（管理科学与工程专业论文）基于数据仓库的业务过程智能核心组件的构建.pdf

ab s t r a c t ab s t r a c t a l o n g w i t h d e v e l o p m e n t o f t h e g l o b al e c o n o m y a n d t h e i n f o r m a t i o n e c o n o m y , m o r e a n d m o re e n t e r p r i s e a r e d e p e n d i n g i t s e l f o n t h e i n f o r m a t i o n t e c h n o l o g y , w h i c h h a s b e c o m e t h e m o s t n e c e s s a r y c o n d i t i o n f o r t h e s u c c e s s o f t h e e n t e r p r i s e . b u s i n e s s p r o c e s s m a n a g e m e n t i s j u s t w h a t t h e e n t e r p r i s e n e e d t o e ff e c t i v e l y i n t e g r a t e i t s c u r r e n t a v a i l a b l e i n n e r a n d e x t e r i o r r e s o u r c e s , o p t i m i z e t h e b u s i n e s s p r o c e s s , e ff e c t i v e l y s u p e r v i s e t h e e x e c u t i o n o f s t r a t e g i c p l a n ， i n o r d e r t o a s s u r e t h a t t h e s t r a t e g i c p l a n r e al i z e . b e c a u s e o f t h e h u g e a n d g r o w i n g a m o u n t o f t h e i n f o r m a t i o n a n d d a t a g e n e r a t e d b y e n t e r p r i s e t h a t n e e d t o fi n d a m e t h o d o r a t e c h n o l o g y t o e x t r a c t u s e f u l a n d d e c i s i o n - a n a l y s i s - s u p p o r t i v e i n f o r m a t i o n t o m a k e t h e m a r k e t i n g s t r a t e g i c p l a n . h o w e v e r , t h e e m e r g e n c e o f t h e t e c h n o l o g y o f d a t a wa r e h o u s e s e p a r a t e s t h e o p e r a t i o n - t y p e a n d a n a l y s i s - t y p e e n v i r o n m e n t s , a n d t h e t e c h n o l o g y i s a b l e t o c o n t e n t t h e d e m a n d o f d e c i s i o n s u p p o r t a s i t s c o m b i n a t i o n w i t h t h e d a t a m i n i n g t e c h n o l o g y a n d t h e o l a p t e c h n o l o g y . t h i s re s e a r c h i s m a i n l y a b o u t t h e a n al y s i s a n d d e s i g n o f t h e d a t a w a r e h o u s e - b a s e d b p ms , i n w h i c h p re c i s e l y d e s c r i b e s t h e s t r u c t u r e a n d f u n c t i o n o f b u s i n e s s p r o c e s s a n d p e r f o r m a n c e i n d a t a w a r e h o u s e ， a n d m e a n w h i l e , c r e a t e s a n e w s t r u c t u r e o f t h e e n t i r e b p ms b a s e d o n t h e d a t a w a r e h o