Обзор DecisionBrain, поставщика программного обеспечения для поддержки принятия решений
Вернуться к Анализу рынка
Компания DecisionBrain, основанная в 2013 году и имеющая штаб-квартиру в Париже с дополнительными офисами в Гонконге, Италии и Соединенных Штатах, предлагает набор решений по поддержке принятия решений, которые решают сложные задачи в планировании, планировании, управлении персоналом, логистике и операциях цепочки поставок. Как самофинансируемая компания с долгосрочным партнерством с IBM, она акцентирует внимание на прочной, настраиваемой платформе с низким кодом, которая без проблем интегрирует математическую оптимизацию с установленными методами машинного обучения для улучшения прогнозирования и принятия решений. С разнообразными вариантами развертывания - от локальных и на месте установленных решений до контейнеризованных облачных решений масштаба - DecisionBrain позволяет организациям быстро настраивать индивидуальные приложения, адаптированные к их уникальным операционным ограничениям, тем самым предоставляя объяснимые, действенные результаты для повышения эффективности и производительности.
Обзор компании
Компания DecisionBrain была основана в 2013 году и имеет штаб-квартиру в Париже, Франция, с дополнительными офисами в Гонконге, Италии и Соединенных Штатах 1. Как самофинансируемая компания с долгосрочным партнерством с IBM 2, DecisionBrain сосредотачивается на предоставлении программного обеспечения для поддержки принятия решений, которое решает сложные задачи планирования, планирования, управления персоналом, логистики и управления цепочкой поставок.
Что предлагает решение
Программные решения DecisionBrain разработаны для:
- Оптимизации операционных решений: Предоставление индивидуальных систем поддержки принятия решений, которые позволяют организациям сравнивать несколько сценариев, интегрируя передовую оптимизацию планирования и планирования.
- Улучшения прогнозирования: Сочетание традиционных статистических методов с машинным обучением для улучшения прогнозов продаж и спроса 3.
- Поддержки критических бизнес-процессов: Адресация основных областей, включая производство, управление цепочкой поставок, логистику, планирование персонала и обслуживание - области, где стандартные готовые приложения часто не соответствуют требованиям.
Технические механизмы и архитектура
Модульная платформа с низким кодом (DB Gene)
Платформа DB Gene предлагает “80% готовый” фундамент, который эксперты могут быстро настроить, чтобы удовлетворить уникальные требования каждого клиента. Такой подход минимизирует время разработки - обычно 3-6 месяцев по сравнению с полностью индивидуальными проектами - обеспечивая более быстрое время до получения ценности 14.
Оптимизационный движок (DBOS)
Оптимизационный сервер DecisionBrain (DBOS) разработан для выполнения вычислительно интенсивных задач оптимизации. Он интегрируется без проблем с широко используемыми решателями, такими как IBM CPLEX и Gurobi, и включает продвинутые функции, такие как мониторинг задач в реальном времени и повторное выполнение выполнения для поддержки сложных моделей принятия решений 5.
Веб-интерфейс и масштабируемая платформа (IBM DOC)
В сотрудничестве с IBM, IBM Decision Optimization Center (DOC) предлагает настраиваемый веб-интерфейс с полным управлением сценариями, панелями инструментов, диаграммами и конфигурациями перетаскивания. Этот дизайн, ориентированный на пользователя, обеспечивает, что даже не технические бизнес-пользователи могут легко взаимодействовать с сложными моделями оптимизации. Недавние обновления версий внесли улучшения, такие как мягкое прерывание обработки, улучшенные разрешения и интеграция с Python для дальнейшего увеличения удобства использования и гибкости 67.
Компоненты искусственного интеллекта и машинного обучения
Гибридная интеграция
Решение включает машинное обучение для генерации прогнозов и прогнозирования ключевых бизнес-переменных. Смешивая традиционные статистические методы с установленными методами машинного обучения, DecisionBrain дополняет свои основные модели оптимизации для предоставления более точных и действенных результатов 3.
Скептическая перспектива на утверждения об искусственном интеллекте
Хотя платформа рекламируется как “основанная на ИИ”, подробное исследование показывает, что ее предсказательные возможности опираются на традиционные, отраслевые стандартные практики, а не на прорывные глубокие инновации в области ИИ. Гибридная система объединяет проверенную математическую оптимизацию с стандартным прогностическим анализом для получения объяснимых результатов, даже когда “ИИ” в значительной степени служит зонтичным термином для этих интегрированных подходов.
Развертывание, интеграция и позиционирование на рынке
Модель развертывания
Система DecisionBrain предлагает разнообразные варианты развертывания. Она поддерживает локальные и предприятийские установки с использованием контейнеризации (с использованием Docker), а также развертывание на масштабе облака с использованием Kubernetes или OpenShift. Эта гибкость позволяет организациям выбирать модель инфраструктуры, которая лучше всего соответствует их операционным и безопасностным требованиям 4.
Интеграция с внешними системами
Платформа имеет надежные API и предварительно настроенные компоненты, которые обеспечивают беспрепятственную интеграцию с другими бизнес-системами, такими как IBM Watson Studio и различные службы данных, чтобы обеспечить согласованную поддержку принятия решений в предприятии.
Доказательства на рынке и внешние профили
Внешние профили на платформах, таких как Tracxn, Societe.com, LinkedIn и CB Insights, указывают на то, что DecisionBrain является устойчивой, самофинансируемой и прибыльной компанией. Его стратегические партнерства, особенно с IBM, дополнительно подчеркивают уверенность в его технологиях и позиции на рынке 891011.
DecisionBrain против Lokad
DecisionBrain и Lokad представляют два различных подхода к поддержке принятия решений в управлении цепями поставок. DecisionBrain акцентирует внимание на модульной платформе с низким уровнем кода, которая использует установленные оптимизационные решатели (такие как IBM CPLEX и Gurobi) и поддерживает несколько моделей развертывания, включая предприятийские, локальные и контейнеризованные облачные решения, что делает ее привлекательной для организаций, ценящих быструю настройку и интеграцию с существующими системами. В отличие от этого, Lokad сосредотачивается на полностью облачной, комплексной квантитативной оптимизационной платформе, построенной вокруг своего собственного языка Envision, специфичного для области. Подход Lokad сильно ориентирован на вероятностное прогнозирование, глубокое обучение и дифференцируемое программирование для автоматизированного, предписывающего принятия решений в цепях поставок. В то время как DecisionBrain придает приоритет дружественной пользователю гибридной модели с крепкими связями с традиционными методами оптимизации, Lokad ориентирован на клиентов, ищущих высокопрограммируемое, данных-интенсивное решение, характеризующееся передовым машинным обучением и автоматизацией принятия решений.
Заключение
DecisionBrain предоставляет практическую, настраиваемую поддержку принятия решений благодаря сочетанию математической оптимизации и машинного обучения. Его фокус на платформе с низким уровнем кода, модульной и гибкой развертыванием делает его привлекательным вариантом для организаций, нуждающихся в быстрых, настраиваемых решениях для сложных операционных задач в управлении цепями поставок. Однако его метка “ИИ-ориентированная” следует понимать в контексте интегрированных и традиционных методов оптимизации, а не в революционных прорывах в области ИИ. По сравнению с платформами, такими как Lokad, DecisionBrain предлагает более традиционный, гибридный подход, который акцентирует удобство интеграции и гибкость развертывания, в то время как Lokad преследует высокопрограммируемую, полностью облачную стратегию, ориентированную на интенсивные квантитативные приложения в цепях поставок.