多维数据分析在业务管理流程系统中的应用

李硕 齐林海

华北电力大学控制与计算机学院，北京 102206

引言

1主要论述了工作流技术在电力系统流程的重要性，参考文献2使用流程挖掘技术对电力系统进行分析，流程挖掘技术主要是对流程进行的挖掘，效果是对流程进行的优化。参考文献3将多维数据分析技术应用到电力企业管理中。而本文主要是研究多维分析技术在管理流程当中的应用，通过对数据的分析，为管理者的决策提供了帮助。

随着电力行业信息化建设的深入，越来越多的大型电力企业开始梳理自身业务流，希望把可提供决策的多维数据分析和自身相关业务流程相集成。这种业务流程和集成是未来绩效管理的一个核心要素。另一方面，随着越来越多的BI和业务流程管理软件商认识到了两者之间集成的重要价值，“流程到数据”的解决方案将逐渐流行。电力部门正在寻找一个更好的方式把决策流程和现有的业务流程结合起来，以便企业绩效。因此，BI解决方案必须包括一个连贯的机制来定义和使用业务流程，同时BI也必须包含有分析和报告企业绩效的机制。

1 以服务为中心的业务流程活动管理与监控

1.1 电网接入评估流程

电网接入评估涉及的用户及部门主要有用电用户、市供电公司营销部、市供电公司发策部、省电力公司发策部、省电力公司营销部等，在建模的时候，需要把各个部门的权限和主要工作考虑进来。主要流程如下：用户填写初步资料由市营销部进行审核，如果通过，用户向市发策部提交接入方案进行内部审核。当电压等级小于35kv时，市发策部直接给出方案的批复，若通过，则由市营销部出具用电方案。当电压等级大于35kv时，由省公司各个部门进行联合评审，满足要求，由省公司发策部进行方案批复，再由市营销部出具用电方案。

1.2 流程监控的业务目标

为提高效率，需要对上述流程进行监控。流程监控是对于业务操作的记录，它一方面保存了业务运行的业务数据，如在某个节点上所消耗的时间，另外一方面也保存了流程本身的信息，如时间信息和所属行业等。从运行的角度来看，流程监控软件会按照分析人员规约的流程监控模型收集系统业务事件，加以分析处理，进而将其转化为对于业务人员具有明确含义的关键业务指标，并以图形化的方式将分析结果展现在用户面前。

业务目标是整个业务流程管理构建过程的起点，它描述了为提高效率所需要达到的条件，其描述方式通常是使用自然语言，如“在某一节点上所消耗的时间缩短10%”、“2013年总的消耗时间缩短5%”等。业务目标可以认为是高层管理人员按照战略规划为整个组织所设定的里程碑，它不仅可以作为业绩的体现，也可以作为员工绩效考核的基础。

为了实现以上需求，从运行层面来看，面向服务的业务流程管理需要提供如下功能：

首先，业务流程管理必须支持从各种数据源提取有意义的业务数据，并将它们组合成为具有明确业务含义的关键绩效指标(KPI)，这些数据源主要是关系型数据库。

其次，业务流程管理需要针对流程运行的异常情况及时发送相关预警消息。业务人员在访问界面上设定某些关键绩效指标的阀值，当指标取值一旦超出预期范围，系统需要为业务人员发送预警消息，其手段可以是在操作页面上进行报警提醒、采用邮件、即时消息或是短消息等；

最后，业务活动监控需要以报表的形式对于历史数据做出相应的统计，系统按照特定的纬度对于数据做分类计算，如按照产品种类、时间范围或是空间范围等，这些统计数据以为管理人员提供了直观的交互界面。

2 业务流程管理与商业智能结合

商业智能为高层管理人员提供了一种量化的决策分析支持手段，它从历史业务数据入手，通过挖掘当前数据模式与预测未来趋势，BI为管理人员制定长期的宏观调控奠定了良好基础。而业务流程管理则关注流程执行层面，它注重的是短期战术的执行，提供了更加精细的监控手段。从本质来看，商业智能关注的是长期规划的问题，而业务流程管理解决的是短期战术执行的问题。

通过流程的建立，在不同流程上进行的操作得到数据。在根据这些数据建立起相应的多维分析模型，从而有机的把业务流程管理与商业智能结合起来。本流程的设计,主要从业务指标规约、数据维度分析和预警消息定义三个方面进行考虑。对于流程中的一个节点而言，首先设计事实表与其他属性进行关联。其中，在当前节点的消耗时间作为度量值，并作为KPI衡量业务绩效。其他属性包括行业id、类型id、区域id分别作为其他表的外键。还有时间key作为秒表，同时也是时间表的主键，包括开始时间和结束时间。即通过时间key作为外键关联到时间表。触发器体现在程序中，并为不同的节点设定不同的阀值。设定两个级别的阈值，当消耗时间超过第一级别的阈值时，启动低级别的预警。超过第二级别的阈值时，启动高级别的预警。

