什么是低代码/无代码/专业代码？低代码无代码差异化优势有哪些

为了理解决策自动化和管理中不同的方法、工具和架构细微差别，我们首先需要理解存在不同类型的决策和事务需求，这些需求需要截然不同的方法、架构和工具。并且，某些决策可以使用不同的方法正确地实现。稍后我们将深入探讨一些例子，但首先让我们回顾一些逻辑的基础知识。逻辑有三个类别：演绎、归纳和溯因。决策自动化试图自动化所有逻辑，但如何将这些逻辑结合在一起以进行启发和自动化，对于工具选择、使用的架构以及项目...

如果你问流程领域的人，决策如何适应，他们会毫无疑问地回答，它们只是流程中的任务，并且BPMN 和 CMMN 是流程和案例的主要标准，自然地，他们认为决策只是 BPMN 流程或 CMMN 兼容案例工具中的某个 DMN 或代码。现实大不相同。根据我的经验，绝大多数较大的现实世界决策自动化实现不是由BPM 工作流工具或案例工具编排的，应该构建为完全独立于任何 BPM 或案例规范和供应商工具。可以通...

介绍我们的经验表明，除了最简单的情况外，机器学习（预测分析）从决策管理中受益匪浅，可以提供真正的商业价值、提高可解释性并降低风险。反过来，仅基于简单决策表的业务规则的静态业务决策的日子已经屈指可数。决策管理需要机器学习来满足数据驱动型企业的需求-以提供能够进行统计推理并对不断变化的业务条件做出反应的决策：学习决策。简而言之，机器学习和决策管理形成了强大的合作伙伴关系。在本文中，我将讨论如何将...

一个多世纪以来，商界领袖和学者一直在争论价值从何而来。在工业时代，关键在于你生产的商品。后来，随着服务和体验的崛起，价值转向了企业和客户之间的共同创造。这两种观点仍然很有见地。然而，今天，这两者都不足以解释为什么一些公司迅速领先，而另一些公司却难以跟上步伐。我们已经进入了算法时代——在这个时代，竞争优势不再取决于您销售的产品或提供的服务，而更多地取决于您的组织做出的决策及其决策的效果。想想亚...

在一个日益实时、动荡、不确定和复杂的世界中，企业和军事行动都在寻找不仅能承受这种条件，而且能在这种条件下蓬勃发展的战略。其中一种战略诞生于空战的严峻考验，并由军事战略家加以完善，这就是OODA 循环：观察，定位，决策，行动 。尽管这种决策框架起源于军事，但当应用于当今的实时商业环境时，它提供了深刻的见解和优势。在本文中，我将探讨这种战术宝石如何在现代商业的数据驱动环境中改变游戏规则。具体来说...

企业正在采用一种称为决策管理系统的新型运营系统，以满足消费者、监管机构和市场的需求，因为传统系统太不灵活，无法学习和适应，而且关键是无法利用大数据来应用分析。决策管理系统是敏捷的、可分析的和自适应的。它们可以快速调整以应对新的法规或业务状况，利用数据来提高决策的质量和有效性，并从中学习有效和无效的方法，从而持续改进。决策管理系统是通过关注影响单个交易或客户的可重复的运营决策来构建的。它们提供...

想象一下，一位CEO在午夜眯着眼睛看Excel电子表格，这可能会使他们的公司成败。尽管拥有分析师团队和复杂的人工智能工具，但当重大决策迫在眉睫时，大多数高管仍然依靠直觉和基本的电子表格。他们真正需要的不是另一个花哨的BI仪表板。事实上，他们需要的是一个更类似于战斗机飞行员驾驶舱的执行决策界面，将复杂的市场数据转化为清晰的、可操作的建议。此外，管理人员可以使用智能手机、平板电脑、PC甚至是成熟...

决策智能（DI）技术在物流行业的变革潜力是巨大的。这一创新将重塑供应链所有部门的决策执行方式。DI对高级分析、数据科学、人工智能和机器学习的使用可以前所未有地增强决策周期。特别是，DI使公司能够做出更明智的选择，优化流程并简化运营。使用快速数据分析和推荐引擎功能，DI直接专注于解决瓶颈，预测变化，并主动帮助解决问题。在本文中，我们将研究决策智能如何改变供应链决策。具体来说，我将提供10个例子...

从1950年图灵提出"机器能否思考"的哲学命题，到2025年大语言模型驱动的AI Agent在企业管理中自主完成商业决策，人工智能实现了从"工具"到"智慧体"的质变。当某跨国公司智能ERP的3000余个自主Agent深度调度跨国供应链，当多智能体协同重构财务流程，一个关键技术创新正在加速这一进程——‌DMN规则引擎‌正成为AI Agent实现智能化决策的核心基础设施。一、AI Agent的三...

