CN102016844A - 用于映射企业数据的系统和方法 - Google Patents

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CN102016844A CN2009801159046A CN200980115904A CN102016844A CN 102016844 A CN102016844 A CN 102016844A CN 2009801159046 A CN2009801159046 A CN 2009801159046A CN 200980115904 A CN200980115904 A CN 200980115904A CN 102016844 A CN102016844 A CN 102016844A
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Abstract

描述了用于映射企业数据的系统和方法。与企业相关联的信息是从多个源获得的，并被转换以获得格式化数据。编排格式化数据，并确定格式化数据的各部分之间的关系，从中获得与企业相关的商业智能。对格式化数据和商业智能执行多个分析方法。

Description

用于映射企业数据的系统和方法
相关申请交叉参考
本申请要求2008年3月3日提交的美国临时专利申请号61/033,382的优先权，该申请整体上通过引用被结合于此。
发明背景
发明领域
本发明一般涉及企业软件和分析方法，尤其涉及公司绩效管理和商业智能。
相关技术描述
当前部署的商业智能和商业分析方法技术具有有限的映射、综合、预测建模能力。大多数的公司当前关注于过去且具有零碎的信息来作出决策。当今的商业智能技术可以清楚地注意到企业的某些部分，但是不能允许对全盘商业组织的完全理解。例如，具有150亿美金($15B)车队的国立汽车租赁公司试图使其车队库存最小(例如确定节省8亿美金(($800m)))而使收益最大。存在对需求因素外加紧迫和动态的市场情况(例如会议、主要的迁移模式等)进行建模的需求。
发明简述
本发明的某些实施例提供了用于映射企业数据的系统、方法、过程和工具。在这些实施例中的一些中，采用一框架(Luminosity Framework)。此外，提供了用于动态企业模拟的系统和方法。本发明的某些方法可被应用并增强企业软件和分析方法。尤其是，某些实施例使用创新的映射、综合和预测建模技术来扩展公司绩效管理(Corporate Performance Management：CPM)、业务流程管理(Business Process Management：BPM)和商业智能(Business Intelligence：BI)的范围。
附图简述
图1例示出DES与商业智能(BI)的比较。
图2例示出根据本发明的某些方法的概念架构。
图3例示出Luminosity框架本体字段，可通过这些字段来收集映射。
图4至图9是例示出Luminosity框架的某些方面的屏幕截图。
图10描绘了可搜索的查询引擎。
图11描绘了先前构建的查询的视图。
图12例示出企业的高级映射。
图13提供了详细的动态企业模拟(DES)数据流的示例。
图14描绘了映射器如何使处理输出有效。
图15描绘了DES如何允许企业报告设置和配置的运行时验证。
图16至图18例示出与映射器和建模器的DES交互。
图19例示出根据本发明的某些方面的比较工具。
图20例示出根据本发明的某些方面的趋势分析工具。
发明详述
现在将参考附图详细描述本发明的实施例，附图是作为示例性例子而给出的，以使得本领域的技术人员能够实践本发明。特别地，下面的附图和例子并不意图将本发明的范围限制到单个实施例，相反通过对所描述或所例示的元素中的某些或全部元素的交换，其它实施例也是可能的。只要方便，贯穿整个附图将使用相同的附图标记以指代相同或类似部分。在这些实施例的某些元素可部分地或全部地使用已知组件来实现的情况下，只有这些已知组件的对于理解本发明来说有必要的那些部分将被描述，而将省略对这些已知组件的其它部分的详细描述，从而不会使得本发明不清楚。在本说明书中，除非明确地在这里另外提出，否则示出单数组件的实施例不应被认为是限制性的，相反，本发明意图包含包括多个相同组件的其它实施例(反之亦然)。而且，除非明确地提出，否则申请人并不意图把说明书或权利要求中的任何术语归于罕见的或特殊的含义。此外，本发明包含了这里通过例示而给出的组件的当前或未来等价物。
出于本说明书的目的，对数据和数据元素的定义将包括任何电子处理的信息段，对企业的定义被理解为包括任何业务、代理或其它财政上谨慎的实体通常会认为能影响该实体的整个相关范围。
出于本说明书的目的，因素(Factor)被理解为无影响子数据元素的数据元素，度量(Metric)被理解为子和父数据点都被影响的数据元素。出于本说明书的目的，报告(Report)被理解为无被影响的父数据元素的数据元素，且是任何数据元素进入企业相关影响范围的初始入口点。
某些实施例提供用于模拟和优化的工具，这些工具采用动态企业模拟(DES)和优化模型。这些工具可被组合或独立地使用来综合数据，而不管使用软件的系统、采用的系统和商业公共本体的数量和类型。这些工具能允许对信息和数据的解码，以及提供对信息的访问，而不管其在企业内到定制商业模型的位置。相应地，本发明的实施例以数学和/或概念方式使有经验的经营者成为可能，促进了敏捷的运营决策，以及方便了性能优化。
战略上的和战术上的决策制定的底层因素通常是复杂的，商业实体采用了多种系统包括例如：Oracle、SAS、JD Edwards、SAP等。不管目标数据源的数量和类型，这些独立的和/或组合的能力被设计成解码企业信息迷宫，使得用户能够控制即使是最复杂的企业。由于大多数企业并非在单个系统内运行，这些能力允许用户容易地遍历不同种类的多系统环境。这些能力还使得企业能够通过包括现有的系统以便增大和增强整体企业能力和想像力(vision)而从其数据仓库和商业智能(BI)投资中获得额外的价值。
