商務智能系統(tǒng)中流程倉庫的研究與設計.pdf

1、業(yè)務流程是企業(yè)運行的基礎，流程管理水平的高低將直接的影響到流程執(zhí)行的效率及企業(yè)的績效。目前業(yè)務流程管理(BPM)與商務智能(BI)作為主要的信息化管理方式被企業(yè)廣泛采用。隨著企業(yè)的發(fā)展，不同部門間信息交流的需求不斷增加，促使企業(yè)對各信息系統(tǒng)進行融合，實現(xiàn)機構內(nèi)部的信息共享。同時，由于不同企業(yè)間的合作頻繁，如果沒有一個標準也很難實現(xiàn)信息的溝通。面對日漸復雜的業(yè)務流程，外加信息量的不斷增大，需要將BPM與BI結合來提高企業(yè)的工作效率，本文的

2、重點之一就是業(yè)務流程智能(BPI)。
　　本文將已有的流程評估體系融入流程智能系統(tǒng)的設計過程，通過流程挖掘或OLAP分析之后得到的數(shù)據(jù)用于流程評估系統(tǒng)，用戶根據(jù)自己的需求取舍評估后的數(shù)據(jù)，進一步保證了挖掘及分析結果的質(zhì)量，使得整個系統(tǒng)更加完整。為了迎合流程評估，本文對初始流程模型進行了重建，對模型中的元素分別給出定義并采用形式化語言進行描述。為了更好的表達流程倉庫對流程日志數(shù)據(jù)的處理，本文采用XES標準流程日志格式存儲日志數(shù)據(jù)，并

3、對流程倉庫元數(shù)據(jù)做了詳細的研究分析，然后分析了XML Schema在流程倉庫元數(shù)據(jù)定義中的應用。在現(xiàn)有的理論基礎上提出了面向流程評估的流程倉庫模型(AOPWM)并給出定義，闡述了事實表中的事實度量的計算方法，采用多元線性回歸及梯度下降法訓練出流程中節(jié)點的一組權重，便于后續(xù)計算客戶滿意度以及流程評估中計算評估得分。搭建好AOPWM之后，介紹了兩種主要的流程倉庫數(shù)據(jù)分析方式，OLAP與流程挖掘。對流程挖掘領域經(jīng)典的α算法進行了改進，解決了α