决策智能是一个新领域，通过将数据与决策和结果联系起来，帮助支持、增强和自动化业务决策。它结合使用方法（例如决策映射和决策理论）和技术（例如机器学习和自动化）来改进公司决策的方式。决策智能包括持续评估决策结果并通过反馈系统对其进行优化。在谷歌于2018年推出决策智能部门后，“决策智能”一词在洛里恩·普拉特2019年出版的《链接：如何连接数据、行动和结果以创造更美好的世界》一书中广为流传。202...

决策智能（DI） 的范围扩展到多个级别的自主性。借助决策自动化 （DA），人类可以设置控制任务，以自主运行决策过程。与辅助驾驶所需的自动驾驶级别类似，决策智能（DI） 的范围跨越多个级别。借助决策自动化 （DA），人类将整个决策过程委托给机器。DI 的三个级别l 决策支持通过分析和数据探索协助人类决策。l 决策增强建议要做出的决策，并使用分析的数据预测未来的情况。l 决策自动化使机器能够自主...

决策智能（DI） 保证基于高级数据分析做出明智的决策，同时也为人类判断提供了充足的空间。现代市场的快速变化使得贸易和工业公司的许多传统决策方式看起来非常“陈旧”。为了做出可持续和准确的决策，完美的方案是人工智能（AI）和人类判断的协调互动。在这种情况下，数据的可用性和易用性尤为重要。例如，在推出新产品之前，必须从客户数据库、任何现有的竞争报价、预期成本和资源可用性中获取尽可能广泛的信息。事实...

想象一下这样一个世界：软件不仅可以加快业务决策，还可以使其与众不同。这就是决策智能（DI）的意义所在。这不仅仅是另一种人工智能（AI）。事实上，DI是一个独特的概念，很容易被误认为是其他IT术语。因此，在本文中，我将解释什么是决策智能，以及它不是什么。此外，我将研究DI平台如何为供应链等数据密集型行业提供支持。事实上，DI可以显着改善决策，甚至自动化决策周期。此外，我将阐明决策智能与决策科学...

企业业务管理系统（BMS），历经数十年风云变幻，其角色已从最初的“账房先生”演变为今天的“业务管家”。当下，AI、ESG、全球合规、供应链协同等新浪潮正深刻重塑企业管理模式。在这场持续的进化中，SAP等国际巨头似乎又一次站在了变革潮头。反观国内BMS，进步显著：功能覆盖面拓宽、用户体验优化、性价比提升。然而，一个难以否认的事实是，与SAP等顶级系统之间，似乎总隔着一层未捅破的“窗户纸”。这差...

传统国产低代码平台多聚焦于‌表单与流程的快速配置‌（如拖拽生成审批单、报表），本质上仍是“表单驱动”模式的效率工具。而与国际先进实践结合时，其价值需升级为‌管理逻辑的数字化封装平台‌——这正是Together规则引擎的发力点。Togetner在低代码平台中的战略价值‌1.破解“功能堆砌”陷阱：管理逻辑的标准化沉淀‌痛点‌：国产低代码平台常提供大量组件库，但业务规则散落在代码/配置中，难以复用...

一提到规则引擎，人们首先想到的就是金融、保险、电商、风控等行业领域如一些合规性判断、简单计算的应用场景，产品形态主要就是决策表、评分卡、决策树、决策流等功能，它们也成为不同规则引擎厂商产品的标准开发范式，但是随着市场的不断变化，规则引擎被引入应用到更多的行业领域，这些功能越来越无法满足企业的需求了。我们不妨简单回顾一下规则引擎的发展史。一点历史业务规则的概念可以追溯到20世纪70年代专家系统...

传统的规则引擎是一个复杂的系统，它在对外提供规则服务的时候规则集及模型文件和规则引擎是不能分离的，需要一起部署才能为第三方应系统提供规则服务，这就造成用户部署使用成本比较高。Together规则引擎基于DMN标准，可以生成独立的规则模型文件，而且文件非常小，通常只有几十K，这样就可以实现建模环境与生产环境的分离，降低了用户的部署使用成本。同时Together规则引擎可以将规则模型与运行支撑组...

我们想象着一位供应链高管正在仔细研究另一份电子表格，依靠直觉做出可能成就或毁掉公司的决定。更重要的是，尽管拥有一支由分析师、人工智能和复杂的规划工具组成的团队。必须这样吗？如果高管们拥有自己的软件，可以直接加快他们的决策周期，那会怎样？事实上，人工智能和数据分析的最新进展使高管们能够跳过中间商，直接与软件交互，从而做出快速、明智的决策。将其视为敏捷决策平台–一个提供跨职能见解、最佳选择并让每...

想象一下这样一个世界：软件不仅可以加快业务决策速度，而且可以使业务决策变得卓越。这就是决策智能（DI）的意义所在。它不仅仅是另一种人工智能（AI）。事实上，DI是一个独特的概念，很容易与其他IT术语混淆。因此，在本文中，我将解释什么是决策智能，以及它不是什么。此外，我们将了解DI平台如何为供应链等数据密集型行业提供支持。事实上，DI可以显着改善决策，甚至自动化决策周期。此外，我将阐明决策智能...