这种对企业的全盘了解能够允许对因果关系集的控制，扩展超出了少数的关键绩效指标(Key Performance Indicator)。这种能力集合利用(harness)来自不同环境的数据，使得数据对Luminosity框架(Luminosity Framework)和DES健壮平台内所开发的定制模型可用。收益自然增长，因为这些能力帮助用户理解、度量、然后模拟和优化他们的绩效，同时理解、量化、估价和分级缩减业务和核算风险。根本上改变了决策支持信息的质量，这些能力的用户将日常化地作出更有知识的选择，以及因此作出不正当的(illicit)极大增强的可作用的基于智能的决策流和绩效。
本发明的某些实施例提供了用于增强企业软件和分析方法的性能和能力的系统和方法，尤其是关于公司绩效管理和商业智能。这里所揭示的新颖系统以各种方式改进并补充了现有技术。
在某些实施例中，采用通常使用Luminosity框架来映射企业的方法。所述方法可包括在其映射中收集关系、算法、风险、行为以及其它有差别的本体分类的映射器。映射器可保留有意义的关系值，例如用户标识、用户对所标识的数据的使用频率、所标识的数据的刷新频率。所述方法还可包括可运用于映射器的企业本体。根据本发明的某些方法的映射器本体足够稳健，以收集、编录和分类数据的位置和行为，以及表征其跨企业相关性和重要性的其它因素。这些因素在数量上可能是巨大的，通常包括50个或更多的元素。
所述方法还可包括采用自现有技术的功能元素，以及能够在多维数据库中收集企业的关系构造的新颖的定制组件，所述多维数据库提供了不断增加的价值，而其它技术是通过会谈以及在纸上刻画注释因素而构造的。一旦在合适的BI工具中收集了关系，映射功能通常不再提供额外的价值。BI工具的例子可在现有技术中找到。
所述方法还可包括使得商业用户能够与企业数据交互的工具和系统。可部署集成的工具，通过从简单到理解、公共商业语言术语以及在可导航的容易辨识的构造中提供各种能力。典型的用户仅仅需要登录到映射器以便探索全部数据元素的因果关系，而其它技术在除高级编程者之外的任何人的能力之上隐藏了这些值和能力。
所述方法还可包括用于综合在其它方面不相关的数据的系统和方法。将理解，所提供的系统和方法实现了与数据格式和编程环境的完全的交互性，包括与包括例如XML、MOSA和NESI标准的标准环境顺应性。
本发明的某些实施例包括被组织为一组元素的多个方法和工具，这些元素可单独或组合使用。在一个例子中，一套工具可包括13个独立的元素，便于映射和使用企业数据以创建静态的和动态的企业模拟。在该例子中，12个元素可以自支持(self-standing)方式作用；然而任何两个或更多组件的聚集通常产生比任何独立组件所提供的能力更多和更大的能力。
该套工具逻辑上被划分成各种类别，包括锚(Anchor)、核心(Core)、高级(Advanced)和首要(Premier)工具。这些术语是被任意选用作为将工具进行分组的手段，其它名称和分组也可被考虑在内。锚工具可包括映射器(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的Luminosity MapperTM)。该映射器能够方便因素和度量的标识和到“实体”数据从顶层到字段层到原始输入的映射。例如，映射器能够方便因素和度量的标识和到企业数据从顶层到字段层的映射。映射器还可方便对数据系统和信息系统的理解，且能精确标识在作出商业决策中所使用的驱动因素。映射器还能收集周期性(如创造和频率)以及数据接触点，如谁创建了数据、谁汇编了数据、谁消耗/读取了数据等。
锚工具可包括报告工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的LuminosityReporterTM)，使用户能够基于用户定义的需求来设计和调用报告，以及创建用户所希望的和确定的预先配置的(预先录制好的(canned))报告。在一个例子中，用户可在任何时候以及按需修改模板，支持XML报告数据结构，允许移植到许多报告编写应用程序(如Crystal ReportsTM等)。从而用户获得了灵活性和便于使用性，同时能够显著降低由于报告修改需要和/或请求所带来的循环生命周期成本。
锚工具可包括建模工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的LuminosityModelerTM)，能够以便于对企业状况的稳健理解同时允许企业经营者评估替代的假设情况的方式来方便处理(crunch)经映射的因素和/或度量，建模和视觉呈现。
核心(Core)工具可包括网关(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的LuminosityGatewayTM)，它能提供对制造流程建模工具、CRM、ERP等的接口，使得驱动企业的商业相关数据、制造能力优化以及风险标识能够与建模器集成。
核心工具可包括证明工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的LuminosityProofTM)，它能使用流程和侦错能力来自动收集、验证和将工作成果与规定的过程步骤相关联，从而便于自动和连续审计。
核心工具可包括趋势分析工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的Luminosity TrendTM)，它能通过商业活动的实时趋势分析来方便商业驱动和风险标识。使用侦错能力，可通过标识非预期的相关性来认识到趋势和未知的关联性。趋势分析工具可基于收集的企业数据来标识重要趋势。
核心工具可包括审计工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的LuminosityHistoryTM)，它能采用侦错技术以方便存储和重放所选时间窗口内所有的商业活动。审计工具使得能够监视和防范内部和外部风险。软件可将指定的活动与任何其它相关活动相关。
