在今天这个急剧变化的市场上，高效的业务决策管理可以带来重要的竞争优势。但是专家说，如果组织不能认清他们现有的流程和目标的话，即使是最好的决策管理技术也将会是无效的。

　　“最成功的项目能够最好的处理做了什么样的决策，它在其它的业务中的位置在哪，好的【决策】是怎样的，以及怎么制定决策，”James Taylor说。他是位于加州帕洛阿尔托的咨询公司决策管理解决方案（Decision Management Solutions）的首席执行官。

　　企业可以获得所有这些信息在决策管理的发现阶段。这关键的第一步包括收集和分析业务数据，识别最重要的决策，和决定哪一个决策管理会带来利益。

　　在这个努力中IT和企业都有一定的角色。做的好，这个方法可以带来更有效率的决策，从更容易管理和更好的与业务目标结合在一起。

　　分析数据，识别决策

　　虽然这听起来可能像一个简单的过程，收集业务信息可以给发现工作创造重大挑战。这是因为关注决策管理的人通常是业务方面的人员方，他们往往缺乏对数据的访问。

　　解决方案是：更好的业务对IT的协作，Mike Gualtieri说，他是位于马萨诸塞州剑Forrester研究机构的首席分析师。“在某种程度上，你发现了数据，”他解释说。“所以IT需要一个数据管理架构和工具，从而给那些需要做决策的人提供信息。”

　　IT应该从其它方面介入。例如，分析学专家可以从日益增长的成堆的结构化和非结构化的信息，或隐藏在组织中的“大数据”中收集决策模式。对于这类工作，数据挖掘，预测分析和先进的可视化工具都很流行。

　　“你正在做的事情的底线是建立一个决策模型之类的，”W. Roy说，他是位于康涅狄格州斯坦福德的Gartner机构的分析师。

　　这意味着什么可能有很大的差异。“在某些情况下，你可能通过采访人们来编纂规则和政策，”Schulte继续说。“而另一些情况下，你要花费几个月的时间来进行预测分析和资源查找。”

　　Taylor强调，很多成功的发现计划都采用了这种技术：决策依赖模型。该方法涉及最先从通过发布决策的主要组件开始，然后返回工作识别出决策依赖的较少的因素。这意味着企业可以深入研究一组特定的流程和规则来捕获数据，分析、预测和政策进行有效的决策。更多的传统的发现决策的手段仍然是重要的，虽然他们不是经常会涉及到技术。专家说,业务分析师通常只需要跟整个企业的员工进行交谈即可从中找出最常见和重要的日常决策。

　　虽然经理，员工和该领域的专家们可以提供有价值的建议给他们所做的决定，以及怎样使他们更好，但他们每一个都可能对决策有有短浅的目光。提供一个更全面，企业范围的视角的一种方式是：“从公司与客户的第一个交互开始，然后跟踪一切事情，在交付给用产品或服务时所发生的事情，”Gualtieri建议。

　　这种方法帮助人们了解每一个或伴随着制定的自动决策给所有的用户体验所带来的影响，这往往是最重要的业务目标的中心所在。

　　哪一个决策是正确的？

　　当然，不是所有的关键决策对决策管理都是很适合的。“在发现过程中的一个重要问题是，这个工具是否能帮助你做出更好决策，”Schulte说。“很多决策不能服从于工具。”

　　例如，有些决策每次都不同，所以难以做出标准的管理方案。而另外一些决策很依赖于人工决策，因此自动化可能就会限制制定更好决策的能力。

　　为了找到符合决策管理法案的决策，Taylor建议寻找两个因素：重复性和复杂性。

　　“最好的决策是那些重复最多的，因为你所获得的利益会因为你所做决策的次数多而增加，”他说。“这也是使之复杂的东西。如果太琐碎，那么就不值得对它应用新技术。”

　　Taylor说另一个因素是能够把决策本身与它的业务表现及目标联系上。没有这联系的话，企业将难以证明一个管理决策软件投资。

　　一些主要的战略决策，例如新产品的投资，可能也是很好候选，Gualtieri说。“当人们考虑到决策管理时，他们通常不会想到这个，但是这是他们应该想到的，”他说。

　　他还建议一旦决策管理已经启动，组织要定期重温这个发现阶段。“为了得到更优化的决策，发现过程要必须持续时行，因为变量和环境在改变，”他说。