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Si en el día a día de tu compañía se deben tomar decisiones de negocio repetitivas, basadas en numerosas variables y con diferentes fuentes de datos, de manera rápida y eficiente porque influyen directamente en los objetivos de la compañía, debes automatizar el proceso de toma de decisiones. Tal y como vimos en el artículo “Decision Management: el valor de gestionar las decisiones en entornos ágiles y accesibles”, la gestión de la decisión o Decision Management es el conjunto de técnicas y capacidades de negocio que permiten automatizar y gestionar las decisiones operacionales del día a día de una compañía. Veamos las fases del Decision Management.

La disciplina de Decision Management tiene generalmente diferentes fases: primero una etapa de identificación de las decisiones, después una fase de diseño y construcción de los servicios de decisión, y por último una parte de análisis y control para poder mejorar de manera continua la toma de decisiones digitales (Digital Decisioning).

Las fases del Decision Management
Fases del Decision Management

Las fases del Decision Management son las siguientes:

  • Decision Discovery: Identificar y modelar los puntos de decisión más importantes en el proceso de negocio y las políticas que subyacen.
  • Decision Service: Diseñar, construir y hacer “accionables” para los miembros de la organización los puntos de decisión. Automatizando cada decisión y desplegándola como componente integrado de toma de decisiones (un servicio de decisión).
  • Decision Analysis: Crear un bucle de retroalimentación sobre las decisiones y adaptabilidad del cambio, supervisando y mejorando las tomas de decisiones basándose en loggings, resultados, pruebas y simulaciones.
  • Decision Monitor: Monitorizar los servicios de decisión con el objetivo de dinamizar el negocio y fomentar el debate para el cambio.

En este punto es importante hablar sobre Decision Model and Notation (DMN). DMN es un estándar publicado por Object Management Group, justamente para describir, modelar y documentar decisiones dentro de las organizaciones. El estándar DMN proporciona a la industria una notación de modelado para decisiones que respalda la gestión de decisiones y las reglas comerciales, diseñada para que los usuarios de TI y de Negocio puedan leerla por igual.

Uno de los aspectos más complicados en el desarrollo de un Servicio de Decisión ha sido siempre el análisis y la documentación previa del mismo: si se hace de una manera muy técnica se corre el peligro de que el usuario de negocio no lo entienda por lo que la única manera de explicar qué se iba a desarrollar era básicamente mediante texto. La notación DMN ayuda realmente a definir una forma de comunicación entre los distintos roles (usuarios de negocio, funcionales, analistas, desarrolladores, etc.) para describir un Servicio de Decisión y además poder documentarlo de una forma entendible por todos.

Se puede utilizar de forma independiente o complementarla con el estándar BPMN (Business Process Model and Notation). Con BPMN se modelan los flujos de ejecución de las actividades y con DMN los flujos de reglas para la toma de decisiones, presentes en uno o varios puntos de un Workflow del proceso de negocio.

Podemos aplicar el estándar DMN para descubrir, modelar, analizar y monitorizar decisiones en un BRMS o Sistema de Gestión de Reglas de Negocio. En estos sistemas los usuarios de negocio pueden crear servicios de decisión automatizando las tomas de decisiones, y controlar en todo momento el proceso para mejorar los servicios o realizar cambios. Aportando así agilidad, accesibilidad, legibilidad, ahorro de tiempo, decisiones rápidas y claras, accionables y reutilizables.

En decide4DM hemos organizado un webinar para el próximo 19 de noviembre, “Modelado de Servicios de Decisión utilizando DMN en una herramienta novedosa Kogito”. En él queremos presentar la herramienta Kogito, con la que se puede modelar de forma muy completa diferentes niveles DMN y sus componentes (tablas de decisión, funciones reutilizables, código fuente java o FEEL), generar documentación semi-automátizada, y ejecutar dentro del entorno KIE de RedHat.

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