Doctoral Thesis DIS-2012-02

BibliographyRadeschütz, Sylvia: Business Impact Analysis - Konzept und Realisierung einer ganzheitlichen Geschäftsanalyse.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Doctoral Thesis (2012).
208 pages, german.
CR-SchemaH.2.3 (Database Management Languages)
H.2 (Database Management)
KeywordsData-Warehouse-Konzept; Prozessanalyse; Prozessmanagement; Data Mining
Abstract

Immer mehr Unternehmen setzen auf die Etablierung von Geschäftsprozessen, die verschiedene Unternehmensanwendungen integrieren, anstatt die einzelnen Geschäftsfunktionen separat für sich auszuführen. Geschäftsprozesse werden hierzu als Workflows formalisiert und modelliert und auf einem Workflowmanagementsystem rechnergestützt zur Ausführung gebracht. Auf diese Weise können die Unternehmen schnell und möglichst noch vor der Konkurrenz auf neue Marktsituationen reagieren und ihre Produkte bzw. Geschäftsprozesse z.B. auf neue Kundenwünsche anpassen. Für eine bestmögliche Anpassung der Workflows an neue Anforderungen und eine wirkungsvolle Optimierung der Geschäftsprozesse ist eine genaue Analyse der Ablaufdaten erforderlich. Die Analyse umfasst neben den Zeitmessungen des Ablaufs u.a. auch die von den Geschäftsprozessen referenzierten Dateneingaben und Datenausgaben.

Um die Workflows jedoch wirklich wettbewerbsfähig zu halten, fehlt ein entscheidender Aspekt bei heutigen Analyseansätzen: die Berücksichtigung von Informationen aus anderen Unternehmensanwendungen, die zwar nicht im Workflow selbst integriert wurden, aber dennoch wertvolle Daten für wichtige Modellierungsentscheidungen enthalten. Solche ganzheitlichen Geschäftsprozessoptimierungen sind heutzutage nur mit Hilfe von großen manuellen Anstrengungen in der Integration und Analyse der Informationen möglich. Die Durchführung einer ganzheitlichen Optimierung birgt demnach zahlreiche neue Probleme in diesen Bereichen, die zunächst gelöst werden müssen: Das semiautomatische Matchen der Geschäftsprozessdaten mit den operativen Daten aus anderen Unternehmensanwendungen und die Umsetzung ihrer gemeinsamen Analyse mit Hilfe von neuen Verfahren.

In dieser Arbeit werden Konzepte zur Realisierung von Lösungen zu der Integration und der ganzheitlichen Analyse dieser Daten vorgestellt. Diese Art der umfassenden Unternehmensanalyse wird hier Business Impact Analysis (BIA) genannt. Die Integration für BIA steht im Mittelpunkt dieser Arbeit. Das Integrationsverfahren wendet eine Matchregeln gemäß einer wohldefinierten Kontrollstrategie, die die optimale Reihenfolge der Regelanwendungen bestimmt, auf die Workflowdaten und operativen Daten an, um sie miteinander auf Schemaebene zu kombinieren. Bei jeder Kombination wird ein Ähnlichkeitswert zwischen den kombinierten Daten berechnet. Wenn der Ähnlichkeitswert über einem durch den Benutzer festgelegten Schwellwert liegt, wird die Kombination der Daten als neuer Match in die Ergebnismenge aufgenommen. Die Regelbasis enthält semi-automatische Regeln für das Kombinieren von Daten, die zuvor durch semantische Begriffe aus einer Ontologie annotiert wurden. Des Weiteren gehören automatische Regeln zur Regelbasis für das Matchen von nicht oder nur teilweise annotierten Daten. Außerdem sind Filterregeln in der Regelbasis dafür zuständig, die berechneten Ähnlichkeitswerte gemäß der Übereinstimmung in der Struktur der jeweiligen Kombinationselemente anzupassen. Die Kombinations- und Filterregeln beruhen auf existierenden und neuen Matchverfahren.

Die Analyse für BIA in dieser Arbeit setzt die Erstellung eines integrierten Data Warehouses voraus. Diese Arbeit stellt zwei Architekturmodelle vor, um solch ein Warehouse aufbauen zu können und gibt eine detaillierte Einschätzung ihrer Anwendbarkeit für BIA.

Die Analyseverfahren für BIA können auf beiden Architekturansätzen des Warehouses durchgeführt werden. Die Arbeit entwickelt SQL-Analyseoperatoren, um die integrierten Daten in OLAP-Anfragen so zu evaluieren, dass sich neue Erkenntnisse für die Geschäftsprozessoptimierung ergeben. Außerdem gibt die Arbeit Anhaltspunkte, wie die Operatoren im Mining-Verfahren für BIA verwendet werden können. Die Integrations-, Warehousing- und Analyseansätze sind in einer prototypischen Implementierung umgesetzt. In Experimenten wird die Effektivität der Matchregeln untersucht und der Gewinn in der Menge und Qualität der Matchergebnisse gegenüber existierenden Verfahren erläutert. Weitere Messszenarien zeigen die Benutzbarkeit der Warehousing- und Analyseansätze für BIA. Insgesamt lässt sich zeigen, dass mit dieser Arbeit durch die Anwendung der Integrationsregeln und Analyseoperatoren auf dem integrierten Data Warehouse eine solide Grundlage geschaffen werden kann, auf der es möglich ist, eine gewinnbringende ganzheitliche Geschäftsprozessoptimierung durchführen zu können.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Mitschang, Bernhard (Prof. Dr.-Ing. habil.)
Entry dateNovember 26, 2013
   Publ. Institute   Publ. Computer Science