HURTOWNIA DANYCH O PROCESACH JAKO RÓDŁO WIEDZY W SYSTEMACH BUSINESS PROCESS INTELLIGENCE

Transkrypt

1 HURTOWNIA DANYCH O PROCESACH JAKO RÓDŁO WIEDZY W SYSTEMACH BUSINESS PROCESS INTELLIGENCE JERZY GOŁUCHOWSKI KRZYSZTOF KANIA Akademia Ekonomiczna w Katowicach Streszczenie. W artykule przedstawiono zagadnienia zwi zane z budow hurtowni danych o procesach oraz systemów analizy procesów. Podej cie to integruje technologi hurtowni danych oraz paradygmat procesowy. Powstała w ten sposób klasa systemów okre lanych jako Business Process Intelligence otwiera nowe mo liwo ci w zakresie analizy procesów oraz odkrywania wiedzy o zachowaniu obiektów. W artykule zaprezentowano cele i metody analizy procesów oraz przykład wykorzystania hurtowni danych o procesach w praktyce bankowej. Summary The paper addresses issues related to a new approach in building Data Warehouses based on deeper integration of business intelligence and process paradigm. This approach called Business Process Intelligence enhances the scope of classical Data Warehouses and BI systems and opens new possibilities in analysing processes and discovering knowledge about behaviours of objects. In the paper we present goals and methods of analysing processes based on Process Data Warehouse. We also present a short example of using Process Data Warehouse in banking environment. Key words: business process intelligence, process data warehouse, document processing, workflow analysis, process analysis. 1. Wprowadzenie W praktyce gospodarczej istnieje potrzeba analizy procesów gospodarczych. Okazuje si e do realizacji tych zada, w przypadku du ej ilo ci danych nie wystarcza ani intuicja ani systemy klasy workflow. St d zrodziła si potrzeba gromadzenia wiedzy o przebiegu procesów w hurtowniach danych, a dzi ki temu ich analizy z pomoc systemów Business Process Intelligence (BPI) [Casati 2001]. Hurtownie danych (HD) gromadz ce wiedz analityczn o procesach nazywa si hurtowniami danych o procesach lub hurtowniami procesów. Analiza procesów (Process Mining) jest bardzo cz sto uto samiana z analiz procesów workflow (Workflow Mining - WM). ródłem tego uto samiania jest fakt, e obecnie przepływ prac (Workflow) jest powszechnie przyj tym modelem opisywania procesów. Analiza procesów wykracza jednak e poza analiz modeli workflow. Podejmowana w kontek cie BPI umo liwia stosuj c - narz dzia Data Mining m.in. generowanie drzew klasyfikacyjnych i grupowanie procesów np. według czasu ich trwania. Celem pogł bionej analizy procesów jest wydobycie informacji o procesach (w ró nych aspektach) na podstawie informacji, któr mo na zgromadzi wykorzystuj c m.in. logi procesów.

2 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr4, Zagadnienie wykorzystania hurtowni danych jako ródła wiedzy o przebiegu procesów zako czonych i aktualnie realizowanych jest przedmiotem bada od stosunkowo krótkiego okresu czasu. Mimo to, z dotychczasowych bada wynika jasno, e hurtownia danych o procesach staje si efektywnym narz dziem analizy, dzi ki temu, e upraszcza i przyspiesza realizacj zapyta analitycznych. Problematyce tej po wi cono m.in. artykuły: [List 2000], [Casati 2001], [Casati 2002], [Zadora 2004]. Brak jest jak dotychczas opisu praktycznych rozwi za w tej dziedzinie. Wynika to niew tpliwie z nowo ci problematyki. W artykule zaprezentowano podej cie do modelowania i analizy procesów z wykorzystaniem systemów Business Process Intelligence, opartych na hurtowniach danych o procesach (hurtowniach procesów). Systemy te stanowi now klas aplikacji zarz dzania wiedz. Celem artykułu jest przedstawienie problemów praktycznego wykorzystania koncepcji hurtowni danych oraz wykazanie jej u yteczno ci w zastosowaniach gospodarczych. Posłu ono si w tym celu przykładem wspomagania analizy procesów wykorzystuj cej dane zgromadzone w hurtowni danych. Zagadnienie przedstawiono w oparciu o do wiadczenia uzyskane w realizacji systemu BI w ING BSK, którego zadaniem była analiza pracy w toku opracowywania zeskanowanych dokumentów. Wybrane zagadnienia budowy systemu omówiono we wcze niejszych publikacjach, (zob. [Gołuchowski 2004], [Billewicz 2004]). 