u s e t e c h n o l o g y . i n t h i s r e s e a r c h , d a t a w a r e h o u s e t e c h n o l o g y w h i c h i s u s e d f o r t h e b u i l d o f b p m s c o u l d h e l p e n t e r p r i s e u s e r s t o a n al y s i s , m o n i t o r , p r e d i c t , c o n t r o l a n d o p t i m i z e t h e b u s i n e s s p r o c e s s . a ft e r al l , t h i s re s e a r c h w o r k s o u t a c ase b a s e d o n a c o m p a n y , a n d m a k e s s o m e i m p o r ta n t a n d p r o p e r a d v i c e . a s m e n t i o n e d a b o v e , a ft e r r e s e a r c h i n g o n m a n y ass o c i a t e d k n o w l e d g e o f t h e b p ms fi e l d , t h i s p a p e r p u t s f o r w a r d t h e s t r u c t u r e a n d f u n c t i o n o f t h e d a t a w a re h o u s e - b a s e d b p ms . a n d t h i s i s n o t o n l y v a l u a b l e f o r r e s e a r c h , b u t al s o f o r a p p l i c a t i o n , i n t h i s p a p e r , d a t a w a r e h o u s e t e c h n o l o g y h a s p e r f o r m e d i t s b r i l l i a n c e a n d i m p o r t a n c e i n b u s i n e s s p r o c e s s m a n a g e m e n t . k e y w o r d s : b u s i n e s s p r o c e s s ma n a g e m e n t s y s t e m ; b u s in e s s p ro c e s s i n t e l l i g e n c e ; p roc e s s m i n i n g e n g i n e ; d a t a wa r e h o u s e ; b u s i n e s s p r o c e s s p e r f o r ma n c e ; 1 1 南开大学学位论文版权使用授权书 本人完全了解南开大学关于收集、保存、使用学位论文的规定， 同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版 本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、 缩印、 扫描、 数字化或其它手段保存论文; 学校有权提供目 录检索以及提供 本学位论文全文或者部分的阅览服务; 学校有权按有关规定向国家有 关部门或者机构送交论文的复印件和电子版; 在不以赢利为目的的前 提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 学位论文作者签名: n 1 年 s 月 2-zs 经指导教师同意，本学位论文属于保密，在年解密后适用 本授权书。 指导教师签名:学位论文作者签名: 解密时间:年月日 各密级的最长保密年限及书写格式规定如下: 内 部 5 年( 最 长5 年， 可 少 于5 年) 秘密1 0 年 ( 最长1 0 年， 可少于1 o 年) 机密*z 0 年 ( 最长2 0 年， 可少于2 0 年) 南开大学学位论文原创性声明 本人郑重声明: 所呈交的学位论文， 是本人在导师指导下， 进行 研究工作所取得的成果。 除文中已 经注明引用的内容外， 本学位论文 的研究成果不包含任何他人创作的、 己公开发表或者没有公开发表的 作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集 体， 均己在文中以明确方式标明。 本学位论文原创性声明的法律责任 由本人承担。 学 位 论 “ 作 者 签 “ : o a 年f月-i ii 月 第一章 绪论 第一章 绪论 本章针对本研究的研究意义、研究内容、研究目的进行了讨论，最后给出 了本研究的论文框架。 第一节 研究意义 业务过程管理是一种以构造规范化的业务过程为中心，以提高企业的绩效 为目 的的 系统的 方法o 1 。 它能 够理解 用户定义、 实现自 动化， 改善企业的 业务过 程及其绩效。