviluppata dal reparto di difesa.

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.

Il modello di riferimento di analytics di decisione è importante perché non solo identifica il ruolo significativo del analytics nel decisioning, ma inoltre fornisce il contesto necessario per la descrizione della continuità di analytics di decisione.

The Decision Analytics Continuum

La continuità di Analytics di decisione

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 continuità di analytics di decisione è stata sopportata da una necessità di aiutare le organizzazioni a capire le varie tecniche analitiche che possono impiegare per sostenere o migliorare decisioning. I principii del modello di riferimento di analytics di decisione sono di fornire un modello generalizzato di risoluzione che inoltre dà risalto all'importanza di miglioramento di decisione. Ciò accerta l'attinenza continuata del modello di decisione dato in corso d'evoluzione e genera l'occasione per i fornitori che trasportano queste possibilità ed imprese che leverage efficacemente queste possibilità. L'occasione in questo contesto è definita come:

Greater precision in responding to needs.

Precisione più grande nella risposta ai bisogni.

Faster understanding of changing conditions, which encourages innovation.

Comprensione più veloce delle circostanze cambianti, che consiglia all'innovazione.

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

Efficienza operativa migliorata dovuto comprensione e la rappresentazione più complete delle attività organizzative.

Better decision making.

Risoluzione migliore.

Improved time to decision/action.

Tempo migliorato alla decisione/all'azione.

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:

Ora che abbiamo stabilito l'importanza di decisioning e la struttura per miglioramento di decisione, possiamo esplorare le tecniche analitiche differenti per sostenere decisioning. Quando esaminiamo che tecniche analitiche sostengono decisioning, è utile selezionare i test di verifica che permetteranno che noi categorizziamo queste possibilità analitiche. Quattro test di verifica hanno attinenza significativa in questa operazione ed includono quanto segue:

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. Portata di decisione. La portata di decisione si riferisce a come messo a fuoco la decisione è come misurato dalla cardinalità delle relativi alternative o pubblici progettati. le decisioni Corso-granulose sono un che abbiano poche scelte e si applichino soltanto ad alcuni segmenti del mercato (grandi gruppi). Le decisioni a grana fine possono avere molte scelte possibili ed applicarsi a molti segmenti del mercato (quali i mercati di 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. Esecuzione di decisione. L'esecuzione di decisione si riferisce a quanto è conosciuto circa il risultato di decisione. Le decisioni deterministiche sono un dove un insieme particolare degli stimoli conduce sempre alla stessa decisione. I risultati non deterministici di decisione variano basato su conoscenza accumulata ai tempi della decisione.

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. Incertezza di decisione. L'incertezza è una pietra angolare delle statistiche moderne. Le tecniche analitiche ci permettono di valutare le decisioni passate e presenti così come comprensione di guadagno in come le azioni possono influenzare le decisioni future. Dal futuro non è sicuro, capendo e misurare la probabilità di un evento futuro è utile da sostenere la risoluzione futura. Decisioning di collaborazione, le statistiche Bayesian ed i sistemi adattabili tutti dovrebbero o fare l'incertezza di fattore nelle loro attività di risoluzione.

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. Complessità di decisione. La complessità di decisione è guidata dal numero di fattori che devono essere considerati insieme quando prende una decisione. Più grande il numero di fattori (o di variabili) i risultati più potenziali e più complicato è di prendere una decisione.

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.

La portata di decisione e la complessità di decisione sono collegate strettamente. le decisioni Corso-granulose tendono a fare meno complessità e tendere decisioni a grana fine ad avere complessità molto più alta. L'incertezza di esecuzione di decisione e di decisione inoltre è collegata strettamente. Le decisioni deterministiche funzionano con poca o nessun'incertezza perché sono capite bene. Le decisioni non deterministiche, che sono influenzate dalle che informazioni sono conosciute sul punto di la decisione, tendono ad avere molto più incertezza per quanto riguarda la stabilità o la consistenza dei loro risultati. Figura 6 suddivide le possibilità di analytics di decisione in nove categorie e le posiziona in una struttura basata sui quattro test di verifica.