高级(Advanced)工具可包括流程管理工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的Luminosity ProcessTM)。流程管理工具可方便关键业务流程的穿线。然后可用规律性和简易性来编排顺应性管理(包括SOX)。
高级工具可包括优化工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的LuminosityProcess Optimization ModerlerTM)。在一个实施例中，优化工具可被具体表现为流程建模引擎，它便于对变化的流程配置的影响以及它们的影响进行数学评估，从而能够通过选择变量和有效配置来优化流程。优化工具可连同流程和映射器一起使用，以标识系统中的时间延迟，从而降低信息等待时间以及拉长决策制定和校正动作的交付周期。从而，本发明的某些方面使得企业能够变得高度适应和敏捷。
高级工具可包括业务功能专用工具。在一个实施例中，人力资源工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的Luminosity HRTM)能够将业务任务映射到各种角色，通过分配适当的资源来暴露效率机会(即较低成本劳动力)，方便人力规划。在某些实施例中，人力资源管理工具可依赖于ERP/CRM和其它商业信息系统。高级工具可包括基准测试工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的Luminosity ScoreCardTM)，它呈现内部分数结果以及其它相关和可用的公司基准点。在另一个例子中，一工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的LuminosityMyScoreCardTM)能够对记账和商业风险和强度计分。此外，一高级工具(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的Luminosity ScoreCardCompareTM)能够被嵌入在软件套件内，以方便最佳商业实践和更大的商业实践之间的比较，包括金融以及有关商业健康状态的其它指标。
首要(Premier)工具可包括自动化工具，能够覆盖和/或包括上述的业务专用功能工具。其它自动化工具可执行自动映射(如奎提公司(KUITY Inc.)提供的Luminosity AutoMapperTM)，尤其是对大多数企业数据的映射功能，利用网络和数据库探测技术和高级算法来确定组织内的正式的、功能性的和基于能力的关系。所有的信息流量都可被关联到那些结构，以首先分类数据关系。在某些实施例中，自动映射工具可递归地将先前分类的数据关联到组织结构，允许对剩余字段的本体映射。高级算法可在先前确定的结构中确定未结构化数据中的偏移，以进一步精炼分类。
本发明的某些实施例提供用于动态企业模拟(DES)的系统和方法，DES提供了对企业数据进行表现、建模和提供分析测试台的能力。DES可包括这里所讨论的方法、工具和处理，首先将企业数据局部化，将数据关系映射到其它数据，然后以对某一给定属性的访问将导致来自以该属性为标记的所有数据的响应的方式将各种属性关联到每个数据点。在一个实施例中，这些属性包括基于XML的数据源‘地址’和唯一的基于XML的数据元素标签。
接着，DES将具有选择属性的该映射的企业提供给顺应DES的的建模引擎，该引擎能够接受经映射的构造，解释例子中的XML标签，对如此映射的企业重建用于用户交互。该例子的顺应DES的建模器使用XML寻址和XML数据标签，被动地抽头所有映射的数据注入点，并开始填充DES建模器。一旦用运行时和历史数据的组合进行了填充，DES建模器就使得用户能够通过在被建模的体系构造内的确切点提供中断值而发起高级分析和假设分析测试方案。最后，顺应DES的应用或特征可被添加到DES以提供额外的、稳健的能力。
在某些实施例中，顺应DES的工具包括映射器、报告器、建模器、网关、证明工具、趋势分析工具、历史/审计工具、流程映射器、流程优化工具和自动化映射器。
映射器方便了因素和度量的标识和到“实体(ENTITY)”数据从顶层到字段层到原始输入的映射；方便了对数据/信息系统的理解，以及对在作出商业决策中所使用的驱动因素在内部和外部源中处于何处的精确理解；收集因素和度量之间的关系；收集周期性(创造和频率)；收集数据接触点(创造源、汇编源等)；其它众多因素。
映射器通常是基于web的应用，它与本地多维数据库后端接口。映射器允许用户记录保持着本体数据属性的线程(Thread)，然后提供通过对表主键使用一对多关系链接来以父/子关系链接线程的能力。
报告器提供了对查询的支持。一旦被链接，映射器数据库可向自包含的查询引擎返回相同填充的本体，使得允许映射器的高级和独特的查询能力。
建模器通常是多维数据库，它能随着映射器报告对映射的企业构造的改变而被动态地精炼。支配建模器的自修改能力的规则集能够被结构化，使得每次作出对映射的修改时，都创建和链接一次级数据中断字段。该数据中断链接可使得顺应DES的模型能够用运行时数据进行假设分析方案。建模器还可提供使用内建(baked-in)的分析方法工具集来执行定制分析法的能力，并可用另一顺应DES的分析工具包来扩充。
在一个实施例中，网关是被构造成允许按照用户指定的那样一个数据定义到另一数据定义的行处理速率(line-rate)映射的柱形数据库。图形用户界面使得“选取并点击(pick-n-click)”映射成为可能，被推荐用于关联的元素是按照与其可能相关的数据类型源的接近程度来确定的。
在某些实施例中，证明工具包括多维数据库，它收集先前链接到一流程步骤的制造物的影子副本，使得可发生未来的记账。业务流程管理规则集可用于监视和检测流程管理引擎中的状态变化，而对于制造物的移动监视经映射的报告存储位置。