与业务过程重组不同的是，业务过程管理不是对企业的业务过程 进行彻底性再设计，而是根据企业的实际情况，对企业的过程进行规范化设计 及改进。 随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展，企业需要从海量信息数据中 提取 ( 检索、查询等)制定市场策略的信息就显得越来越重要了。这种需求既 要求联机服务，又涉及大量用于决策的数据，而传统的数据库系统己无法满足 这种需求. 数据仓库技术的出现，将操作型环境和分析型环境进行了分离，划清了数 据处理的分析型环境与操作型环境之间的界限，从而由原来的以单一数据库为 中 心的 数据 环境发 展为以 数据仓库为中 心的 一种新的体系化环境2 1 。 数据仓库技 术以改进后的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段，以统计分析技 术作为分析数据和提取信息的有效方法，通过人工智能、神经网络、知识推理 等数据挖掘方法来发现数据背后隐藏的规律，从而实现从 “ 数据一 信息一 知 识”的过程，为企业的管理阶层提供各种层次的决策支持。 本研究的核心内容是基于数据仓库的业务过程智能组件的构建，在提出了 较为 完 整的 业务 过程 管 理系统( b u s i n e s s p r o c e s s m a n a g e m e n t s y s t e m , b p m s ) 的体系结构后，对该体系结构进行了层次分解并逐层介绍各个组成部分的功能 作用;另外主要对该系统中业务过程和绩效指标的数据仓库表示及存储结构的 分析和设计。 本研究将数据仓库技术应用于b p ms ， 对企业的过程管理提供了有 效的支持， 而且与其它b p ms 不同， 它可以帮助企业对已有过程数据进行分析、 第一章 绪论 监测、预测、控制和优化。本文最后给出了相关的案例及分析结果，映证了本 研究的观点。 综上所述， 本研究在对众多b p ms 领域的研究成果进行综合论证的基础上， 提出了 基于数据仓库的b p m s体系。它不但具有研究性还具有应用性，使得数 据仓库这一有力的技术工具在企业过程管理方面充分发挥了其决策支持的作 用。 第二节 研究内容、目的 一、研究内容 本研究的内 容主要由以 下几个方面组成: 首先， 本 研究的 主要内 容是b p m及b p m s ; 第二，本研究的所依附的技术工具是数据仓库技术: 第三，本研究提出的 b p ms体系结构是在对过程表示方法研究基础上提出 的，因此本研究中会涉及到过程表示方法，尤其是用数据仓库技术对过程进行 逻辑表示和存储; 第四，本研究涉及到过程绩效指标体系，以及绩效指标体系在数据仓库中 是如何得以表示和存储; 综上所述，本研究的核心内容就是 b p ms中的业务过程智能核心组件 ( b u s i n e s s p r o c e s s i n t e l l i g e n c e . b p i ) 过程和绩效的数据仓库表示 和具体的结构， 最重要的是根据过程的数据仓库表示和存储来演化出相应的绩效指标的数据仓 库表示和存储，使两者具有很高的关联性。 二、研究目的 关于b p m和b p ms 的研究己 经获得了许多的成果， 它们支持过程再造和管 理，支持与之相应的过程绩效评价，但是它们却很少用到数据仓库技术，即使 应用了 数据仓库技术， 却也较少将过程演化出相应的绩效指标对其进行评价， 也就是说没有将数据仓库技术应用到过程表示和存储以及绩效的表示和存储 上。那么，很显然，这样就会使 b p ms存在一些局限性:对以往的过程数据缺 第一章 绪论 少历史分析，就不会发现存在问题的过程，就很难对正在运行的过程有指导、 监测和预测功能，也就更难实现对存在问题的过程的优化和改进了。 本文主要的研究目 的就是从这个研究领域的一个新的角度切入，对其进行 再研究，同时提出了 相应的 b p ms体系结构，以 及包含过程及绩效的数据仓库 的体系结构。 第三节 论文框架 第一章是绪论。包括研究的相关信息，有研究背景、研究目的、研究对象、 研究内容、研究方法等等。 第二章是相关理论回顾。包括了业务过程管理 ( b u s i n e s s p r o c e s s m a n a g e m e n t , b p m) 和业务过程管理系统( b u s i n e s s p r o c e s s m a n a g e m e n t s y s t e m , b p m s )系统的基础 概念、知识、和理论:还包括了 数据仓库技术的相关概念、 理论和发展应用情况;此外，对于业务过程和过程绩效体系进行了讨论，提出 了基于过程层次性的绩效体系结构。 第三章是基于数据仓库的业务过程管理系统结构和功能。首先给出了一个 例子，通过例子分析了一般的业务过程管理系统的功能模块的组成，然后提出 了基于数据仓库的业务过程管理系统的体系结构并进行了功能分解和说明。 第四章是业务过程管理系统核心组件。首先对该体系结构中的各个组件进 行了功能分解和说明，然后针对业务过程智能组件的结构和功能以及业务过程 挖掘引擎的结构和功能进行了详细的说明和论证。 第五章是过程数据仓库的设计。