Decision Model and Notation

Стандарт DMN предоставляет индустрии нотацию для моделирования решений, поддерживающую управление решениями и бизнес-правила. Нотация рассчитана на удобочитаемость как для бизнес-пользователей, так и для специалистов в области информационных технологий, что позволяет эффективно сотрудничать:

• бизнес-представителям, управляющим и контролирующим решения;
• бизнес-аналитикам и функциональным аналитикам, документирующим требования и детализирующим модели решений и логику решений;
• разработчикам, отвечающим за автоматизацию систем, принимающих решения.

Стандарт DMN может использоваться автономно, а также дополняет стандарты BPMN (Business Process Model and Notation) и CMMN (Case Management Model and Notation). BPMN определяет специальный тип деятельности — задачу бизнес-правила, которая служит механизмом для передачи данных в движок business rules и получения результатов вычислений^[2][3], отображая, где в процессе BPMN должен использоваться фрагмент, описанный по DMN.

DMN считается стандартом для бизнес-анализа согласно BABOK v3^[4][5].

Стандарт включает три основные составляющие:

• Диаграммы требований к решению, отображающие связи между элементами принятия решения в сети зависимостей;
• Таблицы решений, отражающие способ принятия каждого решения в такой схеме;
• Бизнес-контекст решений, например роли организаций и влияние на показатели эффективности;
• Язык выражений, достаточный для пользователя, применяемый для вычисления выражений в таблице решений и других форм логики.

Определены три основных сценария использования DMN:

• Описание ручного процесса принятия решений;
• Формализация требований для автоматизированных решений;
• Представление полной, исполнимой модели принятия решений.

Использование DMN позволяет повысить эффективность бизнес-анализа и управления бизнес-процессами, так как:

• другие распространённые техники управления требованиями (например, BPMN и UML) не обрабатывают процессы принятия решений;
• растёт число проектов, использующих системы управления бизнес-правилами (BRMS)^[6], что облегчает быстрые изменения^[7];
• DMN способствует лучшему взаимодействию между бизнесом, IT-специалистами и аналитиками^[8];
• обеспечивает эффективное моделирование требований в проектах предиктивной аналитики и поддерживает понимание бизнес-контекста в сложных аналитических методологиях, например, CRISP-DM;
• задаёт стандартную нотацию для таблиц решений, наиболее распространённого формата бизнес-правил в системах управления бизнес-правилами (BRMS).

DMN разрабатывался для совместной работы с BPMN. Модели бизнес-процессов можно упростить, вынеся логику процесса в сервисы принятия решений. DMN — самостоятельная область в OMG, предоставляющая явный интерфейс для интеграции с процессами BPMN: решения из DMN могут быть явно связаны с процессами и задачами BPMN. Эта интеграция исследована в ряде работ^[9]. DMN предполагает, что логика решения реализуется как stateless-сервис (Decision Service) без побочных эффектов; такой сервис может быть вызван из бизнес-процесса, при этом данные процесса сопоставляются входам/выходам сервиса^[10].

Как отмечено выше, BPMN — смежный стандарт OMG для моделирования процессов. DMN дополняет BPMN, предоставляя явное разделение между логикой процессов и логикой решений. В следующем примере описываются BPMN-процесс и диаграмма требований к решениям (DRD, Decision Requirements Diagram) для онбординга клиента банка. Моделируются несколько решений, которые управляют реакцией процесса.

На BPMN-схеме клиент инициирует запрос на открытие банковского счёта. Заявка поступает менеджеру и содержит всю необходимую информацию — ФИО, адрес, документы. Далее вызываются сервисы по проверке клиента (знай своего клиента — KYC): после валидации имени и адреса выполняется сопоставление с международной криминальной базой данных (Interpol) и базой данных политически значимых лиц (PEP). PEP — это лица с выдающимися политическими полномочиями или их близкие родственники; вклады таких лиц подлежат дополнительной проверке на предмет коррупционных рисков. Это отражается двумя отдельными сервисами на модели процесса. Антиотмывочные процедуры требуют проведения этих проверок до утверждения счёта.

