Business Impact Analysis - Konzept und Realisierung einer ganzheitlichen Geschäftsanalyse

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.

More and more companies focus on the establishment of business processes, that integrate various enterprise applications, instead of executing all business management functions separately. Therefore, business processes are formalized and modeled as workflows and are executed on a computer-based workflow management system. In this way, companies can react very quickly (and hopefully before their business rivals) to new market situations e.g. to new customer requests. For the best possible adaptation of workflows to new requirements and an effective business processes optimization a detailed analysis of the executed data is required. The analysis includes the time measurements of the process execution, but also input and output data that is referenced by the business process. In order to keep the workflows truly competitive, a crucial aspect is missing in today’s analytical approaches: the consideration of information from other enterprise applications, which was not integrated in the workflow itself, but still contains valuable data for modeling important decisions during process design. Nowadays, such global business process improvements are only possible by means of large manual effort in the integration and analysis of this additional information. Enabling such a comprehensive optimization involves therefore many new problems in these areas that have to be solved first: The semi-automatic matching of the business process data with operational data from other enterprise applications and their joint analysis with the help of new methods. In this thesis concepts are presented to realize solutions for the integration and global analysis of this data. This kind of comprehensive analysis in a company is called here Business Impact Analysis (BIA). The focus of this work is the integration for BIA. The new integration methods apply a rule set to workflow data and operational data according to a well-defined control strategy that determines the optimal sequence of rule applications in order to combine the data at schema level. For each combination, a similarity value between the combined data is calculated. When the similarity value is above a threshold value that was given by a user, the combination result of the data is included into the result set as a new match. The rule set contains semi-automatic rules for combining data, which was previously annotated by semantic concepts from an ontology. Furthermore, it includes automatic rules for the matching of non- or only partially-annotated data. In addition, filtering rules are in the rule set that are responsible for adjusting the calculated similarity values according to the correlations in the structure of the respective combination elements. The combination and filtering rules are based on existing and new matching approaches. The analysis approach for BIA in this work requires the creation of an integrated warehouse. This work introduces two architectures in order to build such a warehouse and it provides a detailed estimation of their applicability to BIA. The analysis methods for BIA can be performed on both architectural approaches of the warehouse. The work develops SQL analysis operators to evaluate the integrated data in OLAP queries so that new knowledge becomes evident for business process optimization. Moreover, the work shows how the operators can be used in the mining process for BIA. The integration, warehousing and analytical approaches are implemented in a prototypical implementation. In experiments, the effectiveness of the matching rules is examined and the gain in the quantity and quality of the match results compared to existing methods is explained. Further measurement scenarios show the usability of the warehousing and analytical approaches to BIA. Overall, it should be emphasized that this work can be used to create a solid foundation by the application of integration rules and analysis operators on the integrated warehouse, on which it is possible to conduct a profitable integrated business process optimization.