首先对业务过程数据仓库的特点、功能和 作用进行了研究讨论，接着应用数据仓库分析与设计的方法，在确定了过程数 据仓库的五大主题之后，对过程数据仓库中的事实表和维表进行了逻辑设计， 并给出了详细的表格结构和内容。 第六章是案例分析。首先对案例进行描述，接着提出了分类算法，根据实 际数据进行抽样和挖掘处理，最后结合挖掘结果对案例进行合理的解释，同时 给出了建设性的意见和建议。 最后是总结，对研究成果进行了总结，给出了创新点，提出不足之处，并 展望了将来研究的方向和内容。 第二章 相关理论回顾 第二章 相关理论回顾 本章分别对业务过程管理技术、数据仓库技术以及业务过程及其绩效的相 关理论进行了简单的回顾，这三方面构成了本研究的理论基础，为后续章节做 了很好的理论铺垫。 第一节 业务过程管理技术 一、对业务过程管理的理解 业务过程管理 ( b u s i n e s s p r o c e s s m a n a g e m e n t b p m ) 是相关的业务过程变革 领 域 ， 如 业 务 过 程 重 组 ( b u s i n e s s p r o c e s s r e e n g i n e e r i n g , b p r ) 发 展 起 来的。 过 程管理技术也是从早期的工作流管理、 e a i 、 过程自 动化、 过程集成、过程建模 等技术中发展起来的， 从管理理论或战略的层面看， 业务过程管理( b p m ) 就是从 存在内部事件和外部事件的环境中，由一组相互依赖的业务过程出发，对业务 进行描述、理解、表示、组织和维护。从具体实施的层面看，b p m还可分为过 程分析、过程定义与重定义、资源分配安排、过程管理、过程质量与效测评、 过程优化等。 过程管理本身并非新概念，从广义的业务过程概念来说，自从有了社会组 织形式就有了管理，也就有相应的业务过程及其相应的管理。因此，随着管理 水平的不断进步和发展，业务过程管理也在不断的进步和发展。 过程管理正是这样的一个管理体系，它从过程的层面切入，关注过程，形 成了“ 分析、建模、运行、优化”的过程生命周期体系，并在此基础上，不断 重复该生命周期， 循环往复， 不断 满足组织对业务过程新的 要求i 1 .4 1 。 与 此同时， 与过程建模和过程优化等相关的一系列方法、技术和工具也在研究领域和应用 领域获得广泛而深入的发展。 过程管理强调打破原有的职能界限及任务划分，尽可能将跨越不同职能部 门由 不同专业人员完成的工作环节集成起来，合并成单一任务，由单人来完成。 这种集成与合并其实是对员工素质提出了更高要求，企业员工为完成压缩后的 第二章 相关理论回顾 活动，必须具有较强的综合素质。传统模式中的 “ 专才”难以适应新过程的要 求，同时信息技术要对集成后企业活动的运行提供有力的工具支持，否则员工 也难以 迅速适应活动集成的转变，甚至无法胜任新工作过程的要求。 b p m从业务过程的角度对企业进行全方位的管理，并支持业务过程的流转 改进，其核心思想是为企业内及企业间的各种业务提供一个统一的建模、执行 和监控的环境。 b p m 是技术与 业务两条路径的交叉点 5 ,6 ,7 1 。以 往的 信息系统集成技术 过分 的将焦点集中在 i t部分，而忽视了对企业业务的关注。而 b p m技术将业务过 程建模功能和应用开发相结合起来。 从不同的角度审视b p m， 得出的结论不同。 一般的从i t 角度看待 b p m是 “ 由下至上” ，即由数据集成到顶层b p m。 而当业 务人员在 b p m 的上层构建业务过程，帮助 i t人员决定各种功能如何在框架下 实现时， 应以“ 从上到下”的视角看问题。 b p m构成了一个业务人员和i t 人员 职能交叉的工作模式，提供给业务分析人员和开发人员通用的工具，使得应用 集成能够立足于业务和rr 的最佳结合点。 图2 . 1 业务过程生命周期 资料来源:作者设计 第二章 相关理论回顾 “ 过程管理”不等于管理的全部，它只是 “ 管理”中的一个重要组成部分， 或者说是对 “ 管理” 从不同的 角度获得的新的领域知识7 ,9 ,9 1 。 正如同 瓶颈管理、 质量管理是从某一层面切入，过程管理有其自 身的关注重点和一套体系，有着 自己的方法、技术和工具。 一 乙 势 图2 2 过程管理是从管理的过程层面切入 资料来源:作者整理 二、业务过程管理发展的驱动因素 2 1 世纪最需要的业务应用系统是业务过程管理系统 ( b p m) , b p m解决方 案能够帮助公司提高业务运作过程的效率和效果。总结起来，以下三个主要因 素驱动了b p m 的发展和应用: ( 1 )台式计算机技术使用的发展: 从支持个人逐步发展为支持部门乃至整 个公司。 自 二十世纪八十年代，台式计算机开始使用以来，企业不断地寻找新的方 法来扩大计算机为其带来新的价值。最初，台式计算机主要用于字处理和表处 理软件等，以此来提高个人工作效率。随后在局域网、广域网阶段，计算技术 提供电子邮件、群件等服务功能，并且发展极快。 第二章 相关理论回顾 随之而来，传统的业务软件系统开始转向 c / s结构，这又推动了台式计算 机的处理能力。 这些业务应用系统，无论是财务领域、生产领域 ( 如e r p ) ，还 是销售领域和服务领域 ( 如c r m)等，都提高了 地区或部门的生产效率。 互联网代表了计算机技术的最新发展。随着用户的控制能力增强，应用软 件的下一步发展不再是仅仅关注个人或部门的需求，而是把他们紧紧捆在一起， 提高公司整体的生产效率。这种提高将打破部门界限，缩短时间周期，降低成 本，提高对内部、外部顾客的服务水平。 ( 2 )快速响应需求:竞争压力驱使公司要找到新的方法，使工作得更快、 适应得更快，并减少出错。 互联网 注重公司快速共享信息， 更加敏捷地响应。 这没有像建设we b 网站， 或实现网上订单那么容易。他必须做到端对端的业务处理。在所有没有自动化 和管理目 标运转的业务过程中，都存在提高使用计算技术价值的巨大潜力。多 年的研究表明，大多数的业务处理遵从 8 / 2法则。那就是 8 0 %时间的花费在完 成一个典型的业务处理上，称之为 “ 外罩时间“ ( l a g t i m e ) 。 这些花费时间的任 务是等待、排队，或跟踪等，并不能增加业务的价值。而只有 2 0 %的时间用于 业务处理， 称之为“ 任务时间” ， 真正花费在工作任务上。 多数软件， 如e r p 和 c r m解决方案，注重的是减少完成任务的时间，这对于提高质量、缩短任务时 间十分重要。但这样并不能够真正提高整体效率、即使任务时间减少 5 0 %,整 体时间也仅仅能压缩1 0 01 0 0 要大幅提高工作效率，不仅仅注重任务时间，同时要优化公司的业务过程 来减少 “ 外罩时间” 。涉及工作流时，要尽量避免存在外罩时间或空余时间，如 果外罩时间能减少5 0 ，那么整体业务时间就可以减少4 0 yo。许多公司已经注 意到优化部门工作流方案的效果，而且在他们的业务软件系统中也嵌入了工作 流能力。然而，这些解决方案不能有效驱动跨公司的同样类型的业务处理结果， 不能使各种用户人群和软件系统自由进出。 ( 3 ) 嵌入式工 作 流 1 0 .11 1 的 局限 性: 在诸如c r m, e r p 等应 用系统软件中， 业务过程自 动化局限 于实现嵌入工作流，致使其文档管理功能不能满足业务过 程的需求。 在上文中提到的 大多数业务应用系统系统，如c r m, e r p等，多年来，不 断完善已 有的、单一的功能， 尽可能地应用新技术为部门 带来更好利润。其中 许多应用系统目前有 “ 自 动任务路由”的工作流能力，在主要用户中不同类型 第二章 相关理论回顾 的人群之i 1 提供服务，这些能力帮助这些方案实现巨大的部门收益。 当业务需要连接外部的主要用户，或者与其他应用系统共享信息时，就需 要追加成本来技术革新。从工作流的角度来看，这些需求是将新用户和应用系 统集成为一个环境， 这不仅使技术面临挑战，而且使业务也面临挑战。 这是因 为核心应用系统，不是为之而设计的。大多数情况下，这些解决方案的失败， 归咎于对投入的过高期望或主要用户缺乏经验。 三、b p m与工作流等相关技术的关系 工作流技术1 2 , 13 是根据一套程序规则， 全部或部分的 执行文档、 信息或任务 由一方 ( 人、机器或系统)传向另一方的活动。它通过详细设计过程中的活动。 每个活动的 输入和输出、 活动的顺序( 包括可能的分支和循环逻辑) 以 及活动的参 与者，形成一系列的特定的步骤。这种工作流系统使得人的大多数活动和自 动 化水平受到限制。这种预先设定好的静态过程随着时间的改变不易变化，有时 不能够适应企业对业务过程变化的快速反应的需求。 在日 新月异的市场环境中， 企业坚持己 定义好的静态的业务过程是一件比较困难的事情。随着管理理论和 信息技术的发展，b p m能够适应企业业务过程动态变化的特性。 b p m 的出 现是基于工作流等一些相关技术，在功能上有些相互交叉，但是 b p m与它们也有区别。 与b p m相似， 工作流将过程逻辑和过程执行分开， 使信 息系统能快速的适应过程的变化，但它们也有不同: 从产生的背景来看，工作流的概念起源于生产组织和文档自 动化领域，它 十分强调任务和文档的概念， 而b p m是在e a 、 工作流和b p r等一系列技术或 理念的基础上发展起来的，b p m 中的过程概念已经超出了任务的集合的这一范 畴。 从对业务过程的管理来看，工作流侧重于业务过程的自动化，强调业务过 程的自 动或部分自 动执行。自 动化是业务过程管理的重要部分，但不是全部。 b p m是业务过程管理的整体解决方案， 它涵盖了业务过程的建模、 运行、 监控、 分析、优化、重组等多个方面，以及从生产管理到战略管理的各个层次。 从对业务过程类型的理解来看，工作流侧重于管理结构化的过程，而b p m 对过程的并行、协同 和分布的支持能力更强. 解决这个问题的另一个方法是， e a i 技术( e n t e r p ri s e a p p l i c a t i o n i n t e g r a t i o n : 第二章 相关理论回顾 企业应用集成) 1 4 ,1 5 1 。 大多数e a i 的 部署提供了 在不同 应用系统之间 数据转换 的途径，但是不能在业务相关的边界来连接这些系统。一旦数据转移，应用系 统可以作为功能单一的系统继续运行。 简单的部门应用系统的设计并不是为了满足跨部门、跨软件、跨用户的业 务处理。当 考虑多种不同类型的计算环境时，这些嵌入式的解决方案存在的问 题是非常大的。极为常见是对于一个公司来说，所有的办公业务都在一个应用 系统上进行。