KR20040024866A - 비지니스 이벤트를 분석하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

비지니스 이벤트를 분석하기 위한 시스템이 개시된다. 이 시스템(115)은 반응식(reactive) 이벤트 처리 모듈, 사전 대처적(poractive) 이벤트 처리 모듈, 및 예측적(predictive) 이벤트 처리 모듈을 포함한다. 반응식 이벤트 처리 모듈, 사전 대처적 이벤트 처리 모듈, 및 예측적 이벤트 처리 모듈 각각은 비지니스 이벤트의 각 유형에 연관된 프로세스(120)를 수신하여 개시시키도록 동작한다. 이 시스템은 또한 이벤트 전달 모듈(125)을 포함한다. 이벤트 전달 모듈은 비지니스 이벤트를 반응식 이벤트 처리 모듈, 사전 대처적 이벤트 처리 모듈, 및 예측적 이벤트 처리 모듈에 전달하도록 동작한다.

Description

비지니스 이벤트를 분석하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING BUSINESS EVENTS}

본 발명은 일반적으로 정보 및 데이타 관리 시스테 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 본 발명은 비지니스 프로세스 및 비지니스 성능을 관리하고 개선시키기 위한 비지니스 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근, 출현되는 e-비지니스 패러다임에 대해 진보된 솔루션을 제공할 필요성이 제기되고 있다. e-비지니스 패러다임에서, 정보/서비스의 소스(source) 및 형식(format)은 이러한 정보 및 서비스를 조정(leverage)할 필요성에 비해 2차적으로 중요하다. e-비지니스 패러다임의 목적은 조직(organization)에 대한 비지니스 가치를 증가시킬 솔루션을 제공하는 데 있다. 비지니스 가치의 증가는, 예를 들어, 기술 및 기반 구조에서 기존의 IT 투자를 조정하고, 비지니스 애플리케이션 투자를 조정하고, 기존 클라이언트와 새로운 클라이언트에 대해 기존의 비지니스 기회를 이들 관계에 의해 생성된 비지니스 데이타의 지능 활용을 통해 유지하고 확장함으로써 달성된다.

e-비지니스 패러다임(paradigm)은 비지니스 환경에서 서로 다른 컴포넌트와 기술 간의 경계가 제거되어야 하거나 함께 협력해야 할 도전(challenge)을 제시한다. 또한, 이러한 도전에서 성공하려고 노력하면서, IT 및 비지니스 전문가들은 또한 그들의 특정 비지니스 조직에 가장 적합한 전략을 구현하여 실현하기 위한 기회를 창출하는 데 그들의 자원을 집중시켜야 한다.

현행의 비지니스 관리 시스템은 전형적으로는 사실상 반응식(reactive)으로서, 기업 응용 통합(EAI) 환경을 활용하는데, 이 EAI 환경에서는 데이타를 공통적으로 표현하고 비지니스 이벤트를 식별하는 능력을 제공한다. 그러나, 비지니스 환경과 이를 구동하는 기술 양쪽의 차이점이 증가함에 따라, IT 및 비지니스 전문가들은 그들의 비지니스 효율적으로 관리하기 위해서는 비지니스 임계 정보를 공통의 컴퓨팅 환경에 제공할 필요가 있다.

또한, 비지니스 데이타를 처리하기 위한 현행의 방법 및 시스템은 비지니스가 가용성 비지니스 정보를 완전히 이용하기에 충분치 않다. 상세히 기술하자면, 잠재적으로 관련있는 비지니스 정보의 서로 다른 가용성 소스를 이용하는 비지니스 이벤트를 식별하고 생성하는 방법 또는 시스템은 현재 제공되어 있지 않다. 또한, 현행의 방법 및 시스템은 식별된 비지니스 이벤트를 그 식별된 비지니스 이벤트에 관계된 컴포넌트에 적절하게 전파할 수 없다. 현행의 방법 및 시스템의 다른 단점은 반응, 사전 대처, 및 예측 전망(reactive, proactive, and predictiveperspective)으로부터 비지니스 이벤트를 분석할 능력이 없다는 것이다.

본 출원은 2001년 7월 5일자로 출원된 발명의 명칭이 "비지니스 이벤트를 식별하고 생성하기 위한 시스템 및 방법"인 미국 가출원 번호 제60/303,595호에 대한 우선권을 주장하며, 이 가출원의 기재 내용 전부 본 출원의 일부로서 포함되는 것으로 한다.

본 발명의 방법 및 시스템을 보다 완전히 이해하기 위해, 지금부터 동일 부호는 동일 소자들을 나타내는 첨부된 도면에 관련하여 기술된 이하의 설명을 참조하기로 한다.

도 1은 비지니스 이벤트를 처리하기 위한 일례의 시스템 및/또는 방법을 사용할 수 있는 일례의 비지니스 이벤트 처리 환경의 개략적인 블럭도.

도 2는 비지니스 이벤트를 식별하는 도 1의 일례의 비지니스 이벤트 처리 환경의 일부에 대한 개략적인 블럭도.

도 3은 비지니스 이벤트를 식별하고 비지니스 통보(notification)를 생성하기 위한 일례의 방법론을 예시하는 흐름도.

도 4는 비지니스 이벤트 통보를 관계된 컴포넌트에 전파하는 도 1의 일례의비지니스 이벤트 처리 환경의 일부에 대한 개략적인 블럭도.

도 5는 일례의 비지니스 이벤트 처리 환경의 여러 컴포넌트들 간에서의 이벤트 데이타의 흐름을 예시하는 다이어그램.

도 6은 비지니스 이벤트를 분석하기 위해 3 개의 분석 패러다임를 통합하는 도 1의 일례의 비지니스 이벤트 처리 환경의 일부에 대한 개략적인 블럭도.

이하에서는, 비지니스 이벤트를 식별하고 생성하는 것에 연관된 방법, 시스템, 및 컴퓨터-판독가능한 매체에 대해 간략히 요약하고자 한다. 이러한 요약은 광범위한 개관이 아니라, 방법, 시스템, 및/또는 매체의 키 또는 중요 요소를 식별하거나, 또는 방법, 시스템 및 매체 범주의 윤곽을 나타내도록 의도되는 것은 아니다. 이는 이후 기술되는 보다 상세화된 설명의 전조로서 방법, 시스템, 및 매체를 간략 형태로 개념적으로 구별한다.