趋势分析工具可包括多维数据库，它与顺应DES的服务器通信，并跟踪目标企业和包含相同值类型的所有其它企业内指定线程的XML(作为示例)值。
历史/审计工具通常是行处理速率比特级的记录器，它使得用户能够重放所选时间段，重新构成感兴趣的事物。
在一个实施例中，流程映射器是与映射引擎接口的应用打包的算法，并确定映射的流程、发生的实际流程、以及两者之间的差异。
流程优化建模器可包括一系列的应用打包的算法，它评估给定企业的经映射的数据流，并通过在数据值通过企业的过程中进行跟踪，通过算法来确定每个映射的数据元素的最有效的映射。
自动映射工具通常自动化大多数企业数据的映射功能，利用网络和数据库探测技术和高级算法来确定组织内的正式的、功能性的和基于能力的关系，将所有的信息流量关联到那些结构以首先分类数据关系。其次，自动映射器可递归地将先前分类的数据关联到组织结构，允许对剩余字段的本体映射。第三，自动映射器可包括高级算法，它在先前确定的结构中确定未结构化数据中的偏移，以进一步精炼分类。
使用映射器和建模器的部分实现的抽象例子
本发明的某些方法可将焦点从过去改变到提供对信息的完整视图，以帮助决策制定。在上述国立汽车租赁公司的例子中，根据本发明的某些方面提供的系统和方法允许对需求因素外加紧迫的和动态的市场情况(例如会议、主要的迁移模式等)进行建模。该例子表述了本发明如何能够使用具有对优化车队资产的规模、部署和移动所需要的输入和输出的完全理解的模型来解决复杂的和进行中的问题。
在另一个示例中，制造公司A设法降低其成本，并且管理决定取消加班，可能获得人力资源开销中的数百万美元的节省。然而，假设该决策的效果是装运成本上升4.5倍，因为生产上的些许延迟导致更多的通宵装货，因此需要其它更昂贵的装运方法来满足交付要求。在该例子中，节省了加班的经理可能被嘉奖，尽管该决策对公司A的净效益实际上是负的。而且，当装运经理意识到成本中发生了变化时，其原因可能由于提高燃油和装运率而不清楚，可能难于归结和弄清正确地装运成本的因果关系以使其得到控制。
因此，本发明的实施例试图确定那些即使对最精明的经理来说也不总是明显的因果关系之间的联系。简单来说，我们的业务能够被建模和模拟以启发决策制定，从而系统性地优化绩效。采用根据本发明的某些方面的工具的商业将提供竞争优势。
取向标记器
在某些实施例中，可通过引入全部的因素(Factor)然后度量(Metric)最后全部的报告(Report)来有效地进行映射过程。该操作序列可通常防止或减少对用户停止映射中间流中的数据元素以在返回到原始映射活动之前映射子线程的需要。然而，在某些实施例中，可以自动化数据输入功能，从而可用最少的用户干预来分析、排序和输入因素、度量和报告。在自动化输入过程中，定序可能不太重要，因为自动化过程能够包括检查点和分支和/或并行输入过程。
本发明的某些实施例提供通过给定的本体来编录企业相关数据，将每个数据元素关联到企业作为元标签化的变量，以及允许对企业绩效的实时和滞后的事先分析。Luminosity系统覆盖并收获来自现有企业系统的数据，使得该数据对驻留在我们的建模平台上的定制的学习模型可用。分析法科学家开发，然后使用集成到用户企业中的专业/定制模型，使得商业系统的全部企业数据对定制的数学和学习模型可用。评价服务便于对包括进口、包含(including)、审计、整体业务健康状况、行业基准测试、流程验证和优化、比较性趋势分析等的内部和外部因素的进行中的监视和分析。
参考图1和图2，特定的实施例给出了对企业数据的更明朗的可见性。图2示出了可助于理解本发明的某些方面的六步处理。在步骤1中，从各种信息源收获数据。这些源可包括数据库、大容量存储器以及从诸如记账、购买、决策支持之类的商业系统和包括外部数据源的其它系统获得的信息。在步骤2，来自各种源的信息被分类、排序以及使用数据转换器转换成公共形式，标准和/或存储格式。信息可包括原始的和经处理的数据，数据和信息的编辑，索引、术语表和查询。可选择任何适当的公共形式；典型的形式可包括标准数据库格式、SQL数据调用、XML等。可使用XML转换实用工具、SQL调用和RSS类型的馈送来收集和转换数据。然后数据可在步骤3被编排。编排可包括数据融合、模式化的处理以及本领域已知的其它商业过程。可采用专有的和商业上可用的工具，包括Biztalk ESB、Sonic SOA Engine以及Business Objects。在步骤4，可进行智能收集和关系发现。在一个示例中，可将Niksum Net Appliance适用于提供智能收集能力。然后可在步骤5通过分析法来处理信息。分析法可包括建模、模拟和预测。在步骤6，一个或多个可视化过程可产生上输出供其它系统使用，用于由用户观看以及用于报告生成。
图3提供了根据本发明的某些方面的映射器本体的例子。该例子抽出了一些本地字段，通过这些本体字段可获得映射。图4至图9例示出本发明的某些方面。图4示出了描绘了线程的创建的映射器屏幕截图，其中线程是能够被映射的最低级别的数据段。图5示出了描绘出用户将新的父线程与一个或多个现有子线程相关联的方法的映射器屏幕截图。所描绘的映射器提供了额外的功能来暂停映射，以便创建用于映射的新的子线程。图6示出了描绘出用户可确切地映射“数据注入点”在哪里的方法的映射器屏幕截图。数据注入点可被理解为数据点首先输入到企业的监视范围的地方。
图7示出了例示出父线程和子线程之间的链接的映射器屏幕截图。这种链接可最终产生所感兴趣的全部映射数据的数据流的完整映射。该构造可随后提供给建模器用于运行时建模。图8示出了描绘出具有内建的报告能力的映射器的一个实例的映射器屏幕截图。图9示出了描绘出报告特征的映射器屏幕截图，该报告特征使得用户能够基于类似于布尔逻辑的“点击-选取”(click-n-pick)选择来创建报告，它在用户映射企业时是自填充的。
图10是根据本发明的某些方面提供的可搜索的查询引擎的描述。该查询引擎可允许仅针对映射的值的用户查询。在这种实施例中，非映射的和/或未映射的值可被抑制使得它们不会出现在选择条件中。图11描绘了某些实施例的存储和恢复先前构建的查询的能力。在屏幕截图中没有示出的是用户提交基于XML的文档、电子数据表、或演示文件使得查询使用例如XML标签以所提供的文档格式返回结果的能力。
图12例示出使用根据本发明的某些方面提供的映射器的对企业的高级映射。图13描绘了详细的DES数据流的例子。图14描述了映射器通过捕获全部预期的链接来确认现有系统的处理输出的例子。图15例示出DES允许通过诸如所描述的那样进行校验和值比较来对企业报告设置和配置进行运行时验证。此外，DES能够通过以线性代数公示向前传递来方便可清楚理解的企业报告计算。
图16例示出示出DES如何能够使得建模器框架与映射器集成来允许试验性运行的例子。图17的例子例示出启用DES的建模器如何能够返回实况和测试试验值。图18在具有DES环境的例子中描绘了映射器和建模器之间的关系。图19例示出比较工具，它绘制在企业内的相似类型的数据与其它企业内被跟踪的数据之间的比较。图20例示出趋势工具的操作，它取比较数据并创建用于实时数据(利用DES而变得可用)进行对照的趋势阈值托架(bracket)。
本发明的某些方面的其它描述
本发明的上述说明意图是说明性的而不是限制性的。例如，本领域的技术人员将理解本发明可用上述的功能性和能力的各种组合来实施，并可包括比上述更少或更多的组件。本发明的某些额外的方面和特征在下文给出，并可使用上述更为详细描述的功能和组件来获得，这是本领域的技术人员在本申请的教示下容易理解的。
本发明的某些方面提供了用于映射企业数据的系统和方法。这些实施例中的某一些包括从多个源获得与企业相关联的信息。这些实施例中的某一些包括转换信息以获得格式化的数据。这些实施例中的某一些包括编排格式化的数据。这些实施例中的某一些包括确定格式化的数据的各部分之间的关系以获得与企业相关的商业智能。这些实施例中的某一些包括对格式化的数据和商业智能执行多种分析法。
这些实施例中的某一些中，确定关系和执行分析法步骤获得的结果被提供给配置成为用户生成一个或多个报告的可视化器。这些实施例中的某一些中，多个源包括数据库、大容量存储器以及从一个或多个商业系统获得的信息。这些实施例中的某一些，一个或多个商业系统包括记账系统。这些实施例中的某一些，一个或多个商业系统包括购买系统。这些实施例中的某一些，一个或多个商业系统包括决策支持系统。
这些实施例中的某一些中，多个源包括企业外部的数据源。这些实施例中的某一些中，转换信息的步骤包括在将信息转换到预定数据格式之前分类和排序信息。这些实施例中的某一些中，预定数据格式包括XML格式。这些实施例中的某一些中，信息是使用RSS馈送而获得的。这些实施例中的某一些中，信息是使用XML转换实用工具而获得的。
这些实施例中的某一些中，结果由一个或多个工具采用，工具包括映射器、报告器、建模器、网关、证明工具、趋势分析工具、历史/审计工具、流程映射器、流程优化工具以及自动化映射器。
某些实施例包括顺应DES的工具。在某些实施例中，顺应DES的工具包括映射器、报告器、建模器、网关、证明工具、趋势分析工具、历史/审计工具、流程映射器、流程优化工具以及自动化映射器。
这些实施例中的某一些中，系统和方法包括用于为企业映射数据构造的系统和方法。这些实施例中的某一些中，数据点被链接使得企业的数据流可在表现上完整地被重现，使得运行时分析成为可能而不用打断企业。这些实施例中的某一些中，方法有效地映射了企业的整个数据结构。
本发明的某些实施例提供用于有效地映射企业的整个数据结构的系统和方法，使得每个元素和关系容易地可用于由普通的合理谨慎的人来检查。这些实施例中的某一些包括用于捕获可量化的和不可量化的风险及机会，将它们与数据元素或一个或多个数据元素的父相关联的方法。这些实施例中的某一些包括用于在个体数据元素的级别上有效地将数据分布和数据更新与数据报告同步的方法。这些实施例中的某一些包括为每个数据元素或一个或多个数据元素的父捕获阈值限制的方法，允许在数据元素的级别上执行高级分析。
本发明的某些实施例提供用于对数据集进行运行时发散性分析的方法，使用在映射时记录的用户标识的阈值限制。这些实施例中的某一些包括用于有效地在数据元素的级别上(或以上)分配风险的方法。这些实施例中的某一些包括用于有效地捕获用于创建卷起的商业智能仪表盘而需要的谨慎的数学的方法，并且以使得审阅者容易地理解发生的数据处理的方式来进行。这些实施例中的某一些包括有效地标识规划的技术更新活动的将受到影响的系统的方法。
本发明的某些实施例提供用于自动化企业数据的输出顺应性的系统和方法。这些实施例中的某一些包括使得用户能够创建试验性运行或使用运行数据的假设分析方案的方法，在测试期间产生真实的运行时输出。这些实施例中的某一些包括使得用户能够在数据路径中的任何阶段创建数据中断点，产生假设分析方案的方法。这些实施例中的某一些包括创建一个企业对另一个企业的数据级绩效之间的比较的方法。这些实施例中的某一些包括用于为整个企业创建和提供数据元素级的趋势数据，并在与Luminosity Compare结合时创建趋势基线的方法，从趋势基线来进行企业比较。这些实施例中的某一些包括用于直接基于用户的先前输入来自动构建查询能力的方法。这些实施例中的某一些包括使得用户能够将查询结果直接提取到任何基于XML的办公生产工具模板中的方法。
本发明的某些实施例提供用于为给定企业映射数据构造的系统和方法，其中数据点被链接使得企业的数据流可在表现上完整地被重现，使得运行时分析成为可能而不用打断企业。这些实施例中的某一些包括用于有效地映射企业的整个数据结构的工具。这些实施例中的某一些包括用于有效地映射企业的整个数据结构的工具，使得每个元素和关系容易地可用于由普通的合理谨慎的人来检查。这些实施例中的某一些包括用于捕获可量化的和不可量化的风险及机会，将它们与数据元素或一个或多个数据元素的父相关联的工具。这些实施例中的某一些包括用于在个体数据元素的级别上有效地将数据分布和数据更新与数据报告同步的工具。
