数字决策平台–切饼的新方法
简介：  数字决策平台是Forrester确定的一个新领域，它将业务流程自动化，业务规则管理和高级分析结合在一起。对于平台开发人员来说，这是一种切入市场的新方法。对于用户而言，它简化了将预测模型集成到生产环境中的过程。
随着分析平台供应商以及高级分析和AI领域的众多初创公司进入市场，主要有三种模型。
提供通用的分析平台。（例如SAS，IBM，Alteryx，Rapidminer）
为许多行业的目标企业级流程创建分析平台。（例如，销售：爱因斯坦，市场营销B2B：Radius，HR：Stella，法律：Everlaw等）
关注单个垂直行业（通常是单个垂直流程）的分析需求（广告：dataxu，房地产：Redfin，农业：BlueRiver）。
在每种情况下，供应商都在寻求以某种可辩护的方式最大化其市场影响力。从最受欢迎或至少被谈论最多的方面来看，第三个代表了当前风靡的“垂直战略”，这是风投最受AI优先创业公司青睐的“垂直战略”。
新的第四种分析业务模型
现在，Forrester声称已经发现了第四个新兴新模型，他们在其最新也是最新的Q4 2018评论中将其标记为“ Digital Decisioning Platforms ”（在此处查找副本）。
这个有趣的新细分市场寻求成为所有企业的通用平台，该平台结合了三个现有功能：
业务流程自动化
业务规则管理
进阶分析
毕马威（KPMG）更喜欢将数字决策或认知自动化称为上图，它是一个快速扩展的类别。
您可能会争辩说，例如CRM和市场营销或广告领域中的几个现有平台也结合了这些功能，但是这里的关键是这些数字决策平台必须广泛适用于企业中的许多用例。
毫无疑问，在从人力资源，会计到供应链管理的许多地方都可以找到用例。但是，最普遍的情况可能涉及以最佳和一致的方式增强与客户的互动。
根据另一份Forrester报告，“数字业务的一个主要挑战是确定在客户需要的时候该做什么，然后再做。Digital Decisioning软件利用有关客户和业务运营的分析见解和机器学习模型，通过正确的渠道自动为单个客户采取行动。”
竞争者
Forrester使用其“ New Wave”格式识别和审查了11家供应商，这些格式专用于该细分市场是新的且无法判断深入用户评论的情况。这是一个折衷的供应商组，其中包括一些著名的分析平台供应商，但包括BPA和业务规则自动化方面的其他供应商。
认识到该细分市场是新的，Forrester和许多用户评论者发现，其中许多产品在一个或多个领域都存在重大缺陷。
尽管BPA和业务规则自动化肯定是他们的用户所感兴趣的，但我最感兴趣的是关注预测分析如何被很好地集成到程序包中。Forrester在其审查中使用的十个标准中，有两个特别与此问题相关。
分析功能：平台中内置了哪些数据分析功能，以及它们的工作情况如何。
功能集成：产品提供什么集成功能来创建和使用外部创建和托管的决策模型。
这两个标准的结果相对容易预测。我们从数据科学领域了解到的供应商，FICO，IBM，TIBCO和SAS在分析功能上的得分都很高，而其他公司则没有。但是，在这一组中，只有SAS在利用外部模型的能力上得分很高。
我的观点是，这与在新平台上不断增长的痛苦有更多的关系，而不是故意的监督。我希望这将是未来版本中的重点功能。
用户怎么说？他们是谁？
请记住，每个平台只有很少的审阅者，对我来说有两组评论。
没有代码被提及为特定的赞赏功能，但仅出现在11条评论中的3条中。尚不清楚其他8个提供者中是否有一个提供无代码开发人员环境。
数位评论者指出了长期学习的难点。可能会在以前用户很少的新类别产品中出现。
试图逐字阅读，很明显，数据科学团队不是主要的用户。看来，这些平台主要设计用于由专注于流程改进的应用程序设计师/开发人员和业务分析师组成的团队使用。
数据科学呢
也没有提到模型创建的任何自动化，也没有坦率地说我期望找到模型。内部数据科学团队似乎在嵌入式分析的创建和维护中继续发挥关键作用。
在这方面，平台从不同平台获取先前设计的预测模型的能力可能与在平台内本地构建模型的能力一样重要。
我的猜测是，这将最吸引已经在其业务流程自动化之旅中的公司。到目前为止，这些用户所面临的挑战是数据科学中的常见挑战。也就是说，如何在业务流程中实施预测分析模型，以便最终用户可以轻松，无缝地找到结果。
BPA与高级分析的结合似乎是自然而合乎逻辑的扩展。面临的挑战是，这仍然是一个定制开发平台，而不是“垂直策略”开发人员提供的重点突出的“全栈”解决方案。
并不是说这些“全栈”解决方案是即插即用的。所有这些都需要定制开发和维护的预测模型。如果您的开发人员小组看重一个平台，可以在您的业务中的许多应用程序中使用，那么您将需要看一下这些平台。
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