The value of a decision can be increased through analyzing the decision logic, and the outcomes. The more often a decision is taken, the more data becomes available about the results. More available data results into smarter decisions and increases the value the decision has for an organization. The research field addressing this problem is Decision mining. By conducting a literature study on the current state of Decision mining, we aim to discover the research gaps and where Decision mining can be improved upon. Our findings show that the concepts used in the Decision mining field and related fields are ambiguous and show overlap. Future research directions are discovered to increase the quality and maturity of Decision mining research. This could be achieved by focusing more on Decision mining research, a change is needed from a business process Decision mining approach to a decision focused approach.
DOCUMENT
Analyzing historical decision-related data can help support actual operational decision-making processes. Decision mining can be employed for such analysis. This paper proposes the Decision Discovery Framework (DDF) designed to develop, adapt, or select a decision discovery algorithm by outlining specific guidelines for input data usage, classifier handling, and decision model representation. This framework incorporates the use of Decision Model and Notation (DMN) for enhanced comprehensibility and normalization to simplify decision tables. The framework’s efficacy was tested by adapting the C4.5 algorithm to the DM45 algorithm. The proposed adaptations include (1) the utilization of a decision log, (2) ensure an unpruned decision tree, (3) the generation DMN, and (4) normalize decision table. Future research can focus on supporting on practitioners in modeling decisions, ensuring their decision-making is compliant, and suggesting improvements to the modeled decisions. Another future research direction is to explore the ability to process unstructured data as input for the discovery of decisions.
MULTIFILE
Sinds september 2015 is de ‘business rule management wereld’ / ‘decision management wereld’ weer een standaard rijker: The Decision Model and Notation (DMN). De Object Management Group (OMG) heeft deze nieuwe standaard uitgebracht met als doel een standaard taal te creëren om 1) requirements voor beslissingen en 2) de beslissingen zelf te modelleren. De adoptie van DMN heeft een wat lange aanloop gehad, maar begint nu serieuze vormen aan te nemen. Om deze reden brengen wij een vierdelige serie over DMN en het gebruik van DMN uit. In deze introductie, deel 1, gaan we in op de basis van The Decision Model and Notation.
LINK
The Dutch main water systems face pressing environmental, economic and societal challenges due to climatic changes and increased human pressure. There is a growing awareness that nature-based solutions (NBS) provide cost-effective solutions that simultaneously provide environmental, social and economic benefits and help building resilience. In spite of being carefully designed and tested, many projects tend to fail along the way or never get implemented in the first place, wasting resources and undermining trust and confidence of practitioners in NBS. Why do so many projects lose momentum even after a proof of concept is delivered? Usually, failure can be attributed to a combination of eroding political will, societal opposition and economic uncertainties. While ecological and geological processes are often well understood, there is almost no understanding around societal and economic processes related to NBS. Therefore, there is an urgent need to carefully evaluate the societal, economic, and ecological impacts and to identify design principles fostering societal support and economic viability of NBS. We address these critical knowledge gaps in this research proposal, using the largest river restoration project of the Netherlands, the Border Meuse (Grensmaas), as a Living Lab. With a transdisciplinary consortium, stakeholders have a key role a recipient and provider of information, where the broader public is involved through citizen science. Our research is scientifically innovative by using mixed methods, combining novel qualitative methods (e.g. continuous participatory narrative inquiry) and quantitative methods (e.g. economic choice experiments to elicit tradeoffs and risk preferences, agent-based modeling). The ultimate aim is to create an integral learning environment (workbench) as a decision support tool for NBS. The workbench gathers data, prepares and verifies data sets, to help stakeholders (companies, government agencies, NGOs) to quantify impacts and visualize tradeoffs of decisions regarding NBS.
Uitkomsten van besluitvorming bij overheidsinstanties kunnen gemakkelijk de publieke waarde vergroten of schenden. In dit onderzoek wordt een nieuwe, aan besluitvormingsondersteuning gerelateerde methode ontwikkeld om een positieve bijdrage aan de publieke waarde te leveren.
Uitkomsten van besluitvorming bij overheidsinstanties kunnen gemakkelijk de publieke waarde vergroten of schenden. In dit onderzoek wordt een nieuwe, aan besluitvormingsondersteuning gerelateerde methode ontwikkeld om een positieve bijdrage aan de publieke waarde te leveren.Doel Hoewel de besluitvorming deels wordt beveiligd door op regels gebaseerde procedures die deze professionals moeten volgen, en deels door informatiesystemen, is decision mining een nieuwe techniek die, eenmaal correct toegepast, de kwaliteit van de besluitvorming voor publieke waarde zou kunnen verbeteren. Aanpak Door samen te werken met een reeks overheidsinstanties (Belastingdienst, UWV, IND, DUO, SVB, NVWA en Rijkswaterstaat) kunnen technologieën worden ontwikkeld voor het kunnen toepassen van decision mining. Dit ook met als doel uiteindelijk inzetbaar te kunnen zijn bij deze instanties. Resultaten Het ontdekken van uitdagingen van decision mining bij overheidsinstanties Het ontwikkelen van technieken voor: Het ontdekken van beslissingen uit data door middel van decision mining Beslissingen op conformiteit controleren door middel van decision mining Beslissingen verbeteren door middel van decision mining, vanuit een perspectief van publieke waarde Develop a method for using decision mining. Looptijd 20 november 2020 - 20 november 2025 Cofinanciering Dit onderzoek wordt gefinancierd door de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
