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好书推荐 | 《决策知识自动化》—前言

2016-09-29 Alan 德先生
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内容提要本书综合大量来源于业务流程自动化的主流应用场景,聚焦于组织管理及运营中经营决策的知识自动化这一主题,向读者展示如何在实践中应用知识自动化技术实施决策管理,以提高运营效率和组织收益
本书适合各企业CEO/CIO/IT架构师以及一切对知识自动化理论感兴趣的读者。
注:在接下来的几周内,德先生将定期于每周四准时推送《决策知识自动化》的章节内容,欢迎感兴趣的朋友订阅德先生查看后续精彩内容。



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《决策知识自动化》简要目录


第一章知识的价值第二章业务流程中的决策第三章在决策服务中封装知识第四章决策需求分析第五章DRA在知识自动化项目中的应用第六章常见决策模式


前    言


许多组织一直在寻找能够使他们的业务流程更为高效、低耗并便捷的方法。近年来,常用的策略多包含以下3种技术。


(1) 决策管理:运用预测分析方法与业务规则对决策制定流程进行优化与自动化,使得日常经营策略可为流程管理人员而非IT人员直接掌控。


(2) 业务流程管理系统(Business Process Management Systems,BPMS):此类系统使用序列化的活动对业务流程进行建模,并通过执行模型来保证流程合乎规定。


(3) 面向服务的架构(Service-oriented Architecture,SOA):一种软件组件模型,提供松耦合的服务以及可重用的功能组件,对内部逻辑进行封装,从而实现对用户透明。


本书着重强调这些技术领域的交叉融合。综合运用上述三种技术,就可以在服务中封装业务知识。BPMS通过调用这些封装了业务知识的服务,自动为组织做出最优经营决策。这一过程即为知识自动化。(见图0-1)



流程自动化项目通常是庞大且复杂的,它往往被组织视为一种重要的战略投资。当部署完所需的IT设施之后,组织还将面临流程重设计和组织结构变动等挑战。若自动化的范围包括经营决策的制定流程,我们还将面临新的任务:创建执行决策的服务。这些“决策服务”可能非常复杂,包括各种高级的分析模型、成百上千的业务规则以及大量的计算工作等。


因此,若想要获得成功,需对知识自动化项目进行精心管理。项目可能出现的问题包括:


  • 开发项目出现延迟交付或是严重超支的情况;


  • 设备因其性能不能充分满足特定需求而被用户拒绝;


  • 系统难以维护,且混乱程度逐年增加。


之所以出现这些问题,往往只是由于在项目前期,没有对决策的需求做出清晰定义所致。在我看来,这些问题的存在并非由于不够努力,而是由于采用了错误的方法。那些失败的项目,往往在一开始就已经出错了


许多书讨论了决策管理、业务规则以及预测分析的理论和技术背景,并对这些技术的用途做出了清晰的解释(本书最后附有参考书目)。我也将简单介绍这些技术及其益处的一些基本知识,但这并非本书的核心内容。我假设读者已经参与或使用了一个知识自动化项目,或至少对于决策管理的优点有所了解,并在考虑这样一个项目的可行性及其规划。本书的主要目的是为知识自动化项目的逐步实施提供一个实用的指导手册。


这些年来,我参与了众多业务领域决策服务构建相关的大量项目。或许是由于本性比较懒惰,我开发了一套可以简化项目并降低项目失败和超支风险的工作方法。人们往往会低估简单这一美德的价值:我们选用的方法,应使人们可以更加容易地完成任务。当一个任务的范围可被清晰界定时,人们往往会认为该任务易于完成,因为他们清楚地知道自己该干些什么;同时,一个清晰定义的任务结构也更易于被分解为更小的子任务。
书中描述的方法为决策需求分析(DRA)法,该方法用于定义将要自动化的决策流程的范围和结构。DRA快捷易用,且能清晰地定义业务决策制定流程的覆盖领域,因为:
  • 它将决策制定与业务流程中的特定点——决策点——绑定在一起


  • 它基于一种简单的描述决策制定流程结构的图表——决策需求图表(DRD)


  • 它允许以罗列决策点、在DRD中绘制边界的方式来定义决策制定流程的范围


因此,DRA表述的需求首先是一张图表,这是一种可被所有项目参与人员,包括项目经理、流程专家、业务分析师、技术架构师、开发小组等都轻易理解的通用语言。DRD使得决策流程自动化的需求在项目伊始就可被所有人讨论并得以确定。同时,DRD揭示的决策制定流程结构可直接用于项目本身的设计、实现等。希望读者能发现它的有用之处。
未完待续……

由于版权限制,本文只列出文章前言的部分内容,在前言的后半部分作者对如何阅读本书、目标读者和本书内容等进行了有针对性的引导和推荐。


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作者介绍

Alan Fish 是使用业务规则和预测分析进行决策管理领域的权威专家。他在该领域的创新包括决策服务分析、设计和开发,以及决策需求分析等技巧方法论。Alan在心理学、统计学和人工智能等学科方面的背景使得他能够将人类知识、预测分析和业务规则融入决策制定体系中。

 

Alan从事决策系统的构建工作已有30余年,并主持了许多当时的技术前沿重大项目。在这期间,他参与了许多不同领域的工作,包括国防、机器人技术、工业过程控制、政府、公共事业资产管理、保险及零售信贷发放等。

 

Alan现为FICO决策方案部门的首席顾问,工作地点主要在欧洲、中东和非洲。在此之前,他在一家小型咨询公司任常务董事,该公司主要从事面向基于规则的系统应用及数据挖掘等工作。他在这个公司工作了12年之久,再之前,他作为一名人工智能和人机工程师领域的咨询师,受雇于多个国际IT系统公司。他先后获得了曼彻斯特大学心理学专业硕士学位和神经网络专业的博士学位。

 

目前,Alan和他的妻子以及两个年幼的孩子住在他亲自搭建的房子里,这座房子位于刘易斯岛(外赫布里底群岛,苏格兰),毗邻海边,他在那里养了一些羊和鸡。他还有四个成年的孩子。他对各种形式风格的音乐都有浓厚的兴趣,他和古典唱诗班、无伴奏组合、摇滚乐队一起唱歌;他同时是一个吉他手和一个创作歌手;他编排现代古典艺术作品以及爵士乐队作品;他是萨克斯的狂热爱好者。除此之外,他也喜欢散步、阅读、做饭,特别是威士忌以及烟熏味的陪伴下与朋友们聊天逗乐。


声明:本文摘编自今年1月份出版的新书《决策知识自动化(Knowledge Automation)》(Alan N.Fish著,王飞跃、王晓、郑心湖等译),由人民邮电出版社享有中文版权。本文授权“德先生”微信原创首发。欢迎原文原版转载,并注明原作者姓名以及“来源:德先生(D-Technologies)微信公众号”。


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