明智的决策是任何业务的关键。整个决策过程需要大量的时间、精力和注意力。而这离不开管理和战略咨询公司的指导。对于管理者来说，了解业务、收集信息、调查备选方案、确定最佳路线并做出决策是至关重要的。在整个过程中，返利机器人是真的吗，管理者80%以上的资源用于搜索相关数据，不到20%的资源用于决策。使用Brevo决策工具，目标是1）减少收集和呈现信息所需的工作，2）提供足够的空间来发现模式并分析它们以回答业务问题。

例如，销售XYZ产品的销售公司经理必须对以下内容进行假设分析：

销售预测以规划未来几年的业务。如果利润增加怎么办？如果雇佣更多的员工呢？如果在营销上花更多的钱呢？等等。

这些信息有助于做出商业决策：

需要投资多少钱？哪些部门需要调查？在资源上要花多少钱？

方法

该方法不仅仅是构建一个应用程序来回答这些问题以供决策，而且在每一步都帮助用户提供有意义的见解，并通过自动提供对数据的见解来引导用户对系统采取行动。这样的见解和模式是典型的ML用例。

然而，当我们谈到业务的ML时，经典方法如下图所示。我们制定一个具体的问题，收集数据，探索，建模并提出。但这并不能完全解决问题。总体而言，用户体验没有得到解决。

重要的是要使整个过程人性化，以识别和解决难点，或者更确切地说是系统可以智能化的机会。我们设计了一个决策工具Brevo-Value-Driver-Tree，通过解决ML问题，结合设计思维过程。

为什么选择SAP-CP-Services？

为了简化决策过程，实施按照设计思维方法得出的解决方案，需要开发一种智能工具，物联网的应用，帮助决策者可视化，大数据分析培训，预测和分析各种业务场景。

我们使用SAP云平台作为平台即服务开发工具，并依赖于JavaScript等开放标准，节点.js和先进的机器学习算法，可靠地符合我们的要求和数据集。

关键影响者算法提供了一个影响者列表，按照他们的排名降序排列，以及他们对选定目标的影响。这有助于自动构建决策驱动树。系统会识别积极和消极的影响因素，用户可以进一步深入了解和分析影响。采用多元线性回归算法推导了冲击措施之间的关系。假设分析可以通过改变一个输入来进行，描述所有的可能性和概率。时间序列预测用于分析时间序列数据中的趋势、周期和波动。它利用历史数据和预测长度，使用SAP HCP predictive services预测未来价值。因此，此功能可帮助业务用户做出更多数据驱动的决策，尤其是与业务规划流程相结合时。

SAP Cloud Platform Experience Maker提供的多项服务用于成功构建解决方案。使用协作工具sapbuild构建了使用Fiori设计原则的交互式原型。有了sapwebide，我们可以部署到云端，测试、开发和构建应用程序。GIT被用来管理源代码、跟踪更改以及与多个用户协调文件。SAPUI5提供丰富的UI控件，大数据与应用，理财返利平台，一致的用户体验，对jQuery的支持对集成第三方库没有任何限制。此外，还使用了Sap Theme Designer、Fiori launchpad和Sap Cloud Platform Portal services来美化解决方案的外观和感觉。

有什么挑战？

构建智能应用：在构建智能应用时，系统希望向用户呈现事件、数据和动作点，而不是用户寻找。我们试图通过同时处理设计思维和机器学习来实现这一点。每一个用户体验的痛点都是用ML-first方法研究的，这有助于我们将痛点转化为智能应用程序的机会。找到正确的算法：当为广泛的用例构建一个工具时，得到为所有用例提供最佳结果的正确算法总是很重要的。不同的算法必须尝试，优化和测试各种数据集。应用程序的响应性交互：当构建具有广泛功能的应用程序时，例如影响分析滑块、节点的临时计算等，mobile-first策略并不总是有效的。进入移动设备的功能必须经过深思熟虑，因此不需要不必要的开发工作。

使用这些SAP云平台服务，我们构建了一个解决方案—Brevo价值驱动树。它是将业务价值（管理者或利益相关者关心的内容，例如利润）与一组驱动因素（任何可能影响价值的变量）联系起来的业务模型的表示。我们可以在一个区域进行模拟，看看它将如何影响其他区域。与其他方法相比，它通过在树结构中提供具有目标值和影响值的场景的可视化来简化日常业务决策。它也很容易与其他决策者共享。