Modelos de transferencia de datos utilizados por los motores de reglas de negocio

Para que las organizaciones prosperen en la era digital, necesitan procesos dinámicos para implementar miles de decisiones empresariales que toman día a día. Ya sea para las comisiones de ventas, las verificaciones de siniestros, la administración de beneficios o cualquier otra cosa, una característica primordial para ejecutar los procesos con eficacia son las reglas de negocio.

A motor de reglas de negocio es lo que ayuda a gestionar las reglas de negocio sin interactuar con el código. Así, los usuarios finales de la empresa pueden actualizar las reglas de negocio sin depender de la asistencia del equipo de TI.

Como las reglas de negocio establecen las declaraciones condicionales para gestionar los procesos de la organización, los motores de reglas de negocio son la parte de la aplicación que emite si los resultados son verdaderos o falsos. Con los motores de reglas de negocio en juego, las organizaciones pueden aumentar su capacidad de respuesta a las fluctuaciones del mercado en cualquier momento.

En este artículo, ampliaremos los modelos de transferencia de datos utilizados por los motores de reglas de negocio:

Encadenamiento

El encadenamiento hacia delante también se describe como razonamiento basado en datos. El razonamiento se ejecuta a partir de datos conocidos y avanza con ellos. Además, las reglas de inferencia se aplican de forma coherente hasta que se alcanza el objetivo. Además, con el forward-chaining, todas las reglas se establecen en un orden predefinido y se pueden especificar por términos, entre otros:

  • Condiciones
  • Acciones
  • Fijaciones

A medida que cada paso termina, se añade otro hasta que se completa toda la "cadena". El mejor escenario para el forward-chaining es cuando se han recogido datos y se quiere entender y utilizar mejor la información. Por ejemplo, se puede utilizar el forward-chaining en el análisis de tareas.

Encadenamiento hacia atrás

Otro término para describir el encadenamiento hacia atrás es el razonamiento basado en objetivos. El punto de ejecución comienza con una lista de objetivos. Sin embargo, a diferencia del encadenamiento hacia delante, el encadenamiento hacia atrás funciona de forma inversa, como su nombre indica. La premisa es encontrar caminos que permitan completar los objetivos. Además, este modelo de transferencia de datos buscará la regla más apropiada que se alinee adecuadamente con el resultado deseado. Imagínese que se plantea una hipótesis y se buscan pruebas que la respalden: este escenario es similar al concepto de encadenamiento hacia atrás.

Motores deterministas basados en lenguajes específicos del sector

Un motor de reglas determinista basado en lenguajes específicos del dominio producirá siempre la misma salida para cada entrada. Además, siempre pasa por una secuencia de estados similar. Si las entradas son las mismas, obtendrá los mismos resultados. Un motor de reglas determinista es uno de los modelos de transferencia de datos más prácticos, ya que también es el más coherente. Una vez introducida la entrada, el motor de reglas determinista pasa al estado inicial. Entonces, su estado actual predice su siguiente estado. Cada movimiento al siguiente estado está predeterminado. 

Lógica difusa

La lógica difusa fue creada en la década de 1960 por el Dr. Zadeh de la Universidad de California. Proviene de la "teoría de los conjuntos difusos". Se llama "difusa" porque en lugar de producir las tradicionales afirmaciones "verdadero o falso" (1 y 0), proporciona "grados de verdad". Así, este modelo de transferencia de datos se centra en las aproximaciones en lugar de en la precisión pura. Para facilitar la lógica difusa, sería conveniente trabajar con una amplia gama de valores.

Se puede aplicar la lógica difusa a modelos empresariales complejos que pueden producir múltiples resultados. La lógica difusa se ocupa de la "verdad" entre las verdades extremas de 1 y 0. Por ejemplo, podría utilizar la lógica difusa y determinar que su organización es 0,85 solvente. 

Utilice la lógica difusa cuando trabaje con una gran variedad de entradas. También es útil cuando se desea un modelo que replique el razonamiento humano con mayor fidelidad que los otros modelos enumerados anteriormente.

En conclusión

El uso de un motor de reglas de negocio facilita que su organización mantenga la flexibilidad cuando los procesos de la empresa evolucionan o los mercados cambian. Dado que las reglas están aisladas del código, los usuarios de la empresa pueden realizar modificaciones cuando sea necesario. Por lo tanto, puede validar sus procesos y datos en función de los requisitos específicos del negocio y de las expectativas de los usuarios finales.

reglas de negocio del modelo de transferencia de datos

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