8、业务流程智能的数据仓库设计方法

业务流程智能的数据仓库设计方法

在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越重视业务流程的优化和管理。业务流程智能（BPI）作为一种新兴的领域，旨在通过运用数据仓库和挖掘技术，增强业务流程管理系统的分析能力。本文将深入探讨业务流程智能的数据仓库设计方法，以及如何应对其中的挑战。

1. 业务流程智能概述

现代企业为了提高效率、降低成本和减少人为错误，越来越多地集成和自动化其业务流程。业务流程管理系统（BPMS）被用于优化流程设计和执行，通过记录大量与业务流程执行相关的数据，为日常分析和报告提供基本功能。然而，传统的BPMS在支持全面分析和探索流程数据方面存在不足，其分析能力有限，难以根据特定业务指标量化绩效。

业务流程智能（BPI）是指将商业智能技术（如OLAP分析和数据挖掘）应用于业务流程管理，旨在更好地理解公司的流程并找到改进方法。BPI可以帮助公司提供一致的、基于流程的视图，促进实时业务流程监控，使执行与战略保持一致，并管理企业绩效。BPI通过将流程执行数据以清洗、转换和聚合的形式存储在数据仓库中，克服了标准BPMS的不足。这些数据可以使用OLAP和数据挖掘工具进行分析，以支持各种知识提取任务，包括流程发现、流程挖掘和分析、预测、异常处理、静态优化和动态优化。

2. 相关工作

相关工作主要分为以下几类：
- 增强业务流程分析 ：Grigori等人开发了一套全面的BPI工具套件，用于管理业务流程质量，该套件基于HP Process Manager BPMS实现，包括将流程日志数据传输到流程数据仓库的PDW加载器、从数据中推导复杂模型的流程挖掘引擎以及作为最终用户图形报告工具的驾驶舱。