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规则中心解决方案
• 业务逻辑分散在业务系统中
业务逻辑与数据操作逻辑混杂
建设维护成本高
敏捷性差
建立完整系统的决策体系,为您的IT系统提供公共的决策服务
现有IT体系都是以数据为中心构建的
智能化的必然趋势是逻辑规则的独立
将智能带到数据所在的位置
业务逻辑与数据操作分离
带来更好的协作效率
示例需求场景:KPI考核规则
新IT体系以决策中心构建
精选方案
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
2025-03-13
本指南介绍了决策智能 -它的作用、它的不同之处以及它在整个企业中提供价值的位置。什么是决策智能?决策智能 (DI)是整个企业价值链决策的优化和编排。DI 了解决策的制定方式,并使用数据、分析、人工智能和自动化来创建一个反馈驱动的流程,随着时间的推移完善决策,通过建议或自主行动提高决策质量和业务影响。实际上,DI 将决策从由机器支持的人做出决策转变为由人引导的机器做出决策,从而允许人工监督,同...
2025-11-13
引言2023 年,IDC 和 AeraTechnology 联合发布了题为《每位高管都需要了解的关于人工智能驱动的决策智能》的报告。文章描述了领先企业如何开始通过人工智能变革其决策流程。这些早期部署标志着一个新时代的开始——在这个时代,数据、分析和自动化开始融合,形成决策智能(DI)框架,从而提高了速度、质量和一致性。这些人工智能优势主要被一些全球最大的企业所利用。两年后,人工智能的普及速度...
2025-11-12
本文重点介绍ML 算法及其类型,并提供包含示例代码和实际示例的完整列表。它解释了有监督、无监督、强化和深度学习模型如何基于数据进行训练、预测结果以及在各个行业推动 AI。机器学习(ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集,专注于创建从数据中学习并进行预测或决策的算法,而无需为每个任务进行详细编程。与遵循严格的准则不同,ML 模型识别模式并随着时间的推移提高其有效性。掌握这些术语及其相关算法对...
2025-10-14
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...
2025-10-14
应用+智能
VS
数据库
智能数据库+应用
智能+数据库
应用
常规数据库+应用
数据库之外的规则模型
数据库内业务逻辑
业务专家
运维人员
业务专家
应用程序开发人员
使用任何你熟悉的开发语言、开发框架、开发平台、开发应用
发掘
建模
部署
分享和消费
在建模工具中构建业务逻辑模型
在数据库中部署业务逻辑模型使模型可供任何应用访问
在数据库中管理模型版本
从任何应用使用业务逻辑模型
进行简单的存储过程调用
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