2. Hurtownia danych o procesach jako nowy rodzaj hurtowni danych Technologia HD oferuje efektywny dost p do du ego zbioru danych oraz do narz dzi pozwalaj cych na ich analiz wielowymiarow. Zazwyczaj s to dane historyczne pochodz ce z systemów transakcyjnych. Zawieraj w postaci surowej (dane historyczne) lub zagregowanej (dane analityczne) wiedz o zmianach obiektów b d cych podmiotem, przedmiotem, miejscem dokonania transakcji itp. Idea hurtowni danych pojawiła si jako koncepcja integracji rozproszonych danych, pochodz cych z ró nych ródeł. Jednak e trudno ci realizacji doprowadziły do konieczno ci specjalizacji hurtowni danych. Oprócz centralnych hurtowni danych tworzy si tak e tematyczne hurtownie danych. Obecnie specjalizacja technologii hurtowni danych idzie jeszcze dalej. Oprócz hurtowni danych wyró nia si hurtownie dokumentów i hurtownie procesów. Koncepcja hurtowni danych opracowana przez Inmona zakłada analiz historii obiektów. Obiektami takimi w wielowymiarowej analizie tej historii s produkty, towary, klienci, sektory rynku, charakteryzowane w przestrzeni wielu ustalonych cech. Ka dy z tych obiektów analizy charakteryzowany jest oczywi cie w specyficznej dla siebie przestrzeni cech i ich warto ci. Mo na powiedzie innymi słowy, e model hurtowni danych opiera si na podej ciu reistycznym, przyjmuj cym i istniej rzeczy, tzn. obiekty, które posiadaj ustalone wła ciwo ci o okre lonych lecz zmiennych warto ciach, a przedmiotem zainteresowania analityka i decydenta s zmiany ich warto ci w rozpatrywanej przestrzeni. W działalno ci gospodarczej niezb dne s analizy nie tylko ewolucji (rozwoju) obiektów, ale tak e analizy ewolucji procesów gospodarczych (zob. szerzej [Kania 2004]). Potencjalne korzy ci płyn ce z u ycia systemów informatycznych opartych na hurtowni danych pojawiaj si zwłaszcza wtedy, gdy mog by wykorzystywane do analizy i przeprojektowywania procesów biznesowych organizacji zmierzaj cych do osi gni cia strategicznych celów organizacji. Dane o procesach mog by gromadzone w wyspecjalizowanym repozytorium wiedzy o historii procesów, jakim jest hurtownia danych o procesach.

3 44 Jerzy Gołuchowski, Krzysztof Kania Hurtownia danych o procesach jako ródło wiedzy w systemach Business Process Intelligence Hurtownia danych o procesach lub inaczej hurtownia procesów (HDP) jest analityczn baz danych, której przeznaczeniem jest analizowanie i ulepszanie procesów biznesowych organizacji w sposób ci gły. HDP jest zatem takim rodzajem hurtowni danych, której zadaniem jest gromadzenie i udost pnianie danych o procesach b d cych przedmiotem zainteresowania analityków i decydentów w organizacji. Dane te mog pochodzi z tzw. dzienników wykonania procesów (process execution logs). Analizowane elementy rzeczywisto ci opisuje si w hurtowni w postaci faktów, ujmuj cych to co zdarzyło si oraz wymiarów, tj. perspektyw, według których fakty te s pó niej analizowane. HDP mo e zawiera nast puj ce rodzaje faktów (por. [Zadora 2004]): uruchomione procesy (process instance executions), wykonane usługi (service execution), działania (behaviors) - fragmenty procesu wyodr bnione ze wzgl du na okre lony kontekst lub poziom istotno ci. Analiza faktów odbywa si w nast puj cych wymiarach: procesów i grup procesów - analiza koncentruje si na faktach zawartych w ramach okre lonej definicji procesu lub zbioru definicji procesów, usług i grup usług - analiza koncentruje si na faktach zawartych w ramach okre lonej definicji usługi lub zbioru definicji usług, w złów roboczych - analiza koncentruje si na faktach zawartych w ramach okre lonej definicji w zła lub zbioru definicji w złów, jednostek danych - analiza koncentruje si na okre lonym zbiorze danych procesu, zasobów - analiza koncentruje si na procesach rozpocz tych przez ludzi lub pozostałe zasoby systemu oraz na w złach roboczych zwi zanych z tymi czynnikami inicjuj cymi, czasu - analiza koncentruje si na faktach wyst puj cych w okre lonym przedziale czasu (np. roku kalendarzowym, podatkowym itp.), działa (behaviors) hurtownia procesów wykorzystuje zdefiniowane typy działa. Procesy gospodarcze (biznesowe) mog przebiega albo według okre lonych wzorców (workflow), albo te mog by realizowane bez wcze niej ustalonych reguł, je li takie procedury dla danego typu procesu nie zostały opracowane lub istniej ce procedury nie mog by zastosowane. 3. Systemy analizy procesów biznesowych Systemy klasy analizy procesów biznesowych (Business Intelligence - BI), stanowi ce u yteczne narz dziem analizy ewolucji obiektów w hurtowniach danych, mog by te u ytecznym narz dziem analizy procesów gospodarczych. Systemy te zbudowane w oparciu o hurtownie danych o procesach (hurtownie procesów) okre la si tak e odr bn nazw Business Process Intelligence (BPI). Mog one wspomaga realizacje wielu zada. Wiele procesów realizowanych w firmie nie ma gotowego wzorca zapisanego w postaci workflow. Analiza takich procesów biznesowych wymaga wi kszego udziału pracowników wiedzy ni analiza tradycyjnych ustrukturalizowanych workflow. Wynika to z konieczno ci rozwa enia wi kszej ilo czynno ci nieokre lonych, niezaplanowanych okre lanych jako wra liwych na wiedz (knowledge-sensitive). Niektóre procesy gospodarcze s trudne do zdefiniowania a priori. Mog jednak posiada ukryt struktur, któr da si odkry poprzez analiz historii przebiegów procesów, zdarze i wykorzystanych reguł. Wykryta struktura mo e posłu y jako definicja nowego wzorca procesu biz-

4 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr4, nesowego. Celem analizy mo e by zatem przede wszystkim zrozumienie co tak naprawd dzieje si w ramach procesu, którego struktury nie znamy [MAW03]. Nieco inaczej zdefiniowano główny cel analizy procesów w [Zapf03]. Główne zadanie analizy procesów formułuje si jako projektowanie nowych procesów głównie procesów ad hoc - w oparciu o wiedz o procesach z przeszło ci uj t w zbiór wzorców (por. rysunek 1). wzorce wzorce wzorce Projektowanie procesów sterowane wzorcami wzorzec Miary Informacja o procesach Rys. 1.: Schemat post powania przy projektowaniu opartym o wzorce ródło: [Zapf03] W literaturze przedmiotu została wprowadzona zasada tzw. substytucyjno ci procesu [Tautz 2001]. Polega ona na tym, e informacja o wykonywanym procesie i czynno ciach, które u ytkownik wykonuje mo e posłu y do okre lenia kontekstu pracy u ytkownika i poprzez to umo liwi pozyskiwanie z otoczenia u ytkownika wiedzy potrzebnej u ytkownikowi do (lepszego) wykonania zadania. 4. Rodzaje pogł bionej analizy procesów W analizie procesów mówi si o analizie wewn trznej i zewn trznej. Analiza wewn trzna dotyczy tego, co odbywa si w ramach zdefiniowanego procesu i słu y generalnie odpowiedzi na pytanie: Co si mo e wydarzy w trakcie realizacji?. W tym przypadku chodzi o zrozumienie co faktycznie dzieje si w organizacji, gdy zlecane jest wykonanie okre- lonego procesu (np. jakie zasoby zostan wykorzystane, kto b dzie wł czony w realizacj, mi dzy kim nast pi wymiana efektów, usług i wiadomo ci). Analiza ta dotyczy zwykle jednego procesu i to zarówno w sensie jednego przebiegu jak i jednego wzorca, i obejmuje: odkrywanie struktury procesów, odkrywanie powi za mi dzy uczestnikami procesu na podstawie zapisów zdarze o procesach. Analiza zewn trzna dotyczy przejawów realizacji procesów w organizacji. Analiza ta dotyczy wielu najlepiej wszystkich procesów zachodz cych w organizacji. Poprzez t analiz mo na okre li stopie wykorzystania zasobów, zaanga owanie poszczególnych osób, globalne efekty realizacji procesów, koszty itp. Analiza ta ma na celu odpowiedzi np. na pytania, jakie były procesy, ile razy zaszły, jacy byli klienci tych procesów itp. Korzy ci z wprowadzenia systemu analizy procesów mo na rozpatrywa w kategoriach pozyskania wiedzy u ytecznej na potrzeby: realizacji działa operacyjnych, budowania kultury organizacji. Na podstawie uzyskanych wzorców działa mo na prowadzi bie c optymalizacj procesów. W dalszym etapie mo liwa jest tak e budowa systemu ekspertowego stosuj cego reguły oparte o wzorce działa, nadzoruj cego poprawno poszczególnych przebiegów. Elementy wie-

5 46 Jerzy Gołuchowski, Krzysztof Kania Hurtownia danych o procesach jako ródło wiedzy w systemach Business Process Intelligence dzy, jakie mo na pozyska z analizy procesów nale do kategorii wiedzy know-who i know-how i dotycz : informacji o umiej tno ciach pracowników oraz ich grup, zasobów krytycznych w organizacji i o rodków wiedzy osób posiadaj cych wiedz istotn dla wykonania okre lonego typu procesu, kolejno ci wykonywanych działa oraz okresów czasu, w których s one podejmowane (zarówno w sensie kalendarzowym, jak i w sensie czasu, który upłyn ł od wykonania poprzednich działa ), mo liwo ci katalogowania kolejnych pojawiaj cych si przypadków, modelowania zachowa w trakcie realizacji konkretnych zada, znajdowania wzorców procesów zachodz cych w organizacji, wykrywania nieprawidłowo ci w wykonywaniu zada i przyczynach niewykonania zada lub ich opó nieniach. Analiza przebiegów w dłu szym okresie czasu mo e mie wpływ na zmian kultury funkcjonowania całej organizacji mi dzy innymi poprzez: odkrywanie i identyfikacj wzorców zachowa poszczególnych sprawców i powielanie w organizacji wzorców pozytywnych oraz eliminowanie uznanych za negatywne, wła ciwe organizowanie procesów ad hoc koniecznych do podj cia w reakcji na sytuacje niespodziewane poprzez analiz przypadków podobnych, ustalanie przyczyn niepowodze planów i eliminacj tych czynników, optymalizacj dost pów do zasobów organizacji, usprawnienie systemów monitorowania wykonywania procesów oraz wykrywania przyczyn nieprawidłowo ci w trakcie ich realizacji, wspomagania uczenia si organizacji i szybszego dostosowania do wykonywania ró norodnych zada itp. Pogł biona analiza procesów wspiera si na odpowiednio dobranych metodach. 5. Metody analizy procesów W zewn trznej analizie procesów mo emy traktowa procesy identycznie jak obiekty, a do ich analizy u ywa tych samych metod, które s wykorzystywane w analizie obiektów. Nale do nich metody klasyfikacji, grupowania, taksonomii itd. Hurtownia procesów powinna umo liwi tworzenie taksonomii procesów. Taksonomi uzyskuje si wykorzystuj c kryteria okre laj ce pojedyncze kategorie, które nast pnie b d stosuje si do danych o procesach podobnie jak szablony w analizie działa. Taksonomie operuj na warto- ciach jako ciowych. Przykładem takiej kategorii jest wynik o warto ciach: sukces, pora ka lub czas trwania o warto ciach: szybki, dopuszczalny, wolny, bardzo wolny. Podobnie jak w analizie działa hurtownia procesów powinna pozwoli na ustalanie korelacji pomi dzy warto ciami ró nych taksonomii. W efekcie u ytkownik otrzymuje wyniki na wysokim poziomie abstrakcji i dzi ki temu łatwe do interpretacji. Analiza podobie stwa procesów nie zast puje analizy działa dlatego, e w odró nieniu od niej doprowadza do nie zawsze oczekiwanego podziału przestrzeni procesów. W analizie wewn trznej powstaje jednak zasadnicza trudno. O ile w analizie zewn trznej wszystkie cechy procesu s niezale ne od czasu i zrzutowane na jeden punkt czasowy (proces trwał tyle i tyle, miał okre lony efekt, itd. i czas powstania tych atrybutów nie jest istotny ani ich

6 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr4, kolejno ), o tyle przy analizie wewn trznej proces jakby nabywa pewnych cech w trakcie trwania i co wa ne istotny jest czas i kolejno ich nabywania. Ponadto na analiz ma te wpływ ilo cech, która w przypadku szczegółowego opisu jest bardzo du a. Oprócz dostarczania wiedzy o procesach zako czonych, hurtownia procesów umo liwia tak e ledzenie przebiegu procesów aktywnych, tzn. uruchomionych i znajduj cych si w trakcie wykonywania. Jest to mo liwe je li mamy do czynienia z hurtowni typu real-time, tzn. tak, której zasilanie odbywa si w czasie rzeczywistym. Monitorowanie jest realizowane w przestrzeni wielowymiarowej. Przykładowo, w oparciu o zbiór predefiniowanych wymiarów mo na stworzy raporty na temat ilo ci uruchomionych procesów, powi za z w złami i usługami oraz aktualnego czasu trwania lub kosztu procesu, grupy aktywnych procesów oraz działa. Monitorowanie mo e polega nie tylko na udzielaniu odpowiedzi na zapytania u ytkownika. Hurtownia procesów powinna posiada mo liwo automatycznego sygnalizowania przekroczenia dopuszczalnych warto ci zadanych parametrów w postaci zbioru alarmów. Podobnie, jak w przypadku działa czy taksonomii, alarmy pozwalaj u ytkownikowi okre- la semantyk informacji przetwarzanych przez hurtowni. W konsekwencji pozwalaj na dalsz analiz procesów biznesowych odbywaj c si na wysokim poziomie uogólnienia. Alarmy podobnie jak taksonomie, s definiowane przy wykorzystaniu znaczenia okre lanego przez działania. Definiuje si je jako pary elementów: nazwa i skojarzone z ni działanie. Podczas aktualizacji danych dotycz cych działaj cego procesu, system wykrywa zmian parametrów definiuj cych zadane działanie i zapisuje ten fakt w odr bnej tabeli. Zapisy te mog by nast pnie przeszukiwane w celu odczytania numeru i rodzaju alarmu. Zadanie monitorowania procesów aktywnych jest istotne dla hurtowni gromadz cych dane w trybie real-time. W zastosowaniach gospodarczych taka potrzeba mo e wyst pi w e-biznesie, np. w przypadku procesów sprzeda y realizowanych przez firm wirtualn. 6. Zastosowanie analizy procesów w praktyce bankowej U yteczno zastosowania pogł bionej analizy procesów w oparciu o hurtowni danych o procesach przedstawiono na przykładzie zadania zrealizowanego na potrzeby ING BSK. Charakterystyk problemu i szczegółowy opis zastosowanego rozwi zania przedstawiono w pracach. Obecnie po krótkim przypomnieniu problemu wska emy na potencjalne korzy ci rozbudowy hurtowni danych o obiektach o dane o procesach realizowanych w analizowanym obszarze. Oddziały banku przyjmuj dokumenty elektroniczne lub digitalizuj (skanuj ) dokumenty tradycyjne (np. faktury, przelewy, opłaty ZUS, dokumenty podatkowe itp.). Przez proces przetwarzania dokumentów w ING BSK rozumie si ogół działa zwi zanych z: przyj ciem dokumentu w oddziale, przetransportowaniem go do centrum skanowania, zeskanowaniem dokumentu,weryfikacj zapisów na dokumencie (minimum: typ dokumentu, nadawca, odbiorca, kwota, podpisy, stan rodków) oraz przekazaniem informacji do elektronicznego systemu rozlicze mi dzybankowych. Proces ten jest wykonywany codziennie i jest ci le limitowany czasowo tzn. musi zosta uko czony przed okre lonym momentem czasu. Najtrudniejszym zadaniem w całym procesie jest weryfikacja dokumentu. W zadaniu tym uczestniczy wiele osób wspomaganych przez system komputerowy. Poprawno podprocesu weryfikacji oraz jego czas zale przede wszystkim od umiej tno ci, kompetencji i sprawno ci osób bezpo rednio weryfikuj cych dokumenty.

7 48 Jerzy Gołuchowski, Krzysztof Kania Hurtownia danych o procesach jako ródło wiedzy w systemach Business Process Intelligence W stosunku do systemu analizy tego procesu sformułowano dwa zadania z zakresu analizy zewn trznej i dwa z zakresu analizy wewn trznej (w sensie opisanym w punkcie 4): 1. przedstawienie analitycznej informacji o przebiegach procesu z przeszło ci w tym: a.analiza wydajno ci pracowników, b.analiza popełnionych bł dów weryfikacji, 2. prognozowanie i planowanie warunków optymalnego przebiegu procesu w okre lonym momencie przyszło ci, 3. monitorowanie realizacji bie cego procesu, a w tym: a.okre lanie aktualnego stanu procesu (ilo przetworzonych dokumentów), b.okre lenie ilo dokumentów oczekuj cych na weryfikacj. 4. okre lenie kompetencji poszczególnych osób uczestnicz cych w weryfikacji dokumentów celem znalezienia optymalnego modelu zatrudnienia i rozło enia pracy. Zadania 1-2 s wspomagane przez klasyczn hurtowni danych i zwi zane z ni moduły analizy i prognozy (por. Billewicz 2004). Zadanie trzecie jest cz ciowo wspomagane przez dedykowan aplikacj, natomiast pełna realizacja zadania trzeciego oraz zadania czwartego wymaga pozyskania bardzo szczegółowych danych o realizowanych procesach. Przykładowo okre lenie kompetencji pracowników obejmuje takie umiej tno ci jak: szybko obsługi klawiatury numerycznej i alfanumerycznej, szybko weryfikacji podpisów, ilo popełnianych bł dów, mo liwo utrzymania stałego tempa pracy, ilo i długo przerw w pracy. Ponadto po dane jest bie ce ledzenie nat enia prac w celu dokładnego prognozowania zako czenia przetwarzania dokumentów w danym dniu. Jako cel dodatkowy wskazano dokładne okre lenie ilo ci pracy wykonywanej przez poszczególnych pracowników. Wykonanie tych zada w ramach klasycznego systemu BI jest spraw trudn i pracochłonn, poniewa do ledzenia pracy pracowników konieczna jest rejestracja ka dego naci ni cia klawisza klawiatury, a agregacja tak drobiazgowo rejestrowanych faktów odbywa si powinna według zada realizowanych przez pracowników. Wygodniejsze wydaje si podej cie oparte o wykorzystanie hurtowni danych o procesach zasilanej szczegółowymi informacjami pochodz cymi z poszczególnych stanowisk pracy. Jest ona w trakcie realizacji. 7. Uwagi ko cowe W artykule przedstawili my przesłanki tworzenia hurtowni danych o procesach stanowi cej podstaw analizy procesów. Budowa takiej hurtowni pozwala wesprze realizowane dotychczas analizy procesów w sposób intuicyjny oraz podj nowe analizy, które bez szczegółowych danych analitycznych nie były w ogóle mo liwe. HDP dostarcza wiele cennej wiedzy, któr trudno byłoby uzyska inaczej. Wzmacnia tak e intuicj i pozwala zweryfikowa wiele hipotez, które mo na sformułowa w oparciu o do wiadczenie. Stanowi zatem niew tpliwie nowy krok w analizie procesów biznesowych. Pogł biona analiza procesów w oparciu o hurtowni procesów realizowana w ramach systemów BPI wykracza poza dotychczasowe analizy procesów realizowanych w ramach systemów workflow. Jednak e pełne wykorzystanie rysuj cych si mo liwo ci inteligentnej analizy proce-

8 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr4, sów dostarczaj cej pogł bionej wiedzy o procesach wymaga jeszcze wielu prac badawczych i aplikacyjnych. Bibliografia 1. