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소프트웨어의 핵심은 함수를 자동화하는 것입니다. 본질적으로 이는 워크플로우를 통해 조작되는 동작으로 이루어집니다. 소프트웨어 내에서 비즈니스 결과에 영향을 미치는 가장 중요한 동작은 비즈니스 결정입니다.
하지만 종종 소프트웨어 결정에 대한 지침을最初에 설정한 직원이 회사를 떠나고, 그들의 대체자가 기준을 조정하고 코드를 변경합니다. 시간이 지나면서 이러한 패턴이 반복되고, 개발자 외에는 누구도 결정이 어떻게 이루어지는지 정확히 알지 못합니다.
결과적으로 비즈니스 결과를 개선하기 위해 변경을 시도하는 것은 실제 비즈니스 규칙에 대한 가시성이 부족으로 인해 어려움을 겪습니다.
여기에 관심사 분리 프레임워크가 등장합니다. 이는 새로운 개념으로, 애플리케이션 개발에 대한 접근 방식을 변革시키는 것을 목표로 합니다. 이 프레임워크는 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 및 의사 결정 관리(DM) – 모두 소프트웨어 비즈니스가 시장에 높은 품질의 제품을 더 빠르게 제공할 수 있도록 하는 전략들을 결합합니다.
분리하고 정복하라
관심사 분리 접근법은 선언적 결정 – 특정 입력에서 동일한 답변을 생성하는 것 – 및 AI/ML 의사 결정 프로세스 – 확률 점수를 반환하고 시간이 지남에 따라 적응하는 것 – 를 추출하는 것을 중심으로 합니다. 이는 애플리케이션을 의사 결정 논리의 복잡한 웹에서 해방시킵니다. 효율성이 증가하는 길을 열어줍니다.
예를 들어, 소프트웨어가 워크플로우의 배열에 10개의 다른 결정 알고리즘이 포함되어 있다고 가정해 보겠습니다. 관심사 분리 접근법의 목표는 이러한 의사 결정 프로세스를 분리하고, 버전을 관리하고, 테스트하고, 독립적으로 배포할 수 있는 개별 자산으로 처리하는 것입니다.这样하면 다른 사용 사례(예: 보험료 계산, 보험 심사, 보험 사기 탐지 등)에서 동일한 결정이 필요할 수 있습니다.
복잡한 시스템을 관리 가능한 분리된 구성 요소로 분해함으로써 개발자는 전체 애플리케이션의 무결성을 손상하지 않고 특정 기능을 최적화하는 데 집중할 수 있습니다. 이렇게 하면 개발자는 가장 적합한 의사 결정 프로토콜을 쉽게 다듬고, 궁극적으로 규칙을 설정해야 하는 직원에게 명확한 용어로 전달할 수 있습니다.
스트림라인, 언락, 강화
의사 결정 프로세스를 스트림라인
관심사 분리 접근법의 주요优势은 의사 결정 프로세스를 스트림라인할 수 있는 능력입니다. 의사 결정이 워크플로우에서 분리되면, 회사의 애플리케이션 스위트를 구동하는 기술은 필요에 따라 변경될 수 있지만, 비즈니스의 더广泛한 운영이나 목표를 손상하지 않습니다.毕竟, 비즈니스 결정은 프로그램 논리 뒤의 결정 기준에 대한 깊은 이해를 필요로 하지 않아야 합니다.
또한, 조직은 더 쉽게 시장의 변화를 적응하고, 의사 결정 프로세스를 업데이트할 수 있습니다. 워크플로우 전반에 걸쳐 광범위한 수정을 적용할 필요가 없기 때문에, 이는 전체 집을 재건하는 대신 부엌을 개조하는 것과 같습니다.
회계사는 독립적으로 Excel을 통해 회사 재정을 관리할 수 있듯이, 비즈니스 리더는 결정과 기준을 조정할 때도 마찬가지로 할 수 있어야 합니다. 이는 새로운 트렌드에 대응하고 새로운 사용자 요구에 적응할 때 중요합니다.
AI/ML과 의사 결정 관리의 호환성 언락
의사 결정 논리의 특정 세그먼트가 추출되어 별도의 기업 자산으로 관리되면, 고급 AI/ML 알고리즘을 통합하는 것이 간단한 프로세스가 됩니다. 이는 특히 선언적 결정과 결합하여 데이터 기반의 통찰력과 지능형 의사 결정의 전체 잠재력을 활용할 수 있는 새로운 가능성의 영역을 열어줍니다.
적응성과 확장성 강화
비즈니스 리더의 기준 목표는 항상 시장에 더 나은 제품을 더 빠르게 출시하는 것입니다. 그러나 관심사 분리 접근법은 더 많은 것을 달성할 수 있습니다.
주목할 점은, 이는 비즈니스 결정과 영향을 미친 기준에 대한 직접적인 가시성을 제공하고, 새로운 기술 능력을 기존 애플리케이션을 대체하지 않고 무결하게 통합할 수 있으며, AI/ML을 핵심 비즈니스 운영에 더 깊이 도입할 수 있는 기회를 생성합니다. 즉, 내부 애플리케이션에서 의사 결정 프로세스를 분리하면, 회사는 소프트웨어 애플리케이션 시장의 발전과 함께 적응하고 확장할 수 있는 추가적인 방법을 제공합니다.
이론 이상
관심사 분리는 단순한 이론 이상입니다. 이는 저코드 및 노코드 솔루션을 강화하기 위한 실제 전략으로, 디지털 시대에 비즈니스 운영 방식을 변革합니다.
금융 기업, 의료 기관, 제조 시설 등은 운영 효율성의 향상, 개발 주기의 단축, 및 AI/ML 알고리즘과 의사 결정 관리 간의 호환성의 증가를 경험하고 있습니다.
비즈니스 결정과 코드의 복잡한 블록에 작성된 기준을 독립적으로 관리할 수 있는 능성을 제공함으로써, 회사는 상당한 경쟁 우위를 얻을 수 있습니다. 이 접근법이 AI/ML 시스템의 채택을 강화하는 것이 추가적인 증거입니다.
의사 결정 프로세스를 해방시키고, AI/ML과 의사 결정 관리 간의 협력을 촉진함으로써, 조직은 새로운 혁신의 시대를 열어, 기술적 중단에도 불구하고 번창할 수 있는 위치에 설 수 있습니다.