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:

Figura 6 identifica nove categorie analitiche che sostengono il analytics di decisione. Queste categorie sono descritte come segue:

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.

Condizionale. La categoria analitica condizionale contiene le espressioni algebriche che uniscono gli operatori booleani che la decisione espressa regola di che prenda tipicamente la forma “se x allora y z altra„ o “quando J allora K L. altro„ è altamente efficace alla descrizione e ad automatizzare dei processi decisionali. La logica condizionale costituisce la base per i sistemi di amministrazione di regola di affari (BRMS), che possono rendere questi rapporti nelle forme multiple (regole di decisione, tabelle di decisione ed alberi di decisione). La logica condizionale che è evento-ha basato fornisce il supporto supplementare per le costruzioni temporali del “quando J allora K la l altra„ forma. La logica condizionale è unita spesso con altre tecniche analitiche per misurare o raffinare una decisione, fornendo il supporto potente e flessibile per 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.

Algoritmico. La categoria analitica condizionale usa le equazioni algebriche che leverage le variabili ed i costanti conosciuti per generare le nuove variabili. Le espressioni algoritmiche sono immenso potenti. Le espressioni possono includere le trasformazioni, le ristrutturazioni, le aggregazioni e le funzioni.

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 categoria analitica condizionale è una tecnica statistica che descrive la resistenza di un rapporto o di una dipendenza fra le variabili. Le forme semplici di analisi di rapporto possono includere l'analisi di sentimento o il analytics del testo.

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.

Ottimizzato. L'ottimizzazione è tipicamente la massimazione o la minimizzazione di una funzione obiettiva conforme agli obiettivi ed ai vincoli. L'ottimizzazione è importante perché fornisce un metodo per realizzare il risultato migliore dato le risorse attualmente disponibili.

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 scelta discreta e l'analisi conjoint sono esamin-hanno basato le tecniche di ricerca che riflettono efficacemente le preferenze del dichiarante per un insieme particolare delle possibilità. Le preferenze sono normalizzate e misurate, rendente li utili nel capire la resistenza relativa delle alternative e l'elasticità della richiesta. L'esecuzione di indagine inoltre emula il processo d'acquisto, che migliora la qualità di dati.

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.

Di collaborazione. La collaborazione è generalmente un metodo più qualitativo a decisioning, cui valuta i contributi di vari collegi elettorali compreso: quella gente che è nel vostro cerchio di fiducia, i critici, amici e tutta altrimenti. Un numero largo di tecniche di collaborazione esiste. I contributi del partecipante possono essere appesantiti; le decisioni possono essere singolo passaggio, Delfi, o per gradi; le decisioni possono essere relative o assolute; e le decisioni possono essere prese dal consenso, la maggioranza, la pluralità, comitato, o autocratically.

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.

Preventivo. Il analytics preventivo leverages i dati, i rapporti ed i modelli conosciuti per fare le previsioni circa gli eventi futuri. I risultati sono sensibili alla quantità di dati conosciuti e come questi dati sono distribuiti.

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. Il analytics Bayesian ci permette di capire l'effetto che le probabilità condizionali hanno su un risultato. L'illazione Bayesian abbraccia l'incertezza e sviluppa le probabilità che forniscono un senso imparziale e razionale misurare la probabilità di un risultato o di una serie di risultati.

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.

Adattabile. I sistemi adattabili (o sistemi adattabili complessi) rappresentano la frontiera del analytics di decisione. I sistemi adattabili uniscono il analytics preventivo e Bayesian, modelli economici ed imparando governare ed anticipare come a il più bene risponda a in corso d'evoluzione. La funzione challenging dei sistemi adattabili sta trovando le nuove regole di decisione per migliorare i risultati operativi in in corso d'evoluzione mentre simultaneamente minimizzava il rischio.

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

Le categorie presentate nella continuità di analytics di decisione sono generalmente reciprocamente esclusiva ma impiegato selettivamente insieme per richiamare decisioning.