3 OLAP多维数据分析

3.1 多维数据库的建立

常用的多维数据结构主要有星形架构和雪花型架构。雪花型架构适用于业务关系较为复杂的情况，由于电网接入业务相对较为简单，所以采用星形架构更能直观的表现业务数据之间的关系。星形模型通过数据仓库建立起基于数据的集成系统，可以为用户提供报表服务，并分析服务对象。星形模式由一个包含主体的事实表和多个维度表组成。采用关系数据库结构，处于核心位置的是事实表，并通过外键与维度表相关联。事实表将各种不同的维度表连接起来，维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联，从而建立起各个维度表对象之间的关联。如图1所示：

图1 事实表与维度表的关系

事实表主要包含了特定事件的度量值，是可以用于衡量业务质量的关键属性。维度表主要包含了存储在事实表中的特征数据级一些拓展属性。每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联。这种结构的优点是使用户能够很容易的从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字。再通过这些关键字连接到中心的事实表进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。

电网接入流程的主要数据包括用于存储流程相关数据的接入流程表CI_Process，所属行业表CI_ IndustryType，接入类型表CI_LoadType，所属地区表ZC_Unit。用户最关心的数据就是在某一流程上消耗的天数，所以把该数据作为度量值。同时把所属流程、接入类型、时间、所属地区、所属行业抽取到事实表中并建立事实表CI_OLAP_FACT，并把这几项作为不同的维度建立多维数据，同时在接入流程表中抽取出时间作为时间维度表Time_OLAP。结果如图2所示：

图2 多维数据库的设计

3.2 对不同维度数据的分析

下面通过SQL Server的SSAS工具，展示了如何通过企业业务流程进行多维分析。一部分维度是进行多维数据分析的基本维度,除此以外,流程数据的多维分析包含了自身特有的维度,这些维度体现了工作流多维数据分析的特征。不同的维度,流程多维数据建模的指标也不同,下面以电网接入流程为例,对这些维度进行分析。

(1)时间维

任何一个流程节点都有一个开始时间，这是时间维重要的一个属性。时间维是多维数据模型中最基本的维度之一,通过设置时间维度，可以对不同时间段同一流程进行比较，或者是同一时间段内的不同流程，可以更加直观和深入了解特定时间段的流程进展情况。时间维一般是和其他维度一起作为条件完成切片工作的。

(2)信息类别维

接入申请可以在不同的地区。地区维也是多维数据模型中常见的维度之一。由于不同地区的条件不同，发展也有快慢之分，都对电网申请造成了不同程度的影响。从数据角度来讲,不同地区处理的数据是不同的。通过设定这样的维度,决策者可以观察和分析由于流程处理数据的不同,而产生的处理效率不同的情况。在接入流程的多维数据中，信息类别维还包括所属行业维和接入类型维。从不同的信息类别维度中，可以通过切片操作，具体了解不同地区、行业或者是接入类型的流程进展情况。

图3中Type Id对应了不同的接入类型，通过该切片，可了解不同的接入类型的消耗时间情况。

图3

(3)流程维

流程维是工作流多维数据分析所特有的维度。建立流程维度,可以直观的比较不同流程的执行效率,在电网接入里用户最关心的数据是消耗的时间。流程最基本的组成元素就是状态,在电网接入流程中包括待审批状态,分为审批通过和审批不通过,通过分析流程中这些活动消耗的时间,发现影响整个流程效率的状态:首先是在一个流程中反复出现某一种状态,这说明流程存在冗余,导致效率低下。但要想找出具体原因，到底是电网设备的问题还是员工素质的原因或者是其他原因，就需要通过进一步分析该任务的详细信息;其次可以发现流程中消耗时间很少的活动,则说明该活动存在的意义不是很大，通过进一步的考察和对足够时间该活动的数据的分析,可以考虑去掉该状态或将活动归并到其他流程中,从而精简流程。

图4中OPID表示不同的流程所对应的ID，从图中可以看出每个流程的消耗时间情况。

图4

4 结语

通过商业智能和业务流程的结合，不仅优化了接入流程，还可以帮助决策者更准确的做出判断，关注于优先处理的事情，在整体上大大提高了电网接入评估的效率。

参考文献

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