这些实施例中的某一些包括为每个数据元素或一个或多个数据元素的父捕获阈值限制的工具，允许在数据元素的级别上执行高级分析。这些实施例中的某一些包括用于对数据集进行运行时发散性分析的工具，使用在映射时记录的用户标识的阈值限制。这些实施例中的某一些包括用于有效地在数据元素的级别上(或以上)分配风险的工具。这些实施例中的某一些包括用于有效地捕获用于创建卷起的商业智能仪表盘而需要的谨慎的数学的工具，并且以使得审阅者容易地理解发生的数据处理的方式来进行。这些实施例中的某一些包括有效地标识规划的技术更新活动的将受到影响的系统的工具。
本发明的某些实施例提供用于自动化企业数据的输出顺应性的系统和方法。这些实施例中的某一些包括使得用户能够创建试验性运行或使用运行数据的假设分析方案的工具，在测试期间产生真实的运行时输出。这些实施例中的某一些包括使得用户能够在数据路径中的任何阶段创建数据中断点，产生假设分析方案的工具。这些实施例中的某一些包括创建一个企业对另一个企业的数据级绩效之间的比较的工具。这些实施例中的某一些包括用于为整个企业创建和提供数据元素级的趋势数据，并在与Luminosity Compare结合时创建趋势基线的工具，从趋势基线来进行企业比较。这些实施例中的某一些包括用于直接基于用户的先前输入来自动构建查询能力的工具。这些实施例中的某一些包括使得用户能够将查询结果直接提取到任何基于XML的办公生产工具模板中的工具。
尽管已经参考了特定示例性实施例描述了本发明，但是对于本领域技术人员来说显然可对这些实施例作出各种修改和改变而不背离本发明的要旨和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而不是限制性的。

Claims (10)

1.一种方法，包括：
从多个源获得与企业相关联的信息；
转换信息以获得格式化的数据；
编排格式化的数据；
确定格式化的数据的各部分之间的关系以获得与企业有关的商业智能；以及
对格式化的数据和商业智能执行多种分析法，其中确定关系和执行分析法步骤所获得的结果被提供给配置成为用户产生一个或多个报告的可视化器。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个源包括数据库、大容量存储器以及从商业系统获得的信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述商业系统是记账系统。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述商业系统是购买系统。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述商业系统是决策支持系统。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个源包括企业外部的数据源。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，转换信息的步骤包括在将信息转换到预定数据格式之前分类和排序信息。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，预定数据格式包括XML格式。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，信息是使用SQL调用和RSS馈送中的一个或多个而获得的。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结果由一个或多个工具采用，工具包括映射器、报告器、建模器、网关、证明工具、趋势分析工具、历史/审计工具、流程映射器、流程优化工具以及自动化映射器。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103530714A (zh) * 2012-07-05 2014-01-22 西门子公司 用于处理可选产品段之间的条件依赖关系的方法和系统
CN103902628A (zh) * 2012-12-28 2014-07-02 腾讯科技（北京）有限公司 一种用户关系信息的存储方法和装置
TWI556189B (zh) * 2014-09-09 2016-11-01 中華電信股份有限公司 電信客戶訂購共用資訊拆解組合傳遞方法
CN109145128A (zh) * 2018-08-15 2019-01-04 东北大学 一种大规模数据在线可视化方法

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8214244B2 (en) 2008-05-30 2012-07-03 Strategyn, Inc. Commercial investment analysis
US8494894B2 (en) 2008-09-19 2013-07-23 Strategyn Holdings, Llc Universal customer based information and ontology platform for business information and innovation management
US8666977B2 (en) 2009-05-18 2014-03-04 Strategyn Holdings, Llc Needs-based mapping and processing engine
US8676808B2 (en) * 2009-07-09 2014-03-18 Dillon Software Services, Llc Data store interface that facilitates distribution of application functionality across a multi-tier client-server architecture
US9043296B2 (en) 2010-07-30 2015-05-26 Microsoft Technology Licensing, Llc System of providing suggestions based on accessible and contextual information
US9754230B2 (en) 2010-11-29 2017-09-05 International Business Machines Corporation Deployment of a business intelligence (BI) meta model and a BI report specification for use in presenting data mining and predictive insights using BI tools
US9171272B2 (en) 2010-12-17 2015-10-27 Microsoft Technology Licensing, LLP Automated generation of analytic and visual behavior
US9069557B2 (en) 2010-12-17 2015-06-30 Microsoft Technology Licensing, LLP Business intelligence document
US9110957B2 (en) * 2010-12-17 2015-08-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Data mining in a business intelligence document
US9024952B2 (en) 2010-12-17 2015-05-05 Microsoft Technology Licensing, Inc. Discovering and configuring representations of data via an insight taxonomy
US9304672B2 (en) 2010-12-17 2016-04-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Representation of an interactive document as a graph of entities
US9864966B2 (en) 2010-12-17 2018-01-09 Microsoft Technology Licensing, Llc Data mining in a business intelligence document
US9104992B2 (en) 2010-12-17 2015-08-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Business application publication
US9111238B2 (en) 2010-12-17 2015-08-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Data feed having customizable analytic and visual behavior
US9336184B2 (en) 2010-12-17 2016-05-10 Microsoft Technology Licensing, Llc Representation of an interactive document as a graph of entities
CN102567394B (zh) 2010-12-30 2015-02-25 国际商业机器公司 获取平面数据的层级信息的方法和装置
US20120226626A1 (en) * 2011-03-03 2012-09-06 Enterprise Signal Inc. System and method for creating business intelligence dashboard mockups
EP2610695A1 (en) * 2011-12-29 2013-07-03 Siemens Aktiengesellschaft Method and web application for OEE - analysis
US9075616B2 (en) 2012-03-19 2015-07-07 Enterpriseweb Llc Declarative software application meta-model and system for self-modification
US10223401B2 (en) 2013-08-15 2019-03-05 International Business Machines Corporation Incrementally retrieving data for objects to provide a desired level of detail
US20150081396A1 (en) * 2013-09-18 2015-03-19 Edwin Andrew MILLER System and method for optimizing business performance with automated social discovery