如果公司试图加强他们的业务系统工作流功能，他们要有二、三、 四或更多的系统来运行自动处理业务。但是当业务需要扩展到应用系统之外时， 就遇到了真正的管理挑战。 很容易想象这样一种困扰i t经理的可怕i t环境: 多 个设计环境，多个管理环境，多个用户接口。 嵌入式工作流方面的经验和快速响应组织的需求驱使企业寻找新的解决方 案。考虑到过去几年技术使用方法己有很大的发展，新的解决方案必将能够提 高公司的效率。所谓业务过程管理系统 ( b p ms )就是这样一种解决方案。 四、业务过程管理的一般定义 通过 上 面的 讲 述， 在这里 给出b p m的 一 个一 般 定义 1 6 ,1 7 j . b p m既是指一种技术又是指一个概念。它为改进特定的操作性过程设定了 目 标、策略。 b p m技术通过跟踪与协调所有人、系统交互中的工作流和信息， 实现业务过程的自 动化和管理。b p m是通过对必要的人员、系统、应用和应用 组件进行编制和整合，建立业务过程的模型并加以执行的软件和工具。 这里还涉及到了b p m所处的一些环境， 包括过程建模环境、开发环境、 过 程测试与模拟、过程引擎、规则引擎、过程管理软件包、行政工具、知识库、 集成层和表示层。 第二节 数据仓库技术 一、数据仓库的概念和特征 数据仓库 1 8 , 19 兴 起于9 0 年代， 它以 关系数据库， 并行处理和分布式 技术的 飞速发展为 基础， 它是解决信息技术( i t ) 在发展中一方面拥有大量数据， 另一方 第二章 相关理论回顾 面有用信息却很贫乏这种不正常现象的综合解决方案。 目 前，已建立和使用的数据仓库应用系统都取得了明显的经济效益，在市 场竞争中显示了强劲活力。数据仓库将大量用于事务处理的传统数据库数据进 行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织12 0 1 。数据仓库的逻辑 结构可分为近期基本数据层、 历史数据层和综合数据层( 其中综合数据是为决策 服务的 ) 。数据仓库的物理结构一般采用星型结构的关系数据库。 星型结构由 事 实表和维表组成，多个维表之间形成多维数据结构。星型结构的数据体现了空 间的多维立方体。这种高度集中的数据为各种不同决策需求提供了有用的分析 基础。 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化的数 据集合，用于支持管理决策。 面向主题是与传统数据库面向应用相对应。主题是一个在较高层次上将数 据归类的标准，每一个主题对应一个宏观的分析领域;集成是指数据进入数据 仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要 统一原始数据中的矛盾之处， 还要将原始数据结构完成一个从面向应用到面向 主题的转变;稳定是指数据仓库反映的是历史数据，而不是日常事务处理产生 的数据，数据经加工和集成进入数据仓库后是极少或根本不修改的;数据仓库 是不同时间的数据集合，它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分 析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。 数据仓库的开发是由数据模型驱动的，要成功的建立一个数据仓库，必须 有一个比较好的数据模型。数据模型主要有实体关系数据模型、多维数据模型、 面向对象数据模型。 数据仓库除了具有传统数据库管理系统的共享性、完整性、数据独立性外， 还具有下列特征: 1 .数据仓库是面向主题的 传统数据库是面向应用而设计的，它的数据只是为了处理具体应用而组织 在一起的。应用是客观世界既定的，它对于数据内容的划分未必适用分析所需; 主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析 领域，基于主题组织的数据被划分为各自 独立的领域，每个领域有自己的逻辑 内涵，因此，在进入数据仓库之前必须要经历加工与集成，将原始数据结构做 一个从面向应用到面向主题的大转变。 第二章 相关理论回顾 2 .较强的历史性和时间性 数据仓库常常用作趋势预测分析，必须有足够长时间的数据，通常存有各 个主题的不同时间的综合信息， 一般要求历史数据2 - 1 0 年。因此常用操作是追 加操作和历史分析。数据仓库的时间性表现在于以键码标明该数据的历史时期， 由时间维和各主题域一起构成多维数据库。 3 .数据的稳定性 数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据 查询，一般情况下并不进行修改操作。数据仓库的数据反映的是一段相当长时 间内历史数据的内容，是不同时点数据库快照的集合，以及基于这些快照进行 统计、综合、和重组的导出数据，而不是联机处理的数据。数据库中进行联机 处理的数据经过集成输入到数据仓库中，一旦数据仓库存放的数据已经超过数 据仓库的数据存储期限，这些数据将从当前的数据仓库中删去。尽管市场是变 化的，源数据库内的具体事务处理过程亦是变化的，但是，进入数据仓库的数 据则是相对稳定的。 4 .数据的集成性 数据仓库中的数据主要用作分析工作，要对细节数据进行归纳和整理。数 据仓库中的数据来自多个专业应用系统，但并不是对这些数据的简单归并与拷 贝，而是对源数据的增值和统一。