BPM/SOA把业务和技术统一在“服务”中

在企业寻求创新业务模式以获得竞争优势的背景下,业务流程管理(BPM)与面向服务的架构(SOA)相结合,有效缩小了业务流程模型与信息系统之间的差距,提升了流程优化的灵活性与效率。

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 经历了本世纪初的网络泡沫破灭,越来越多的企业把注意力集中在了降低成本上。在《经济学家》上的一份调查报告提到,53%的首席执行官认为扩大市场份额是当今首要目标,50%的人认为扩大销售收入是首要任务。为了实现业务增长,越来越多的企业正在寻找创新业务模式,以取得竞争优势。《经济学家》调查还发现,54%的企业管理人员表示,从现在起到2010年,新型的业务模式将超越新产品和服务,成为公司竞争优势更主要的来源。应对新型业务模式的创新要求,管理学界提出了诸如业务流程再造(Business Process Reengineering, BPR)等许多方法论。在流程再造的实践中,管理方法论结合IT做实施,就产生了业务流程管理(Business Process Management, BPM)。
 
IT生来就是作为提高公司竞争优势的一个重要手段。在过去的几十年里,IT帮助企业在诸如人力资源管理、采购、报销、制造、供应链管理等等方面实现了业务自动化,对企业运作效率的提高是有目共睹的。随着应用的深入,原来“孤岛”的IT系统逐渐要求互通互联。不仅如此,伴随企业对业务创新的强烈要求,IT系统的互通互联要求能够随需应变,根据业务“任意”组合。应用需求的发展,对IT提出了更高的组件化和标准化要求。虽然诸如面对对象分析和设计,乃至更早的IT系统分析设计理论,都曾经帮助解决了当初IT应用中诸多的问题,但已经无法满足业务流程创新的步伐。SOA就是对最新的应用 需求发展做出的回应,试图以更高抽象度IT系统方法论来解决问题。
 
如果把信息技术和业务管理看作提高企业运作效率和效能的两个方向的努力,这两个方向之间的鸿沟正在逐渐弥合。其中BPM代表了管理方向上结合IT的最新尝试,而SOA则是信息技术试图以屏蔽技术细节和提供更高程度的系统功能抽象,用业务方向能够理解的语言来表达技术核心价值。虽然目前还远不能说BPM/SOA解决了问题,但是可以说这个组合优胜于以往的任何一种方法。
 
具体来说,对于业务流程的分析研究,始终都有一个从模型向应用系统转化的问题。在管理学中,对业务流程的分析研究虽说发明了许多成熟的建模工具,帮助业务人员方便有效的构建和优化流程模型。但问题是这些工具只是停留在可视化辅助建模上(visual aid),所有最后的模型还要交付给IT人员去实施。就算按照最流行面对对象的方法,IT人员在拿到模型之后,无论是把它转化成用例图(Use Case)还是活动图(Activity Diagram),总之先要转化为IT的语言,然后再细化实现。管理语言表述的流程模型和IT方法复述的信息系统模型之间,总会有概念理解和表达方式导致的差异问题。而BPM /SOA的组合能有效的减少差距。在这里,SOA提供更高程度的信息系统功能抽象,服务层面的抽象让信息系统功能直接匹配业务流程上单个活动的粒度;而BPM流程建模过程中,组成业务流程模型的基本活动不再只是可视化辅助建模的图形元素,而是能够实实在在地映射到信息系统提供的具体服务。再辅佐以自动代码创建和系统部署辅助,建模过程就类似等同于信息系统构建过程,避免了管理语言和IT语言翻译引起的差距。再进一步,同步的业务流程模型和信息系统具有流程优化重构的灵活性和高效率。
 
BPM/SOA的结合点是就是“服务”。无论对BPM还是SOA,两者都是能够独立存在和运用的。SOA通过信息系统抽象,提供标准接口的服务,BPM指导业务流程创建,消费服务。服务抽象层和业务流程层的配合,具有前所未有的灵活性,两者结合带来效用倍增。这是BPM/SOA组合方案的最大推动力,通过“服务”业务和技术获得了统一。
 
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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