US9767222B2 (en) 2013-09-27 2017-09-19 International Business Machines Corporation Information sets for data management
US10679227B2 (en) 2015-11-06 2020-06-09 Mastercard International Incorporated Systems and methods for mapping online data to data of interest
RU2017136309A (ru) * 2017-10-14 2019-04-15 Михаил Гедаль-Эльевич Ольшанецкий Информационно-аналитическая система подготовки управленческих кадров и моделирования бизнес-системы организации (варианты)
KR102345148B1 (ko) * 2019-12-26 2021-12-29 조상근 생산물류 erp 자동화 시스템의 협력사 및 고객사의 상호연결관계 파라미터의 설정방법

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7798417B2 (en) * 2000-01-03 2010-09-21 Snyder David M Method for data interchange
US6842737B1 (en) * 2000-07-19 2005-01-11 Ijet Travel Intelligence, Inc. Travel information method and associated system
AU2003274345A1 (en) * 2002-06-05 2003-12-22 Sap Aktiengesellschaft Apparatus and method for integrating variable subsidiary information with main office information in an enterprise system
US7254581B2 (en) * 2002-11-13 2007-08-07 Jerry Johnson System and method for creation and maintenance of a rich content or content-centric electronic catalog
US7213037B2 (en) * 2003-01-13 2007-05-01 I2 Technologies Us, Inc. Master data management system for centrally managing cached data representing core enterprise reference data maintained as locked in true state read only access until completion of manipulation process
US9684703B2 (en) * 2004-04-29 2017-06-20 Precisionpoint Software Limited Method and apparatus for automatically creating a data warehouse and OLAP cube
JP4479459B2 (ja) * 2004-10-19 2010-06-09 横河電機株式会社 パケット解析システム
US8671013B2 (en) * 2006-05-01 2014-03-11 Infor (Us), Inc. System and method for managing controls within a heterogeneous enterprise environment
US20080189162A1 (en) * 2006-10-20 2008-08-07 Ray Ganong System to establish and maintain intuitive command and control of an event
US20100211934A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 David Simons Apparatus and method for service-enabling computer programs

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103530714A (zh) * 2012-07-05 2014-01-22 西门子公司 用于处理可选产品段之间的条件依赖关系的方法和系统
CN103902628A (zh) * 2012-12-28 2014-07-02 腾讯科技（北京）有限公司 一种用户关系信息的存储方法和装置
CN103902628B (zh) * 2012-12-28 2018-09-28 腾讯科技（北京）有限公司 一种用户关系信息的存储方法和装置
TWI556189B (zh) * 2014-09-09 2016-11-01 中華電信股份有限公司 電信客戶訂購共用資訊拆解組合傳遞方法
CN109145128A (zh) * 2018-08-15 2019-01-04 东北大学 一种大规模数据在线可视化方法
CN109145128B (zh) * 2018-08-15 2021-06-29 东北大学 一种大规模数据在线可视化方法

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