数据集成是数据仓库技术的最关键、最复杂 的一步。不仅要统一原始数据中的所有矛盾，如同名异义，异名同义，单位不 统一等，而且要将这些数据统一到数据仓库的数据模式上来，还要监视数据源 的数据变化，以便扩充和更新数据仓库。 二、数据仓库技术中的主题、粒度和维度的概念 对于数据仓库的理解，还需要把握主题、粒度和维度的含义: 1 .主题:主题是一个在较高层次上对数据进行归类的标准，每一个主题基 本对应着一个宏观的分析领域。 基于主题组织的数据被划分为各自 独立的领域， 每个领域有自己的逻辑内涵互不交叉。主题的制定决定了后续的数据组织。面 向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据进行一个完整、 一致的描述，能完整、统一地刻画各个分析对象所涉及的企业各项数据，以及 数据之间的联系。因此数据仓库的数据是模型化的数据，其模型化过程是以分 第二章 相关理论回顾 析主题为线索。 2 .粒度:所谓粒度是指数据仓库中数据单元的详细程度和级别。数据越详 细， 粒度越小级别就越低:数据综合度越高，粒度越大级别就越高。所以根据 分析需要，选择适当的粒度，将会使决策分析简单易行。在数据仓库中，多重 粒度是必不可少的，可以按照决策主题的分析要求在效率与效果之间平衡选择。 3 . 维: 维是指人们观察事物的特定角度， 概念上非常相似于关系表的属性。 数据仓库利用多维分类机制组织大量的数据，并可以按某一维来集成数据. 三、数据仓库与数据库的主要区别 传统的关系型数据库遵循一致的关键模型，其中数据是以表格方式存储， 并且能 用统 一的s q l 语言进行数据访问 ， 它的 主要应用是联机事务处理( o l a p ) 是面向业务层的事务处理，可执行读写操作，实时修改。数据仓库的主要操作 对象是多维数据， 其数据是以陈列方式存储， 它的主要应用是o l a p ， 是面向高 层管理应用的决策分析和决策制定。 数据仓库最根本的特点是物理低存放数据，而且这些数据并不是最新的、 专有的，它们来源于其它数据库。数据仓库的建立，并不是要取代传统的支持 事务型处理的数据库，而是要建立一个支持高层决策分析应用的较全面和完善 的信息应用环境。 尽管数据仓库和数据库有本质的区别，但数据仓库的建立仍然可以利用传 统的数据库。 本研究中就利用o l t p 数据库文件进行抽取转化加载过程构建了 过 程数据仓库，详细内容请参考后续章节。 第三节 业务过程与过程绩效体系 一、业务过程的定义 业务过程，也有叫 做业务流程， 都是英文“ p r o c e s s 的翻译. 关于业务过 程的定义多种多样，下面我们先看看一些学者给出的经典定义: 迈克尔 哈默:业务过程是把一个或多个输入转化为对顾客有价值的输出 的活动。 t h 达文波特:业务过程是一系列结构化的可测量的活动集合，并为特 定的时间或特定的顾客产生特定的输出。 1 2 第二章 相关理论回顾 a l 斯切尔:业务过程是在特定时间产生特定输出的一系列客户、供应 商关系。 h j 约翰逊:业务过程是把输入转化为输出的一系列相关活动的结合， 它增加输入的价值并创造出 对接受者更为有效的输出。 这些不同的定义强调了不同的方面，但是归纳起来可以发现，“ 过程”定义 包括了几个要素:输入、输出、活动、行为、资源、服务、顾客、价值，等等。 二、业务过程的特点 通过上面关于业务过程概念的解析，我们可以发现过程具有以下特点: 目标性:有明确的输出 ( 目 标或任务) 。这个目标可以是一次满意的顾客服 务，也可以是一次及时的产品送达，等等。 内在性:包括于任何事物或行为中。 整体性:至少由两个活动组成。至少有两个活动，才能建立结构或者关系， 才能进行流转。 动态性:由一个活动到另一个活动。过程不是一个静态的概念，它按照一 定的时序关系和逻辑关系展开。 层次性:组成过程的活动本身也可以是一个过程。过程是一个潜逃的概念， 过程中的若干活动也可以看做是 “ 子过程” ，可以继续分解若干活动。 结构性:过程的结构可以有多种表现形式，如串联、并联、反馈等。往往 表现形式的不同，给过程的输出带来很大的影响。 三、关于过程绩效体系的主要研究理论和观点 这里我们要引出过程绩效体系的相关理论，那么先要解决的就是业务过程 和供应链的关系。可以说，业务过程概念是先于供应链概念而产生的，它是对 企业内部和外部一系列相关活动组成的能够完成特定功能的过程的统称，但是 由于企业管理方面理论和实务的发展，就产生了传统管理模式下的业务过程和 现代供应链管理模式下的业务过程。也就是说，供应链管理模式是业务过程在 新的环境下的供应链管理的客体之一。那么，要研究过程的绩效体系，不得不 提到先进流行的基于供应链的过程绩效理论和研究。 供应链研究的权威机构p r t m在s c o r模型中提出了度量供应链绩效的1 1 第二章 相关理论回顾 项指标12 1 1 ，它 们是: 交货情况、订货满足情况 ( 包括满足率和满足订货的提前 期) 、完美的订货满足情况、供应链响应时间、生产柔性、总物流管理成本、附 加价值生产率、担保成本、现金流周转时间、供应周转的库存天数和资产周转 率。 b e a r n o n 2 2 1 从资 源、 产出 和柔性三个方面构建了 供应链绩效评价体系，资源 方面的指标有:总成本、配销成本、制造成本、存货成本和投资报酬率;产出 方面的指标有:销售额、利润额、订单满足率、准时交货、缺货、顾客响应时 间、制造前置时间、运送错误和顾客抱怨;柔性方面的指标包括:时间柔性、 数量柔性、产品柔性和混合柔性。 b r e w e r 和s p e h 12 3 1 :) 供 应 链 管 理提出 了 一 个 供 应 链 平 衡 计 分 卡绩 效 评 价 体 系，从四个方面考察了供应链的绩效，它们分别是:1 )供应链管理的目 标;2 ) 最终顾客利益;3 )财务利益;4 )供应链管理的发展。 l u n n n u s l24 等人在描述制定战略供应链计划的七个步骤的同时， 列举了供应 链绩效的主要考核指标 ( 如下表2 . 1 所示) ， 他认为每一项指标都有三个指标值: 理想值、目 标值和当 前值。供应链绩效管理的目 的就是按照理想值设定目 标值， 既而根据目 标值改进现有的绩效状况。 表2 . 1 供应链绩效的主要评价指标 供应( s u p p l y )供应商的 可靠 性 ( s u p p l i e r r e l i a b i l i t y ) 供应商的 提前期 ( s u p p l i e r l e a d t i m e ) 转换( c o n v e r s i o n )过程可靠性( p r o c e s s r e l i a b i l i t y ) 加t - 时间( c h a n g e o v e r t i m e ) 计划完成情况( s c h e d u l e a t t a i n m e n t ) 交运( d e l i v e ry )订单完成率 ( p e r f e c t o r d e r c o m p l e t i o n ) 补充提前期( r e p l e n i s h m e n t l e a d t i m e ) 运输天数( d a y s o n h a n d ) 需求管理( d e m a n d m a n a g e m e n t )供应链总库存成 本( t o t a l s u p p l y c h a i n i n v e n t o ry) 总周转时间( t o t a l c y c l e t i m e ) 资 料来源:参 考文献【 2 4 1 第二章 相关理论问顾 四、 s c o r模型其绩效体系 s c o r模型是 第一个面向 供应链的 过程参考模型 2 2 6 .2 1 . s c o r模型是于 1 9 %年 底由 美国 供 应链协 会 ( s u p p l y - c h a i n c o u n c i l , s c c ) 发布的 跨行业的 供 应链管理标准，它提供了对供应链进行快速描述和建模的过程参考模型和一系 列实用工具。 s c o r 模型的 基本思路是 将业务过程再 造( b p r ) 、 标杆比 较( b e n c h m a r k i n g ) 及最佳实践分析 ( b e s t p r a c t i c e s a n a l y s i s ) 集成为多功能一体化的模型结构 ( 如 图2 .3 所示) 。 s c o r 使企业间能够准确地交流供应链问 题， 客观地评测其性能， 确定性能改进的目标，并影响今后供应链管理软件的开发。 标杆比较最佳实践分析过程参考模型 获取业务过程的 a s - i s 模型， 推导出 期望的t o - b e 模型. 获取业务过程的 a s - i s 模型，推导出 期望的t o - b e模型: 对相似公司的运营 绩效加以量化， 并基 于行业最优设定内 部绩效目标。 对相似公司的运营 绩效加以量化， 并基 于行业最优设定内 部绩效 目标 分析产生行业最佳 绩效水平的管理方 式和软件解决方法 的特点。 分析产生行业最佳 绩效水平的管理方 式和软件解决方法 的特点。 图2 .3 s c o r模型的 体系 资 料来 源: s u p p ly - c h a i n c o u n c i l , s c o r 7 .0 o v e rv i e w , h o p : / / w w w .s w p ly - c h a i n . o r g / s it e / s c o r 7 b o o k l e t j s p , 2 0 0 5 s c o r 模型采用层次化结构将供应链分为三个层次， 最高层描述了 五个基本 过程 ( 如图2 . 4 ) : 计划 ( p l a n ) 、采购 ( s o u r c e ) 、生产 ( ma k e ) 、配送 ( d e l i v e r ) . 退货 ( r e t u r n ) 。这一层定义了s c o r模型的范围和内容，并确定了企业竞争绩 第二章 相关理论回顾 效目标的基础，是企业建立竞争目标的关键。 图2 a s c o r 模型的 基本过程 资 料来源: s u p p l y - c h a i n c o u n c i l , s c o r 7 .0 o v e rv i e w , h t tp r / / w w w .s u p p ly - c 加沉“ 动i t e / s c o r 7 b