【摘要】：随着企业信息化的发展，业务数据呈现出爆炸式的增长。数据仓库是一种面向主题的、集成的、非易失的和非时变的数据集合[2]。流程数据仓库是基于数据仓库的流程数据集合，利用元数据模型将ERP，SCM和CRM等分散的流程数据集成起来。对于一些特别类型的流程数据仓库，流程模型设计人员可以增添一些维表，以加强流程数据仓库的数据存储、处理和描述能力。
随着企业信息化的发展，业务数据呈现出爆炸式的增长。海量数据给数据存储、数据分析和企业决策带来了许多困难。数据仓库（data warehouse）是一种面向主题的、集成的、非易失的和非时变的数据集合[2]。作为商务智能的一种核心技术，数据仓库将分散的商务数据集成，以便从数据中获取业务洞察。
流程数据仓库（process data warehouse）是基于数据仓库的流程数据集合，利用元数据模型将ERP，SCM和CRM等分散的流程数据集成起来。借助提取、转换和加载（extract/transform/load， ETL）工具，将异构的流程运行数据转化成格式统一的、集成的和低噪声的数据集，以便业务人员进行流程分析。图2.14所示是图2.1所示的软件技术支持流程对应的流程数据仓库模型。从图2.14中可以看出，流程数据仓库模型将流程运行数据分为15个维表和事实名，如表2.2所示。
图2.14 软件技术支持流程数据仓库模型
表2.2 流程数据仓库模型组成
续 表
这15个维表和事实名主要描述软件技术支持流程的活动执行情况、流程类型、活动之间的关系、活动队列、活动类型、时间、角色、执行者、流程实例及状态等信息。对于一些特别类型的流程数据仓库，流程模型设计人员可以增添一些维表，以加强流程数据仓库的数据存储、处理和描述能力。
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