본 발명의 일 양상에 따르면, 비지니스 이벤트를 분석하기 위한 시스템이 개시된다. 본 발명의 시스템은 반응식(reactive) 이벤트 처리 모듈, 사전 대처적(poractive) 이벤트 처리 모듈, 및 예측적(predictive) 이벤트 처리 모듈을 포함한다.

반응식 이벤트 처리 모듈은 제1 비지니스 이벤트를 수신하여 제1 비지니스 이벤트에 연관된 반응 프로세스를 개시시키도록 동작한다. 사전 대처적 이벤트 처리 모듈은 제2 비지니스 이벤트를 수신하여 제1 비지니스 이벤트에 연관된 사전 대처 프로세스를 개시시키도록 동작한다. 예측적 이벤트 처리 모듈은 제3 비지니스 이벤트를 수신하여 제3 비지니스 이벤트에 연관된 예측 프로세스를 개시시키도록 동작한다.

본 발명의 시스템은 또한 이벤트 전달 모듈을 포함한다. 이벤트 전달 모듈은 비지니스 이벤트를 반응식 이벤트 처리 모듈, 사전 대처적 이벤트 처리 모듈,및 예측적 이벤트 처리 모듈에 전달하도록 동작한다.

본 발명의 다른 양상에 따르면, 방법 및 제조 제품에 대해서도 개시되어 있다. 본 발명의 제조 제품은 비지니스 이벤트를 분석하기 위한 처리 명령어를 포함한다.

예시된 방법, 시스템 및 컴퓨터-판독가능한 매체에 대한 소정의 양상들에 대해 이하의 설명 및 첨부된 도면에 관련하여 기술하고자 한다. 그러나, 이들 양상들은 방법, 시스템 및 매체의 원리가 이용될 수 있는 몇몇 방식에 불과한 것으로서, 이러한 양상 및 등가물에만 한정되는 것은 아니다. 다른 이점 및 새로운 특징은 도면에 관련하여 기술한 이하의 설명으로부터 명백해질 것이다.

이하에서는, 도면 전체를 통해 동일한 참조부호는 동일한 소자를 나타내는 도면을 참조하면서 본 발명의 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능 매체의 예에 대해 기술하기로 한다. 이하의 설명에서는, 설명의 편의 상, 본 발명의 방법 및 시스템을 완전히 이해하는 데 도움을 주도록 특정 예에 대해서 기술하였지만, 본 발명의 방법 및 시스템은 이들 특정 예에만 한하는 것은 아니다. 다른 예에서는, 설명을 간략화하기 위해 공지된 구조 및 장치를 블럭도로 도시하고 있다.

비지니스 이벤트 처리 환경

도 1을 참조해 보면, 비지니스 이벤트를 처리할 수 있는 일례의 환경(100)이 도시되어 있다. 일반적으로, 이벤트란 비지니스 애플리케이션 또는 인간 사용자에 의해 결정되는 컴퓨팅 환경에서 중요한 발생을 식별하는 것일 수 있다. 환언하자면, 이벤트는 소프트웨어 프로그램을 통해 자동적으로 발생되거나, 또는 사람의 개입을 통해 수동적으로 발생될 수 있다. 본 출원에서 개시된 이벤트 발생 서비스는 정보 전파를 위해 다수의 컴퓨팅 패러다임에 순응하도록 데이타 및 환경 진단 서비스를 제공한다.

비지니스 이벤트 처리 환경(100)은 최종 사용자 또는 시스템 관리자 등의 사람과 인터페이스하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스("GUI")를 제공하는 문맥 가시화부(110)를 포함한다. 문맥 가시화부(110)는 단일의 단순 인터페이스로서 구현될 수 있거나, 또는 통합될 수 있는 보다 복잡한 인터페이스의 집합체로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 비지니스 이벤트 처리 환경(100)에서의 문맥 가시화부(110)는 웹 인터페이스, 커맨드 및 제어 콘솔, 포털(portal) 인터페이스, 원격 사용자와 통신을 행하기 위한 무선 인터페이스를 포함하며, 다른 인터페이스를 포함하도록 확장될 수 있다.

문맥 가시화부(110)에 의해 사람들은 확인된 비지니스 이벤트에 관한 정보의 수신이 가능하며, 또한, 사람들은 비지니스 이벤트를 확인하고, 전파하고, 분석하는 방법을 지시하는 비지니스 프로세스 방침의 기억부(115)를 정의하는 것을 포함하여 비지니스 이벤트에 관한 피드백을 제공할 수 있다.

본 발명에 따르면, 비지니스 프로세스 방침은 반응적(reactive), 사전 대처적(proactive), 예측적(predictive) 프레임워크를 사용하여 비지니스 이벤트를 식별하여 이에 응답하도록 정의될 수 있다. 일반적으로, 반응적 비지니스 프로세스 방침은 데이타의 상관관계에 의존하여 비지니스 이벤트를 식별하여 이에 응답한다. 사전 대처적 비지니스 프로세스 방침은 일반적으로 인터페이스를 사용하여 비지니스 이벤트를 식별하여 이에 응답하고, 예측적 비지니스 프로세스 방침은 전형적으로 비지니스 이벤트를 식별하여 이에 응답함에 있어서 복합 이벤트의 발생을 포함한다.

기억부(115) 내의 비지니스 프로세스 방침은 이벤트 관리자(120)와 비지니스 프로세스 관리자(125) 모두에 의해 처리될 수 있다. 이벤트 관리자(120)는 정의된 비지니스 프로세스 방침에 따라 비지니스 이벤트를 식별한다. 일반적인 상황에서는, 이러한 식별은 각종 데이타 소스(140)로부터 정보를 검토함으로써 이루어진다. 일부 경우에는, 데이타 소스(140)로의 질의 및 이에 응답하여 수신된 데이타는 이벤트 관리자(120)와 개별 데이타 소스 간의 임의 데이타 포맷팅 또는 인터페이스 차를 해결하도록 데이타 번역 서비스(130) 및/또는 자연어 파싱(parsing)(135)에 의해 변경 및/또는 번역될 수 있다. 전형적인 데이타 소스(140)는, 예를 들어, 비지니스 애플리케이션, 인터넷 데이타 소스, 및 날씨와 교통 데이타를 제공하는 상업 또는 독점 정보 소스를 포함할 수 있다.

이벤트 관리자(120)는 기억된 비지니스 프로세스 방침에 기초한 이벤트를 식별함으로써, 예를 들어, 이벤트 객체 등의 이벤트의 레코드를 생성하여 이벤트를 비지니스 프로세스 관리자(125)에게 통보한다. 비지니스 프로세스 관리자(125)는 정의된 비지니스 프로세스 방침을 이용하여 식별된 비지니스 이벤트에 대한 응답을 처리한다. 도시된 바와 같이, 일부 경우에는, 비지니스 처리 관리자(125)는 비지니스 이벤트에 대한 응답을 처리하면서, 하나 이상의 데이타 소스(140)으로부터 추가 데이타를 요청할 수 있다.

비지니스 이벤트 식별

지금부터 도 2를 참조해 보면, 이벤트 관리자(120)의 본보기 실시예에 대해 보다 상세히 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 이벤트 관리자(120)는 비지니스 이벤트 기억부(210), 규칙-기반 애플리케이션(220), 및 예측 애플리케이션(230)을 포함하고 있다. 규칙-기반 애플리케이션(220) 및 예측 애플리케이션(230)은 비지니스 프로세스 방침 기억부(115) 및 소정의 데이타 소스(140)를 참조하여 비지니스 이벤트를 식별한다. 일단 비지니스 이벤트가 식별되면, 예를 들어, 비지니스 이벤트 객체로서 구현되는 비지니스 이벤트의 레코드가 비지니스 이벤트 기억부(210)에 부가된다.

이벤트 관리자(120)의 예시된 구성에 의해, 이벤트는 여러 상이한 방식으로 식별될 수 있다. 예를 들어, 이벤트는 이하의 것에 따라 식별될 수 있다. 즉,

·단일 이벤트에 대한 가입(subscription)

·이벤트 청취자(listener)에 의해 식별된 단일 이벤트

·복합 또는 지능형 이벤트

규칙-기반 애플리케이션(220)은 컴퓨터 어소시에이츠 인터내셔널 인코포레이티드에서 제공하는 Advantage^TMIntegration Server(이전에 Jasmime_ii로서 알려짐) 정보 제공자 등의 정보 제공자를 사용하여, 단일 이벤트에 대한 가입을 행할 수 있다. 이벤트는 이벤트의 발생을 표현하는 객체-기반 컴퓨팅 아키텍처에서 객체로서 이 정보 제공자에 의해 "분출(throw)" 또는 "발행(publish)"된다. 전형적으로, 이벤트 객체 내에 포함된 정보는 발생에 관련된 특정 데이타를 포함할 것이다. 정보제공자의 특성 및 이벤트의 특성은 이들 소스에 연관된 정보 유형에 따라 광범위하게 변화할 수 있다.

규칙-기반 애플리케이션(220)은 컴퓨터 어소시에이츠 인터내셔널 인코포레이티드에서 제공하는 Biz Works e-비지니스 프로세스 관리 솔루션 등의 조직 비지니스 프로세스 관리 솔루션 내에 구축된 일정의 컴포넌트 등의 이벤트 청취 애플리케이션을 사용하여, 예를 들어, 잔고, 재료 계산서, 구매 주문서 등의 특정 비지니스 객체에 연관된 활동을 검출함으로써 비지니스 이벤트를 식별한다. 정보 제공자는 이벤트 청취자가 이벤트를 검출하도록 그 이벤트를 "분출(throw)"할 필요가 없다. 그 대신, 정보 제공자는, 예를 들어, "잔고 갱신" 또는 "재료 계산서 발행" 등의 요청된 행동을 단순히 행하고, 환경 서비스는 이벤트 청취자 등의 컴포넌트에 그 정보를 중개한다.

예측 애플리케이션(230)은 이벤트를 예측할 수 있는 각종 지능 기술들을 단독으로 또는 다른 솔루션과 결합하여 사용함으로써, 복합 이벤트를 식별할 수 있게 된다. 이러한 지능 기술의 예로서는, 클러스터링(clustering), 신경망 및 다른 패턴 인식 기술들이 포함된다. 예측 비지니스 프로세스 방침은 또한, 반드시 단일 이벤트의 발생으로부터가 아니라, 예를 들어, 다른 이벤트를 발생하도록 분석되고 복합되어진 다수의 이벤트의 집합으로서의 비지니스 이벤트를 식별할 수 있다. 예를 들어, "제품 ABC에 대한 요구는 다음 30일 후에 증가하기 쉽다"라는 등의 특정 이벤트는 이전의 이산된 이벤트의 발생 및 분석에 대한 파생인 이벤트이다. 동일하게, "재정 상 문제가 있는 회사 X" 등의 보다 추상적인 이벤트는 또한, 두 이산이벤트의 누적을 조정하는 애플리케이션과, "재정 문제"가 특정 비지니스에 의미하는 것에 대한 정의에 관한 비지니스 방침의 애플리케이션에 의해 지원되는 이벤트 유형이다. 예측 기술과 규칙-기반 기술의 결합에 의해, 지능 비지니스 이벤트의 소스가 될 수 있는 지능형 지식-기반 애플리케이션이 생성된다.

이용할 수 있는 신경망 기술의 예가 2001년 12월 4일자로 허여된 발명의 명칭이 "패턴 인식 및 신경망을 사용하여 시스템 상태를 모니터링하기 위한 방법 및 장치"인 미국 특허 제6,327,550호에서 기술되어 있으며, 이 문헌의 전체 내용은 본원의 일부로서 취급하기로 한다.

식별될 수 있는 이벤트의 유형을 알고 있으면 이러한 솔루션의 파워(power) 이익이 보완되고 증가된다. 예를 들어, EAT와 같은 환경에서 비지니스 애플리케이션, ERP 애플리케이션, 또는 다른 전형적인 참여자 등의 정보 제공자는 구조화된 데이타 및 비구조화된 데이타를 나타내는 다른 대역외 정보 소스의 통합에 의해 더욱 보완될 수 있다. 구조화된 데이타는 사전 정의되거나 사전 포맷된 형식으로 정보 소스로부터 얻을 수 있는 데이타이다. 이는, 파싱 목적에 보다 용이하며 보다 예측가능하다. 비구조화된 데이타는 보다 큰 도전을 취하지만, 자연어 파싱("NLP") 등의 진보된 기술이 적합한 뉴스 또는 다른 텍스트 정보와 같은 정보를 나타낼 수 있으므로 바지니스 프로세스 방침에 보다 큰 이익을 제공한다.

예를 들어, "뉴스 소식통에 따르면, ACME가 방금 파산 신청을 했다"라는 등의 정보가 이런 유형의 정보를 다루도록 정의된 비지니스 방침을 적용하기 위한 임의 특성(반응적, 사전 대처적, 또는 예측적)의 이벤트 관리 서비스를 트리거링할수 있는 지능 이벤트로 변할 수 있다. 적절한 비지니스 프로세스 방침 중 일부 예로서는, ACME에 의한 모든 미해결 주문을 식별하여, 이들을 중지시키고, 판매 관리자에 이를 통보하여 CFO에게 보고하는 것이 포함된다.

도 3은 본 발명에 따른 비지니스 이벤트를 식별하는데 사용될 수 있는 일례의 방법론(300)을 도시한다. 불럭(310)에서, 비지니스 프로세스 방침은 비지니스 이벤트의 식별과 응답을 제어하도록 정의된다. 정의된 비지니스 프로세스 방침은 규칙-기반 애플리케이션 및/또는 예측 애플리케이션을 이용하여 구현된다.

규칙-기반 애플리케이션은 단일 이벤트에 대한 가입에 기초한 하나 이상의 이벤트를 식별하는 블럭(315)을 처리한다. 규칙-기반 애플리케이션은 또한 이벤트 청취자 애플리케이션을 사용하여 하나 이상의 비니지스 이벤트를 식별하는 블럭(320)을 처리한다.

예측 애플리케이션은 블럭(325)에서 도시된 바와 같은 복합 비지니스 이벤트 정의를 이용하는 비지니스 프로세스 방침에 기초한 하나 이상의 비지니스 이벤트를 식별한다. 일단 규칙-기반 애플리케이션 또는 예측 애플리케이션이 비지니스 이벤트를 식별하면, 이벤트 관리자는 블럭(330)에서 도시된 바와 같은, 비지니스 이벤트 객체 등의 이벤트의 레코드를 생성한다.

일례의 시스템 및 방법에서는 본 발명의 일정한 양상을 포함한다. 즉,

1. 비지니스 프로세스 방침을 구현하는 지식-기반 또는 규칙-기반 애플리케이션을 사용.

2. 비지니스 프로세스 방침을 구현하는 예측 애플리케이션을 사용.

3. 규칙-기반 애플리케이션과 예측 애플리케이션의 결합을 사용.

이들 기술의 결합은 필요에 따라 필요에 따라 추론, 상관, 및 패턴 예측 기술을 사용하여 상황 및 패턴을 검출하여 분석 및 관리를 필요로 하는 새로운 비지니스 이벤트를 생성하는 방법을 제공한다. 이들 방법이 작용되는 데이타는 Advantage Integration Server 정보 관리 플랫폼 등의 정보 관리 플랫폼으로부터 도출될 수 있다. 이 데이타는 또한 비지니스 방침, 작업 흐름 엔진을 실행하는 연속적 순환의 결과이거나, 또는 이 데이타는 인터넷, B2B, B2C, WAN, LAN, 배치(batch), 또는 인간 운용자 등의, 예를 들어, 전역(global) 컴퓨터 네트워크를 포함하는 관련 비지니스 정보 소스로부터 다운로드 받을 수 있다.

비지니스 이벤트를 식별(또는 검출)하기 위해 의존할 수 있는 다른 데이타 소스들이 있다. 예를 들어, 사용자는 구조화되거나 또는 비구조화될 수 있는 대역외 또는 이산적이며 외관상으로는 관련없는 정보를 사용할 수 있다. 이들 소스의 예로는, 날씨, 교통, 및/또는 뉴스 소식통을 포함할 수 있다. 이들 소스들로부터 나온 데이타는 자연어 파싱 서비스 135를 이용하여 처리 및 분석될 수 있거나, 또는 이러한 데이타는 추가 정보를 조사하거나 요청할 수 있는 변환 방법론을 통해 처리될 수 있다. 정보 요청의 예로서는, "러시아 모스코바의 현재 기온은?", "미국 남서부에 어떤 주요 교통 경보가 있는가?", 또는 "우리 클라이언트 중 어느 누가 파산을 신청할 가능성이 있는가?" 등이 있다.

이벤트 생성 서비스는 식별에 의해, 어떤 형식이 필요로 되든지 정보를 적절히 전파하는데 사용될 수 있다. 데이타 번역은 데이타 변환 및 번역 서비스 130에의해 제공될 수 있다.

비지니스 이벤트 생성

도 4를 참조해 보면, 문맥 가시화부(110), 이벤트 관리자(120), 및 비지니스 프로세스 관리자(125)에 대해 보다 상세히 도시되어 있다. 또한, 비지니스 처리 환경(100) 내의 컴포넌트 간에서 사용될 수 있는 본보기 데이타, 포맷, 및 통신 프로토콜이 도시되어 있다. 도 4에는 본보기 이벤트 발행 및 인용(publish and subscribe) 기반 구조, 및 CLI 및 API 인터페이스를 제공하는 자바-기반 서브릿(Java-based servlet), 및 이벤트 생성 및 통보 서비스의 구조가 도시되어 있다. 이벤트 생성 서비스는 URL, 소프트웨어 프로그램 라이브러리(예를 들어, 자바를 이용), 다른 이벤트에 대한 트리거링이나 스케쥴링된 응답(예를 들어, CLI를 이용), 또는 사전 정의된 규칙-기반 및 또는 신경-기반 라이브러리나 다른 예측 기술로서 호출(invoke)될 수 있다.

이러한 아키텍처는 "발행 및 인용(publish and subscribe)" 정보-공유 패러다임을 이용하는 이벤트 서비스를 제공함으로써 통합된 데이타 분석 및 관리 시스템을 증대시킨다. 이러한 패러다임 하에서, 이 시스템은 자신들을 이벤트 소스로서 등록시키는 시스템 서비스를 이용하여 통합 또는 개발된 애플리케이션, 컴포넌트, 클라이언트, 또는 임의 다른 형태의 소프트웨어 애플리케이션에 능력을 제공한다. 동일하게, 임의 클라이언트 애플리케이션, 컴포넌트, 또는 클라이언트는 클라이언트로서 또는 이벤트 소스로부터 출현하는 일정 이벤트에 대한 관계자로서 등록또는 가입할 수 있다. 이러한 가입 능력은 특정 유형의 이벤트를 나타내고 또한 상이한 많은 수의 이벤트 소스를 포함할 수 있는 데이타 채널의 정의를 통해 실현된다.

도 2 및 도 3을 참조하여 이전에 기술한 바와 같이, 비지니스 이벤트는 공통 환경 내외 모두에서 여러 방법을 통해 생성될 수 있다. 비지니스 이벤트는 공통 횐경으로부터의 발행 및 인용 서비스를 이용하여 구축된 애플리케이션을 통해 생성되어, 객체 또는 클래스의 삭제, 변경, 또는 추가 등의 임의 객체 거래(transcation)에 대한 통보를 제공한다. 이들 객체들은, 예를 들어, 공급망 관리(supply chain), 재정, 은행 업무, 날씨, 교통, 파산, 합병 및/또는 인수에 관련된 데이타를 포함하는 임의 유형의 비지니스 및/또는 넌-비지니스 데이타, 또는 객체-기반 컴퓨터 아키텍처 및 환경을 다루는 공통 소프트웨어 사항(common software term)으로 정의된 객체로서 표현될 수 있는 임의 다른 유형의 정보를 표현할 수 있다.

비지니스 이벤트는 또한 이벤트 관리 서비스의 일부인 메시지 생성을 위한 CLI 및 API-기반 서비스를 이용하는 애플리케이션을 통해 생성될 수 있다. 메시지 생성 및 전달 서비스는 강건하고, 보장받는 전달 기반 구조를 제공한다.

또한, 비지니스 이벤트는 사전 정의된, 비지니스 프로세스 방침의 실행 및 응용을 통해 생성될 수 있으며, 비지니스 프로세스 방침은 이벤트의 생성에 필요한 것을 결정하기 위해 다른 에벤트 및 관련 정보를 소비(consume)할 수 있다. 이는 관련 이벤트의 계층이 생성되어 적절하게 괸리될 수 있는 풀 운용 순환(fulloperation circle)을 제공한다.

이벤트의 전파 및 생성은 그 이벤트를 표현하는 상이한 유형의 데이타 포맷을 지원하는 웹-기반 패러다임을 이용하여 달성된다.

이들 유형은 이하의 것을 포함한다. 즉,

·객체-기반 컴퓨팅 아키텍처 및 환경에서 생성된 이벤트를 표현하는 객체. 클래스, 특성, 및 객체 사양은 특정 목적에 적합하도록 커스터마이즈될 수 있다.

·이벤트 관리 서비스에 전달될 사전 정의되고 정의 가능한 XML 스키마(schema)를 이용하는 텍스트-기반의 포맷된 메시지.

·비지니스 프로세스 관리에 포함된 작업 흐름 엔진을 위한 텍스트-기반 또는 객체-기반 표현 트리거. 트리거는 포맷된 텍스트 메시지, XML 및 객체를 포함하는 임의 형태를 취할 수 있다.

·이벤트를 다룰 수 있는 비지니스 프로세스 방침의 특정 요구에 적합한 임의 다른 형태의 데이타.

이벤트의 전파 및 생성을 위해 웹-기반 접근법을 이용하면, 단일이며, 비독점 프로토콜 및 플랫폼 지원이 가능하다는 이점이 있다. 다른 이점으로서는 프록시(proxy) 및 방화벽(firewall)을 포함하는 표준 보안 접근법에 추가하면서 LAN, WAN, 또는 인터넷 등의 전역 네트워크를 공통으로 지원되는 플랫폼으로 스팬(span)할 능력이 있다는 것이다.

도 4에서 도시된 바와 같이, 서비스는 발행/인용 패러다임 및 지원 이벤트 큐잉 서비스에 기초할 수 있다. 아키텍처는 사전 정의된 이벤트 소스를 포함하며,예를 들어, XML API의 사용을 통해 외부 이벤트 소스뿐 아니라, 내부 이벤트 소스를 지원하도록 확장될 수 있다. 애플리케이션 또는 프로그램은 API를 통해 통보 서비스(발행/인용) 엔진에 등록할 수 있다. 시스템에 등록한 후, 애플리케이션은 이벤트가 임의 이벤트 가입자에게 유용하게 되는 공통 환경에 이벤트를 발행할 수 있다. 발행/인용 엔진의 통합된 통보 서비스 엔진이 수신된 이벤트들을 관리한다. 이들 이벤트는 하나 이상의 영속적인 큐 상에 배치된다. 하나 이상의 통보 디스패처(dispatcher)는 이벤트를 처리하여 이들을 필요에 따라 가입자에게 전달한다. 통보 서비스 엔진은 또한 큐잉 서비스도 포함할 수 있다. 큐잉 서비스는 점 대 점(point-to-point) 원리로 이벤트의 생성-후 처리의 지원을 제공한다. 예를 들어, 특정 간격으로 실행되는 애플리케이션은 가입된 모든 이벤트를 포함한 전용 큐를 웨이크-업(wake up)하여 처리할 수 있다.

이벤트 가입자는 유용한 이벤트 소스에 대해 시스템에게 질의하여 이들 중 몇 개에 가입할 수 있다. 가입자가 이벤트에 가입할 때, 가입자는 그들이 이벤트를 수신하고자 하는 포맷, 전달 방법, 전용 큐의 생성 필요성 등의 정보를 지정한다. 예를 들어, 애플리케이션은 기상 이벤트에 가입할 수 있으며, 그 메시지가 이벤트 콘솔에 포스트된 XML로서 전달되도록 요청할 수 있다. 또한, 동일한 통보가 API 콜백(callback)을 통해 전달된 자바 시리얼라이즈된 객체의 형태를 취하도록 요청할 수 있다. 가용성 이벤트 포맷 및 전달 방법은 시스템을 구성할 때 지정될 수 있다. 이 시스템은 플러그-인 통보/전달 방법을 지원함으로써, 시스템의 디폴트 능력을 확장시키는 방법을 제공한다.

이벤트 청취자 발행자는 시스템에 의해 전달되는 데이타 소스(140) 중 하나이다. 이벤트 청취자 발행자는, 예를 들어, Advantage Integration Server 이벤트가 공통 환경에 노출되어 이들이 임의 가입자에게 전달될 수 있다. 이 발행자는 GUI, CLI, 및 API를 통해 구성될 수 있다. 바람직하게는, 이 구성은 항상 영속적이다. 이는 또한, 가입(XML) 동안 임의 애플리케이션에 의한 온-디맨드된 추가 이벤트를 생성하도록 구성될 수 있다. 디폴트에 의해, 이벤트 청취자 발행자의 온-디맨드 구성은 비상주된다(transient). 즉, 추가로 요청된 이벤트는 단지 시스템이 기동인 동안만 유효하다.

이벤트 청취자 발행자는 Jasmine_ii내로부터 진행하는 임의 이벤트를 노출시킬 수 있다. 이는 연결된 데이타 소스에 의해 생성된 클래스, 객체, 및 특성 이벤트를 포함한다. 데이타 소스(140)로서, 통보 서비스를 통한 이벤트 청취자 발행자는 이것에 가입된 임의 애플리케이션에 Jasmine_ii통보를 전달할 수 있다.

도 5를 참조해 보면, 각종 소스로부터 생성되는 이벤트의 데이타 흐름이 도시되어 있다. 이벤트는 이벤트 생성 API를 이용하여 생성된다. API는 여러 언어를 지원하는 각종 라이브러리로 이루어진다. 포함될 수 있는 지원된 언어의 예로는 컴퓨터 어소시에이츠 인터내셔널사에 의해 제공되는 전유어인 Java, C, 및 Aion이다. 또한, CLI 인터페이스가 있는데, 이는 임의 추가 코드를 기입할 필요없는 솔루션을 허용한다. 일 실시예에서는, 서비스는 서브릿(servlet)을 이용하여 구현된다. 또한, 이벤트를 생성하기 위해 HTTP, ASP, 또는 JSP 페이지로부터 요청을가져와 포스팅할 수 있다. 모든 이벤트는 공통 환경에서 생성되어야 한다.

이벤트를 생성하는 요청이 CLI에 의해서나 또는 API 호출을 통해 제출되면, 이 요청은 XML 메시지 포맷을 이용하여 이벤트 생성 서브릿에 전송된다. 이벤트 생성 서브릿은 이 요청을 수신하여 공통 환경 내에서 적절한 이벤트를 생성한다.

일례의 아키텍처에 따르면, 각종 이벤트 생성 메소드 간의 대화는 HTTP Get 또는 Post 요청을 통해 이루어진다. 이벤트 데이타는 XML로 이벤트 생성 서비스에 전송된다. 이벤트 생성 서비스는 이벤트를 정당화시키고, 공통 환경에서 이벤트를 XML 포맷으로 생성하고, XML 포맷으로 응답을 다시 전송한다. API 및 CLI는 XML의 응답으로부터 결과를 해석한다. 웹 액세스 메소드를 사용하면, 결과는 XML로 리턴된다. 이는 오퍼레이션이 성공했는지의 여부를 판정하기 위한 프로그램 또는 페이지까지이다.

이벤트 생성은 이벤트 생성 서비스에 의해 처리된다, 이 서비스는 자바 서비릿으로서 구현될 수 있다. 이벤트 생성 요청이 수신되면, 이벤트 생성 서비스는 이벤트 객체를 생성 및/또는 Unicenter TNG나 다른 기업 관리 메시지를 생성한다.

비지니스 이벤트 전파

일단 이벤트가 공통 환경에서 생성되면, 이벤트는 이벤트 또는 특정 이벤트가 속한 일반 등급의 이벤트에 가입된 임의 프로그램 또는 프로세스에 이용가능하다. 이벤트 가입 동안, 가입자는 이벤트가 가입자에게 전파되는 방법을 지정할 수 있다. 즉, 가입자는 지원된 전달 메소드를 요청한다. 예를 들어, 애플리케이션은데이타 소스 'A'에 가입할 수 있으며 이벤트가 HTTP 연결, 자바 인터페이스, e-메일, 무선 메시지, API 콜백, 또는 다른 메소드를 통해 이것에 전달되도록 요청한다. 일례의 아키텍처는 광범위한 전달 메소드 집합의 지원을 포함한다. 이들은 TNG 메시지, HTTP 연결, 자바 인터페이스, e-메일, 무선 등을 포함한다. 이 시스템은 이벤트 전달 모듈에 대한 요건을 기술하는 자바 인터페이스를 이용함으로써 확장가능하다. 이 인터페이스를 구현하는 임의 프로그램은 추가의 전달 메소드를 제공할 수 있다.

비지니스 이벤트 분석

본 발명은 반응, 사전 대처, 및 예측 패러다임의 임의 조합으로 운용할 수 있는 정보 및 데이타 관리 시스템 및 방법을 제공한다. 본 발명 시스템의 아키텍처에 의해, 이들 패러다임을 기존의 EAI 환경에 연관하여 배치시킬 수 있다. 이들 서로 다른(반응, 사전 대처, 및 예측) 패러다임은 멀티형의 메시지를 중앙 정보 저장소에서 생성하는 이벤트 관리 서비스를 포함하여, 시스템 컴포넌트에 의해 제공되는 상이한 능력을 표현한다.

반응 패러다임은 이벤트가 예외로서 또한 발생에 의해 처리되는 관리 접근법을 표현한다. 즉, 이벤트는 적당한 비지니스 프로세스 방침이 적용되기 전에 식별된다.

사전 대처 패러다임은 지능 통합 또는 독립형 애플리케이션(통상 지식-기반 또는 규칙-기반 애플리케이션)이 소비되어, 예를 들어, 작업 흐름, 통보 또는 레코드 갱신 등의 이전에 정의된 방침 시행 또는 이벤트 생성을 포함할 수 있는 동작진행(course of action)을 결정하는 정보를 처리(상관 및/또는 추론)할 수 있는 접근법을 표현한다.

예측 패러다임은 지능 통합형 또는 독립형 애플리케이션이 소비되어, 발생가능한 이벤트 또는 상황에 관한 이벤트나 예측의 생성 시에 결론을 낼 수 있는 정보(패턴 및 관계 분석)를 처리하는 접근법을 표현한다. 동일한 방식으로, 사전 대처 패러다임으로서, 이 이벤트 생성은 비지니스 이벤트를 처리하도록 의도된 임의 비지니스 프로세스의 애플리케이션을 트리거시킬 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 시스템 및 방법들은 순수 EAI 환경 또는 순수 이벤트 관리 환경을 확장시키는 능력을, 특정 비지니스 이벤트를 처리하는데 필요한 관련된 모든 필요한 컴포넌트들이 개별 성분이 그 자신의 고유 능력 내에서 필요로 하는 것보다 많은 정보를 인지할 필요가 없는 방식으로 함께 협력되어지는 단일의 심리스(seamless) 컴퓨팅 환경 내에 제공한다.

또한, 본 발명은 기존 및 장래의 이벤트에 응답하기 위한 지능형 관리 방법론을 제공한다. 예를 들어, 비지니스 배경에서, 비지니스 이벤트용 지능형 관리 방법론은 추론, 상관, 및 규칙 기반 및 예측 기술을 이용하는 반응, 사전 대처, 및 예측 비지니스 프로세스 방침의 임의 조합일 수 있다. 이 방법론은 또한 랩퍼(wrapper), 비지니스 방침, 작업 흐름 엔진 및 비지니스 이벤트를 통해 정보 제공자에 의해 공통 컴퓨팅 환경에 제공되는 보다 많은 정보를 판독하여 적절히 수집하기 위한 비지니스 프로세스 방침을 제공한다.

도 6을 참조해 보면, 비지니스 처리 환경(100) 내에서 반응, 사전 대처 및예측 비지니스 프로세스 방침의 운용을 도시하는 개략도가 도시된다. 도시된 바와 같이, 일례의 시스템은 기억부(115) 내에 보존된 반응, 사전 대처 및 예측 비지니스 프로세스 방침을 포함한다. 각 유형의 비지니스 프로세스 방침은 비지니스 이벤트에 연관된 응답 프로세스를 개시시키도록 동작한다.

서로 다른 유형의 비지니스 프로세스 방침(610, 620, 및 630) 각각은 이벤트 전달 모듈(640)로부터 관련 이벤트의 통보를 수신한다. 일부 경우에, 예시된 사전 대처 비지니스 프로세스 방침(620) 및 예측 비지니스 프로세스 방침(630)에서와 같이, 응답을 처리하기 위해 추가 정보가 요청될 수 있다.

반응 관리 패러다임에서, 이벤트는 결합될 필요가 있는 임의 관리 동작에 대한 트리거로서 작용한다. 이 관리 동작은 유한 또는 무한의 시퀀스 단계의 임의 유형이 될 수 있다. 따라서, 이벤트 전달 모듈(640)로부터 이벤트 통보를 수신함으로써, 반응 비지니스 프로세스 방침(610)은, 예를 들어, e-메일 메시지를 전송하거나, 데이타베이스를 갱신하거나 또는 작업 흐름 프로세스를 트리거링시킴으로써 응답할 수 있다.

사전 대처 관리 패러다임에서, 비지니스 프로세스 방침(이것에만 한정되는 것은 아님) 등의 지능형 엔티티는 트리거 이벤트의 발생에 의존하지 않고 정보를 연속적으로 소비하고 분석 메소드를 적용시키는 것이다. 필요에 따라, 사전 대처 엔티티는 동작 시퀀스(반응)를 트리거링하거나, 아마도 추가의 분석 능력(예측)을 협의 및 조정하는 반응 또는 예측 패러다임을 결합시킬 수 있다. 사전 대처 엔티티는 또한 이벤트의 발생에 의해 트리거링되어 유발될 수 있다. 이벤트 전달모듈(640)로부터 트리거링 이벤트 통보를 수신함에 의해, 사전 대처 비지니스 프로세스 방침(620)은, 예를 들어, 데이타를 상관시키거나, 추론을 유추해 내거나, 지식-기반형 애플리케이션을 트리거링함으로써 응답할 수 있다.

예측 패러다임은 사전 대처 또는 반응 유형보다 진보된 지능을 갖는 엔티티가 또한 정보나 이벤트를 소비하는 것이다. 사전 대처 패러다임과 동일하게, 예측 패러다임은, 필요에 따라, 보다 높은 지능으로 조정될 수 있는 반응 또는 사전 대처 대응부(counterpart)를 결합시켜 그들의 기능을 수행할 수 있다. 예측 비지니스 프로세스 방침(630)은 때때로 패턴 분석을 사용하거나, 비지니스 이벤트를 처리하는 동안 신경망이나 신경 에이전트(agent)를 사용할 수 있다.

도시된 바와 같이, 임의 유형의 비지니스 프로세스 방침은 비지니스 이벤트의 처리 및/또는 분석 시에 다른 비지니스 프로세스 방침에 대한 협의 트리거링을 발생시킬 수 있다.

도 6의 시스템에 의하면 서로 다르며 개별적으로 강력한 세 개의 관리 패러다임을 집합시키는 관리 방법론이 가능해진다. 이들 반응, 사전 대처 및 예측 패러다임은 상호 배제되지 않으며, 서로에 대해 파워를 조정할 수 있어, 현재로서는 알려지지 않은 능력을 제공할 수 있다. 따라서, 본 발명은 정보를 처리하는데 필요한 임의 수준의 이벤트 관리 파워를 제공한다.

예를 들어, 반응 관리는 단일의 비지니스 이벤트의 발생에 기초하여 사전 대처 또는 예측 프로세스에 대한 개시 트리거링으로서 사용될 수 있다. 또는, 사전 대처 또는 예측 프로세스는 복잡한 상관 및 패턴 분석 프로세스의 결과인 단일 비지니스 이벤트를 생성하여 관리해야 할 유한 이벤트 집합에 도달하는 반응 프로세스를 트리거링할 수 있다.

이러한 방법론에서, 협력 및 통신 프로세스는 관리 서비스를 트리거링시키는 특정 이벤트나 생성된 정보에 의해 필요로 되는 임의 유형의 관리 능력을 조정하는 유연성을 갖는다.

도 6은 세 개의 패러다임이 협력하도록 결합 및 통합되는 것을 도시한다. 비지니스 이벤트는 도시된 바와 같이, 상이한 방식으로 패러다임 통합으로 표현된 관리 계층에 도달할 수 있다. 예를 들어, 이벤트는 임의 데이터, 이벤트, 서비스, 또는 정보 소스로부터 도출될 수 있다.

일단 이벤트가 전달되면, 이벤트는 개별 또는 집합된 패러다임으로 구현되는 소정 비지니스 프로세스에 의해 정의된 임의 협력 시퀀스(또는 다수의 독립된 시퀀스)를 트리거링시킬 수 있다. 즉, 비지니스 프로세스 방침은 반응, 사전 대처 및 예측 비지니스 관리 프로세스 또는 이들 세 개 사이에서 임의 길이의 임의 조합을 동시에 또는 순차적으로 트리거링시킬 수 있다.

예를 들어, 은행 거래 부정의 검출 및 방지를 세 개의 패러다임의 협력으로 구현될 수 있다. 수표 예탁금을 나타내는 이벤트가 검출되어 반응 계층으로 전달될 수 있다. 이후에, 반응 계층은 사전 대처 컴포넌트와 통신할 수 있으며, 이 사전 대처 컴포넌트는 이어서 이 거래가 부정 위험일 수 있는가를 판단하기 위해 추가 정보를 소비할 것이다. 지식-기반형 또는 규칙-기반형 접근법 등의 상이한 패러다임을 이용하여 거래 패턴을 식별하기 위한 발견적 방법을 적용할 수 있다. 필요할 경우, 사전 대처 컴포넌트는 부정 경보 이벤트의 형태로 반응 계층으로 리턴할 수 있다. 그러나, 반응 계층이 부정 패턴을 식별하지 못하면, 예측 계층과 협의하여, 실제로 예측 계층이 사전 대처 계층에서 식별할 수 없었던 부정 패턴을 발견할 수 있다.

협력에 관한 이 실시예는 단지 패러다임이 협력할 수 있는 방법에 대해 일례에 불과한 것임에 주목해야 한다. 동일 이벤트(수표 예탁금)에 대한 상이한 관리 접근법을 선택하여, 동시에 3 개의 패러다임을 결합하거나, 사전 대처 또는 예측 패러다임이 매번의 모든 발생 대신에 그 날에 이루어진 발생을 통해 계속적으로 소비하고 재방문하는 예탁금 정보가 될 수 있다.

지금까지 기술된 것은 여러 예에 불과하다. 물론, 비지니스 프로세스 방침 데이터에 연관된 시스템, 방법, 및 컴퓨터 판독가능한 매체를 기술할 목적으로 생각할 수 있는 모든 컴포넌트 또는 방법론의 결합을 기술할 수는 없다. 그러나, 당업자라면 또 다른 결합 또는 변형이 가능하다는 것을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 첨부된 청구범위에 기재된 사상 및 범주 내에서 여러 가지의 변형, 수정 실시예가 가능하다.

Claims (19)

1. 비지니스 이벤트를 분석하기 위한 시스템에 있어서,

   제1 비지니스 이벤트를 수신하여 상기 제1 비지니스 이벤트에 연관된 반응 프로세스를 개시시키도록 동작하는 반응식 이벤트 처리 모듈과,

   제2 비지니스 이벤트를 수신하여 상기 제2 비지니스 이벤트에 연관된 사전 대처 프로세스를 개시시키도록 동작하는 사전 대처식 이벤트 처리 모듈과,

   제3 비지니스 이벤트를 수신하여 상기 제3 비지니스 이벤트에 연관된 예측 프로세스를 개시시키도록 동작하는 예측식 이벤트 처리 모듈과,

   상기 비지니스 이벤트를 상기 반응식 이벤트 처리 모듈, 상기 사전 대처식 이벤트 처리 모듈, 및 상기 예측식 이벤트 처리 모듈에 전달하도록 동작하는 이벤트 전달 모듈

   을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 반응식 이벤트 처리 모듈은 상기 제1 비지니스 이벤트에 관련된 e-메일 메시지를 개시시키기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
3. 제1항에 있어서, 상기 반응식 이벤트 처리 모듈은 상기 제1 비지니스 이벤트에 기초하여 갱신될 데이타베이스를 관리(direct)하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
4. 제1항에 있어서, 상기 반응식 이벤트 처리 모듈은 상기 제1 비지니스 이벤트에 기초하여 작업 흐름 트리거링을 발생시키기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
5. 제1항에 있어서, 상기 반응식 이벤트 처리 모듈은 상기 제1 비지니스 이벤트에 기초한 협의 트리거링을 발생시켜 상기 사전 대처적 처리 모듈에 전송하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
6. 제1항에 있어서, 상기 반응식 이벤트 처리 모듈은 상기 제1 비지니스 이벤트에 기초한 협의 트리거링을 발생시켜 상기 예측적 처리 모듈에 전송하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
7. 제1항에 있어서, 상기 반응식 이벤트 처리 모듈은 협의 트리거링을 수신하여 처리하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
8. 제1항에 있어서, 상기 사전 대처식 이벤트 처리 모듈은 상기 제2 비지니스 이벤트에 기초하여 비지니스 데이타를 상관시키기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
9. 제1항에 있어서, 상기 사전 대처식 이벤트 처리 모듈은 상기 제2 비지니스 이벤트에 기초하여 추론을 드로잉(drawing)하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
10. 제1항에 있어서, 상기 사전 대처식 이벤트 처리 모듈은 지식-기반 애플리케이션과 통신하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
11. 제1항에 있어서, 상기 사전 대처식 이벤트 처리 모듈은 상기 제2 비지니스 이벤트에 기초한 협의 트리거링을 발생시켜 상기 반응식 처리 모듈에 전송하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
12. 제1항에 있어서, 상기 사전 대처식 이벤트 처리 모듈은 상기 제2 비지니스 이벤트에 기초한 협의 트리거링을 발생시켜 상기 예측적 처리 모듈에 전송하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
13. 제1항에 있어서, 상기 사전 대처식 이벤트 처리 모듈은 협의 트리거링을 수신하여 처리하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
14. 제1항에 있어서, 상기 예측식 이벤트 처리 모듈은 패턴을 분석하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
15. 제1항에 있어서, 상기 예측식 이벤트 처리 모듈은 상기 제3 비지니스 이벤트를 처리하도록 신경망을 사용하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
16. 제1항에 있어서, 상기 예측식 이벤트 처리 모듈은 상기 제3 비지니스 이벤트를 처리하도록 신경 에이전트를 사용하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
17. 제1항에 있어서, 상기 예측식 이벤트 처리 모듈은 상기 제3 비지니스 이벤트에 기초한 협의 트리거링을 발생시켜 상기 반응식 처리 모듈에 전송하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
18. 제1항에 있어서, 상기 예측식 이벤트 처리 모듈은 상기 제3 비지니스 이벤트에 기초한 협의 트리거링을 발생시켜 상기 사전 대척식 처리 모듈에 전송하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.
19. 제1항에 있어서, 상기 예측식 이벤트 처리 모듈은 협의 트리거링을 수신하여 처리하기 위한 로직을 포함하는 비지니스 이벤트 분석 시스템.