有些运营决策每秒都得做，所以它们通常是自动化的。这些决策决定了公司能不能赚钱、能不能留住客户或者能不能管理风险。决策的质量和一致性，往往决定了客户对公司的看法——对一些客户来说，他们对公司的印象就来自于这些决策的结果。有些决策的逻辑是公司的智力资本：它有助于公司建立或保持竞争优势——它代表了公司为了打败竞争对手所做的努力，以及公司的独特卖点。公司得准确地做这些决策，还得监控它们的表现，管理它们的变化。数字化转型在一定程度上就是关于怎么让这些决策更以客户为中心。
业务分析师的工作之一就是找出、定义和改进这些决策。这挺有挑战的，因为决策的具体细节通常藏在主题专家的脑子里、一堆难懂的文档、电子表格或者软件代码里。这些决策可能已经自动化了，但没人知道它们是怎么工作的、它们好不好用或者怎么改它们。
啥是决策管理？
决策管理就是一种明确识别和描述企业运营决策的方法，就像对待其他重要的业务资产（比如数据或流程）一样，这能让决策“走出来”。它是一种用来描述、分享、改变和检查决策表现的方法（和技术堆栈），来了解它们是怎么帮公司实现目标的。管理决策的目标是：
l 通过用一种能让业务专家和IT人员都能深入了解的格式来表示决策，提高决策的透明度。
l 通过规范的方式自动化决策来提高生产力，从而提高吞吐量并减少延迟。
l 通过支持监控来衡量决策的业务有效性，并支持协作来改进决策的定义，从而提高决策的准确性。
l 通过确保决策容易更改，并确保可以快速了解更改的全部后果，从而提高业务敏捷性和适应性。决策模型无需转换为代码即可执行，这一事实进一步提高了敏捷性。
l 通过确保无论业务流程或渠道如何，在适当的情况下重复使用相同的决策，从而提高业务运营的一致性。
其中的一个重要部分是建模决策。
啥是决策建模？
决策建模（DM）是决策管理的一部分，它侧重于使用专为业务分析师和主题专家而非开发人员设计的标准化符号来表示业务决策。
通过决策建模，业务分析师可以构建和共享有关其业务决策如何运作的可靠文档。决策模型由两个视图组成：决策要求视图和决策逻辑视图。
决策要求视图描述了如何将复杂的决策分解为更简单的子决策，以及确切需要哪些数据和业务知识来支持这些决策。它显示了决策的层次结构。
右边有个示例。决策（带粗边框的黄色矩形）被分解了，显示了它对子决策（黄色矩形）、输入数据（绿色圆角矩形）和知识源（带弯曲基底的蓝色矩形）的依赖关系。
决策需求图是显示架构中业务规则、分析、优化模型、业务知识和源数据集成的强大方式。它们通过提供将它们组合成一个综合整体的环境来促进所有这些。主题专家发现，创建此视图是引发和巩固他们对关键决策的理解的有效方式。
决策逻辑视图（请看左边的示例）定义决策的逻辑。通常（但并非总是）它使用决策表来表示决策如何决定其结果。这使业务分析师能够准确描述其组织中如何进行决策。决策模型还可以以其他格式（例如，决策树、文本）表示逻辑，或与其他方式集成以做出决策（例如，分析、认知模型和优化引擎）。
决策模型不仅仅是关于需求。决策逻辑视图的精度意味着可以直接执行决策模型。因此，它们可以根据真实的业务数据进行测试，甚至可以部署到生产系统中，而无需开发人员将它们转换为代码。这种模型驱动的决策架构方法减少了错误并允许快速更改决策—它为业务决策提供了安全的敏捷性，并确保您的决策规范始终具体且与实施一致。
对业务决策进行建模的7个理由
1．管理复杂性，保持完整性
和临时电子表格甚至业务规则不同，决策模型旨在有效扩展，同时保持易于理解。他们通过“分而治之”来实现这一目标：将复杂的问题分解为简单概念的逻辑层次结构，然后这些概念可以独立表达和发展，但又可以明确有效地协作。
决策模型明确了决策要求：业务决策与以下方面的逻辑依赖关系：其他（子）决策、外部定义的策略、法规要求、法律和业务数据。这样可以更轻松地确定不断变化的决策、数据和外部定义的策略的确切影响。许多DM工具可以说明进行内部提议或外部强制更改的影响，例如数据标准或法规遵从性要求的更改。
此外，DM将所有相关逻辑集中在一个地方：促进规则集中的逻辑完整性，帮助在制定需求时识别逻辑中的差距和不一致，从而从一开始就减少错误。
决策建模产生的依赖关系的明确声明有助于非常快速地识别真实的数据需求，避免过度提供昂贵的数据，以及因延迟发现缺失数据而导致的生产力损失。
2．透明、准确地传达业务政策
决策建模的主要动机之一是以对业务主题专家透明的方式捕获和传达业务决策。这使他们能够理解、验证甚至模拟决策。DM提供了一种面向业务的表示形式，它与实现细节无关，但足够精确以支持执行。业务决策的明确表示使他们从IT系统和主题专家的头脑中解放出来，将它们公之于众，让所有人都能看到，并避免因遗留系统退役和员工流失而造成的业务专业知识损失。
DM旨在提高业务分析师和开发团队之间的沟通效率。决策定义可以明确共享和协作审查，从而减少错误，并快速识别和解决任何错误。可以更有效地将时间花在讨论需求的正确性和后果上，而不是解决对其含义的误解。这种时间节省从根本上缩短了上市时间和错误率。
决策模型也是一个非常有效的平台，用于培训新员工了解组织的决策逻辑。
3．实现快速的模型驱动开发
决策模型可以如此精确地定义逻辑，以至于它们是可执行的。这一点至关重要，因为这意味着这些模型不仅仅是框、行和文本，而是可测试和部署就绪决策服务的基础。可执行决策模型可以成为决策的主要记录，使其成为运营决策的生动规范。它们消除了IT部门将决策实践从尘封的规范文档、晦涩难懂的电子表格和专家访谈中容易出错的决策实践转换为生产系统的需要。相反，业务分析师和IT部门共同开发的决策模型可以直接模拟、测试和部署。
决策模型可以与定义决策的真正业务价值的元数据相关联。例如，决策有助于实现的业务目标以及它的表现如何（例如，节省了多少钱，达到结果的速度有多快）。这意味着在执行这些指标时，可以持续监控性能，并快速识别和解决任何不良趋势。
4．支持敏捷变更管理
可以理解和模拟的业务决策的明确定义使业务分析师能够直接控制业务策略的演变，而不必通过拥有实现此策略的系统的IT团队进行调解。分析师可以在很少IT参与的情况下纠正错误并进行改进（使用模拟和影响分析），只有在确定更改正确时，才能将更改部署到集成测试平台以供IT进行测试。
这种对决策依赖关系的透彻理解有助于进行有效的变更影响评估，并实现敏捷的变更周期。这些优势是业务规则等现有方法无法提供的。
5．让决策完全负责
DM和业务规则共同支持从政策授权到生产系统的完全可追溯性，允许决策得出的每一个结果都附有理由（就政策授权而言），可以事后检查。这可以通过证明符合法规来帮助满足法规要求，并有助于快速诊断故障。他的可追溯性还可用于分析决策随时间推移的有效性，并提出改进创新建议。
当监管要求更新时，这种问责制还可以简化变更管理，因为变更的授权部分可以很容易地映射到支持它们的决策模型部分，因此需要修改。
6．实现标准化
DM使用决策模型和符号标准（DMN）对业务运营决策要求的格式进行标准化。DMN是一个开放标准，由ObjectManagementGroupInc.（OMG）赞助的经验丰富的供应商团队定义、批准和发布。OMG是一个国际性的非营利性技术标准联盟。
