비즈니스 규칙은 비즈니스 내에서 고객 이름, 고객의 주문 등과 같은 개체 간의 관계를 규정함으로써 일상적인 의사결정의 길잡이 역할을 합니다. 이렇게 조직의 비즈니스 활동을 구체적인 비즈니스 로직으로 변환함으로써 소프트웨어 엔지니어와 비즈니스 분석가가 이러한 규칙을 워크플로우 툴이나 기타 애플리케이션 내에 적용하여 프로세스 자동화를 가능하게 할 수 있습니다.  비즈니스 규칙이 없으면 프로세스 업데이트가 더 힘들고 시간 소모적인 작업이 될 수 있습니다. 그리고 각종 문서에서 사람의 실수 및 불일치가 발생할 수 있습니다. 기업은 조직 차원에서 비즈니스 규칙을 구현함으로써 올바른 이해 관계자가 능률적으로 일하게 하여 불만을 최소화하는 방식으로 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 

비즈니스 규칙 및 비즈니스 요구사항 비교 
 

비즈니스 규칙과 비즈니스 요구사항을 혼동하는 사람들도 있지만, 사실 이 둘은 서로 다른 별개의 용어입니다. 비즈니스 환경에서 각각 어떻게 쓰이는지 살펴봐야 합니다.

비즈니스 규칙은 문서화되었거나 문서화되지 않은 정보를 수집하여 다양한 조건문으로 변환함으로써 자동화 시스템의 기초를 마련합니다. 예컨대 구매 주문서(Purchase Order)를 처리할 때 비용에 따라 전혀 다른 승인 프로세스가 적용되기도 합니다. 미화 5,000달러 미만의 툴과 서비스는 매니저 승인만 받으면 되지만, 금액이 클수록 경영진의 승인이 필요할 수 있습니다. 비즈니스 규칙에서는 고위 경영진 아니면 1차 라인 매니저에게 인보이스를 전달하는 임계 기준을 설정하는 방식으로 이러한 프로세스를 공식화합니다. 이와 같은 조건문은 다양한 비즈니스 프로세스에 적용됩니다.

비즈니스 요구사항은 특정 프로젝트에 대한 성공 기준을 설정합니다. 프로젝트를 완수하는 데 필요한 작업 및 리소스를 지정하면, 각 팀에서 목표 달성을 위해 미비한 점과 장애 요인을 더 명확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 활동은 대개 비즈니스 프로젝트를 시작할 때 수행함으로써 이해 관계자를 대상으로 기대 수준을 설정하고 프로젝트 완수에 추가로 필요한 사항을 해결합니다. 

비즈니스 규칙은 여러 가지 방식으로 분류될 수 있으며, 정보의 소스에 따라 분류가 달라질 수 있습니다. 그러나 어떤 분류에서든 비즈니스 규칙은 대개 "IF-THEN", "IF-ELSE", "ONLY IF", "WHEN" 등과 같은 형식적인 논리 한정자(logic qualifier)를 사용하여 나타냅니다. 이러한 구문은 다음과 같이 다양한 유형의 비즈니스 규칙에 쓰입니다.

• 제한조건(Constraint) 규칙 개체 구조에 제한을 두는 조건을 설정합니다. 이는 3가지의 규칙 하위 세트로 나눌 수 있는데, 바로 자극과 반응(stimulus and response) 제한조건, 연산(operatoin) 제한조건, 구조(structure) 제한조건입니다. 자극과 반응 규칙에서는 어떤 행동이 이루어지려면 조건이 참이 되어야 합니다. 연산 제한조건 규칙은 특정 연산의 전후에 제한을 둡니다. 그리고 구조 제한조건 규칙에서는 클래스, 개체, 이들의 관계를 중심으로 반드시 지켜야 할 정책을 설정합니다.
  
  
• 파생(Derivation) 규칙 어떤 조건 하에 다른 정보로부터 사실을 추론할 수 있는지를 정의합니다. 이 규칙은 2가지 하위 세트로 나뉘는데, 추론(interence) 규칙과 계산(computation) 규칙입니다. 추론 규칙은 어떤 사실이 참일 경우 특정 결론을 내릴 수 있음을 지정합니다. 계산 규칙은 추론에 알고리즘을 활용합니다. 

이러한 규칙 유형이 규칙 엔진의 기반이 되어 각 조직에서 비즈니스 결정을 자동화함으로써 고객 주문, 배송과 같은 다양한 프로세스에 속도를 낼 수 있게 합니다. 비즈니스 전반에 걸쳐 일관된 정책을 적용하기 위해서 이러한 프로세스를 언제 시작, 중지 또는 변경해야 하는지를 안내하여 비즈니스 프로세스를 개선합니다.

비즈니스 규칙은 다양한 적용사례에 쓰이는데, 여기에는 내부 또는 외부 제한조건이 적용될 수 있습니다. 여기에는 다음 항목이 포함됩니다.

• 규정 준수: 관리 당국에서 금융, 보험, 헬스케어, 마케팅 등 다양한 업종을 대상으로 엄격한 규칙을 적용할 수 있습니다. 비즈니스 규칙은 규제 기관에서 검토하는 모든 문서가 해당 요건을 충족하도록 지원할 수 있습니다. 
  