Результаты этих сервисов и предоставленные документы передаются к решению «Утвердить новый счёт» — на диаграмме процесс отображён действием «верификация счёта». Если клиент проходит проверку, счёт классифицируется по категориям: бизнес-розница, розница, управление капиталом или крупный бизнес. Иначе заявка отклоняется. Категоризацию клиента проводит соответствующее решение.

Если процесс верификации возвращает результат «Ручная обработка», это значит, что проверка по PEP или Interpol дала неуверенное совпадение. Тогда менеджеру необходимо вручную перепроверить данные и принять решение о прохождении заявки.

Счёт утверждается к открытию, если адрес клиента подтверждён, предоставлены корректные документы и клиент не значится в списках преступников или PEP. Это отображается как подрешения под основным блоком «сертификация счёта». Сервис проверки обеспечивает стопроцентное сопоставление адреса.

Для корректного удостоверения личности клиент должен предоставить водительское удостоверение, паспорт или иной государственный документ.

Проверки по PEP и Interpol реализованы как «нечёткие» сопоставления с подсчётом рейтинга совпадения. Значения рейтинга выше 85 считаются «совпадением», от 65 до 85 требуют ручной проверки. Если результат от 65 до 85 — решение переводится в ручной режим, и менеджер самостоятельно перепроверяет заявку. Эти правила отражены в следующей таблице решений:

Категоризация клиента при онбординге зависит от:

• Типа клиента: бизнес или частное лицо,
• Суммы средств на счетах,
• Оценки чистого капитала.

Это решение иллюстрируется так:

Шесть бизнес-правил определяют категорию клиента; они представлены в следующей таблице решений:

В приведённом примере решение «Верификация счёта» управляет дальнейшим сценарием процесса открытия нового счёта; аналогично решение «Классификация клиента». Меняя правила в таблицах, можно оперативно корректировать логику процессов.

Моделирование — важный этап оптимизации бизнес-процессов и задач. Обычно моделированием занимаются команды аналитиков, ИТ-специалистов и экспертов. Выразительные возможности BPMN позволяют бизнес-аналитику понимать назначение активностей процесса. Дополнение BPMN нотацией DMN позволяет строить прозрачные и гибкие модели принятия решений. Совместное использование BPMN и DMN даёт мощный синергетический эффект для оптимизации бизнес-процессов.

Предлагаются автоматизированные методы обнаружения, способные строить модели решений на основе данных журналов исполнения процессов^[11]. Решение DMN может синтезироваться из расширенного журнала событий, наряду с бизнес-процессом, использующим эти решения. Таким образом, decision mining дополняет process mining и классические подходы интеллектуального анализа данных.

Constraint Decision Model and Notation — формальная нотация для выражения знаний в табличной, интуитивно понятной форме^[12]. Она расширяет DMN концепциями моделирования ограничений и стремится сохранить простоту оригинала. Предназначен не только для бизнес-моделирования, но и для задач проектирования сложных компонентов.

Главные нововведения:

• Моделирование ограничений;
• Расширенная выразительность данных — типизированные предикаты и функции (по аналогии с логикой первого порядка);
• Таблицы данных, где каждая запись соответствует отдельному экземпляру задачи;
• Квантификация.

Благодаря этим дополнениям cDMN позволяет описывать более сложные задачи^[12], а ряд моделей DMN можно реализовать компактнее и нагляднее^[12]. В отличие от DMN, СDMN не всегда детерминирован: для одного набора входных значений возможно несколько допустимых решений. То есть DMN определяет единственное решение, а СDMN — пространство решений.

Модели СDMN могут быть интегрированы в BPMN-процессы аналогично DMN.

В качестве примера рассмотрим известную задачу раскраски карты (или раскраска графа): требуется так окрасить области, чтобы ни у двух соседних стран не совпал цвет. Это ограничение записывается на constraint-таблице — в столбце слева представлены два квантификатора, затем — бивалентный предикат «граничат ли», в последнем столбце одинарная функция «цвет страны».