技术系列之《业务表现》

在本系列上两期的博客中我们讨论了决策引擎性能以及部署架构对性能的影响。除此之外，我们还需要关注业务决策性能，也就是本章需要讨论的内容。

SMARTS决策设计的核心是持续关注预期业务表现。决策的业务绩效由不同业务专家定义的关键指标来衡量，并描述了决策本身是如何为业务做出贡献的。

用于模拟的决策分析

SMARTS提供完全集成的决策分析模块，包括可配置为的KPI报表与仪表板。在实施和优化决策逻辑时，可以运行模拟以评估变更对决策的影响，并针对性的采取适当的措施。这可以确保在部署至生产环境之前，决策的业务表现确实如最初设计一样。

实时决策度量

SMARTS还提供流式决策分析，使您能够在决策部署时实时监控KPI报表，并且可以自定义预警条件。通过这种方式，您可以获取决策部署的实时表现，并且可以在需要时尽可能提前采取行动进行优化调整。

冠军/挑战者实验

当然，也有一些情况，我们是无法事先知道变更造成的影响，比如我们需要尝试开发一些新策略时。SMARTS允许您以实验模式部署决策，其中部分调用将路由到新的“实验”策略，其余调用还是通过原有经过验证的策略，并且可以通过监控以及对比不同策略的同类指标的表现，以选择更佳的策略版本。在许多金融服务领域，这被称为冠军挑战者实验，在营销或设计领域，这被称为A/B测试。通过这种方法，您可以逐步且安全地进行决策优化，从而获得更好的业务性能。

总之，在考虑决策管理系统的性能时，需要同时从业务角度和技术角度进行衡量。我们希望本系列文章有助于澄清与决策管理业务表现相关的问题。