  
• 신청 승인: 금융 및 부동산 시장에서는 주택 대출 또는 임대 부동산 신청 프로세스에 비즈니스 규칙을 활용합니다. 예컨대 조직에서 신용 점수가 특정 임계 기준에 미달하는 신청자는 거절할 수 있습니다. 
  
  
• 구독 서비스: 기업에서는 지정된 기한(일) 내에 결제가 이루어지지 않으면 해당 고객에게 서비스를 중단하는 데 비즈니스 규칙을 활용할 수 있습니다. 그러면 수익이 창출되지 않은 고객에게 리소스를 낭비하는 일이 없게 됩니다. 
  
  
• 구매 주문 및 반품: 비즈니스 규칙은 소매 업종에서도 적용할 수 있습니다. 이를테면 특정 제품에 대해 30일의 기한을 두고 이를 경과하면 반품 요청을 거절할 수 있습니다.
  
  
• 개인화: 기업에서는 마케팅 자동화 도구를 사용하여 방문자 속성을 기준으로 웹사이트를 맞춤화할 수 있습니다. 즉, 마케터는 비즈니스 규칙의 모음을 활용하여 각기 다른 타겟 그룹에 메시지를 전달합니다. 예컨대 웹사이트를 다시 방문하는 사람에게는 이 홈페이지에서 마지막으로 조회했던 제품 카테고리의 사진을 보여줍니다. 신규 방문객에게는 이 회사에서 가장 인기 있는 제품의 이미지를 보여줍니다.

조직에서 비즈니스 규칙을 활용함으로써 비즈니스 운영을 간소화하고 그에 따라 간접 비용의 부담을 줄이면서 여러 가지 이점을 누릴 수 있습니다. 

• 효율성 제고: 애플리케이션과 워크플로우에 비즈니스 규칙을 프로그래밍함으로써 장기적으로는 시간을 절약할 수 있습니다. 규정이나 회사 기준의 변화로 인해 비즈니스 규칙을 업데이트해야 하는 경우, 소프트웨어 애플리케이션 전체를 수작업으로 업데이트하지 않고 프로그램의 해당 요소만 업데이트하면 됩니다. 일반적으로 이러한 업데이트는 비즈니스 분석가와 같은 비기술적 인력으로 처리 가능합니다. 즉, 기술 인력은 더 복잡한 비즈니스 문제 해결에 투입할 수 있습니다. 
  
  
• 일관성 향상: 비즈니스 규칙을 적용하면 각종 태스크를 일관성 있게 실행할 수 있습니다. 구체적인 기준을 충족해야 특정 태스크가 실행되기 때문입니다.  예컨대 관리 당국에서 특정 문서의 작성을 요구할 수 있습니다. 기업에서 맞춤형 템플리트를 제작하여 모든 필수 항목을 입력할 때까지는 완료 상태로 표시되지 않게 할 수 있습니다. 그러면 모든 비즈니스 규칙을 정확히 구현할 경우 사람의 실수가 줄어듭니다. 경영진도 규정 준수 요건을 충족하고 있어 불필요한 비용이나 제재가 발생하지 않을 것임을 확신할 수 있습니다. 
  
  
• 복잡성 감소: 비즈니스 규칙을 문서화하면 다른 LoB와 팀에서도 이 문서를 다른 워크스트림에 재사용할 수 있게 됩니다. 그러면 조직 전 범위에서 복잡성이 줄어듭니다.  

프로세스 마이닝 및 기타 비즈니스 분석을 통해 사내에서 비즈니스 규칙 적용이 가능한 영역을 파악하여 이러한 이점을 제대로 누릴 수 있습니다. 

대응 능력이 뛰어난 애자일 조직을 운영하기 위해 의사결정 프로세스 자동화 소프트웨어를 사용하여 다른 비즈니스 컴퓨팅 프로세스와는 별개로 비즈니스 규칙을 관리할 수 있습니다. 특히, 비즈니스 규칙 관리 시스템(BRMS)에서는 다른 애플리케이션 및 프로세스에 의존하지 않으면서 비즈니스 로직의 생성 및 구현을 실시간으로 자동화할 수 있습니다. 그러면 의사결정 로직의 단일 저장소를 전사적 범위에서 손쉽게 공유할 수 있게 됩니다. 

의사결정 로직을 정의하고 관리하는 공용 도구, 그리고 공용 런타임 환경을 이용하면, 기술 지식이 많지 않은 개발자와 이해 관계자 모두 자동화된 의사결정 프로세스를 효율적으로 구현하고 변경할 수 있습니다. 아울러 대규모 환경에서도 복잡한 규칙 세트를 일관성 있게 적용하는 것이 가능합니다.

비즈니스 규칙 엔진은 하나 이상의 비즈니스 규칙을 비즈니스 로직으로 변환합니다. 이 로직은 런타임 프로덕션 환경에서 실행됩니다. 현재 비즈니스 규칙 엔진 대부분은 종합 BRMS 솔루션에 통합되어 있습니다. 이 솔루션은 서비스 지향 아키텍처나 마이크로서비스 기반 아키텍처에 통합할 수 있습니다.  최신 BRMS에서는 대개 머신 러닝 또는 규칙 기반 전문가 시스템을 접목하여 의사결정을 최적화하고 고객 경험을 개선하고 더 원활한 운영을 지원합니다.