利用在线分析处理，从流程活动、活动执行时间和执行者等多个维度全面、深入地分析流程的效率，找出流程中问题的根源，便于管理人员采取相应的流程创新措施。这里讨论利用多维操作，分析2009年5月7日执行的技术支持流程实例日志，发现技术支持流程中存在的不足。软件技术支持流程的日志片段如表2.3所示，表中仅显示了技术支持流程在2009年5月7日执行的4个流程实例日志，日志记录的维度有活动、执行者、活动开始时间等，还有费用度量。
表2.3 技术支持流程日志片段
续 表
1.流程的多维模型
基于业务分析人员关心的主题，从流程仓库中抽取相关的维度和度量，构成流程立方体。例如，为了分析流程日志中的活动、执行者等引起的费用，将软件技术支持流程在2009年5月7日执行的流程日志相关维度抽取出来，构建流程立方体，如图2.15所示。这里将开始时间的单位精确到小时。流程立方体的3个维度为活动、执行者和开始时间，度量包括活动的总费用和活动次数。图2.15中空值表示在相应时间段，活动的费用和次数数据不存在。
从流程立方体中可以看出3个维度不同成员相对应的活动费用和活动执行次数。例如，在14—15点时间段开始的活动H，且由Jack执行的活动总费用为133元，共有2个活动实例。此外，在8—9点时间段，活动A，B和C主要由Mary，John，Alice和Tom等完成，活动D，E和F主要由Tom，David，Simon，Peter和Nicho等完成，活动G，H主要由Nicho，Jack和Henry等完成。
图2.15 软件技术支持流程立方体
2.多维操作
在线分析处理（OLAP）的操作主要有切片（slice）与切块（dice）、上钻（drill-up）与下钻（drill-down）和旋转（rotate）等。下面在图2.15所示的流程立方体基础上分析这些在线分析处理的常用操作。
（1）切片。切片是将多维数据沿着2个维度映射得到的数据。例如，沿着图2.15所示的流程立方体的活动维F切片，可以得到图2.16所示的切片。从图2.16中可以看到，活动F对应不同开始时间、执行者的费用和执行次数。在当天活动实例中，活动F由Tom，David，Simon，Peter和Nicho等执行，David执行F活动的次数为19，单位活动的费用为58.42元。此外，除David外，其他执行者的活动平均费用从小到大排序依次为Peter（61.85元）＜Simon（63.5元）＜Nicho（65元）＜Tom（65.5元）。因此，当David请假或委派其他工作时，管理人员可以优先安排Peter代替David的工作，尽量降低活动的成本。
图2.16 软件技术支持流程立方体的切片
（2）切块。切块是沿着立方体的3个维度的一个或多个成员映射得到的结果。切片和切块使业务分析人员将注意力集中在少数维度的局部信息。
对于图2.15中的流程立方体，活动维度沿着活动D，E和F，时间维度沿着11—13点（午饭时间段），执行者维度沿着Tom，David，Simon，Peter和Nicho等进行切块可以得到图2.17所示的数据块。从图2.17中可以看出，在午饭时间段执行者的活动情况有较大的差异。David，Simon和Nicho在13点后吃午饭，而Peter 在12—13点之间吃午饭，Tom可能在11—12点之间吃午饭。
图2.17 软件技术支持流程立方体的切块
如果对执行者的长时间日志数据进行类似分析，得到执行者的午饭习惯，可以优化工作安排，降低流程实例消耗时间。对于有相同能力的执行者，可以将流程实例较前工作安排给晚吃午饭的执行者，而将流程实例中发生偏后的工作安排给早吃午饭的执行者。例如，当前一个流程实例执行至活动D，则可让Peter执行活动D，待活动D结束后，由Simon或Nicho执行活动E，由Tom执行活动F。以上的活动任务安排可以让流程实例不会中止，且符合执行者的工作习惯。
综合以上分析，切片和切块的作用是对流程的运行数据进行过滤，使分析人员专注于流程立方体的局部信息。
（3）钻取。钻取分为上钻和下钻。上钻是指沿着一个维度的概念层次向上攀升，或利用维归约在立方体上进行汇总的过程。下钻是上钻的逆操作，是对立方体某一维度的汇总数据按业务粒度进行细分。钻取能让业务分析人员在不同粒度上分析，以便获得数据体的汇总信息或细节信息。
对图2.15流程立方体在开始时间维度上钻，将开始时间分为8—10点、11—13点、14—16点、17—18点4个时间段，分别对应上午、午饭、下午和下班等时间段，如图2.18所示。
图2.18 软件技术支持流程立方体的钻取
由图2.18可知，活动A，B，C的主要执行者为Mary，John，Alice和Tom。因为Mary执行活动A的平均费用比其他执行者要低，次数较多，所以Mary应为活动A的主要执行者。活动B，C的主要执行者分别为John和Alice。一般来说，负责团队之间联系工作的人员对2个团队之间的任务都要了解。在图2.18中，Tom执行呼叫中心和支撑团队的一些活动，由此推测Tom可能是这两个团队的联系人。类似地，活动D，E和F的主要执行者分别为Peter，Simon和David，活动G，H的主要执行者为Jack和Henry，而Nicho可能负责支撑团队与开发团队的联系工作。此外，由Henry执行的H活动在4个时间段的平均费用逐渐递增，分别为56元、56.8元、59.67元和60.33元。这可能是由于随着上班时间增加，员工疲倦度增加，导致效率降低，尤其是在近下班时间段，员工效率最低。
此外，可以根据执行者在不同时间段，执行不同活动的费用不同，调整工作安排。例如，对于图2.18中的H活动，Jack在下班时间段的活动单位费用较其他两位执行者都要低。因此，可以将下班时间段的H活动安排给Jack，以降低费用成本。
（4）旋转。旋转是将多维立方体的不同维度位置互换。通过旋转，可以让业务分析人员从不同的角度了解数据。图2.19是由图2.15所示的流程立方体旋转得到。从图2.19中更容易看出活动A，B，C的执行者有Mary，John和Alice，且Mary是活动A最频繁的执行者。此外，Mary在上午时间段和午饭时间段主要执行活动A，B和C；但是在下午时间段和下班时间，Mary的主要工作为活动A，而且执行活动A的次数较多，这可能由于在这两个时间段，新触发的流程实例较多。因此，为了减轻Mary的工作，流程管理人员此时可以将适量的活动A安排给其他执行者，协助Mary执行活动A，以缓解Mary的工作。
图2.19 软件技术支持流程立方体的旋转
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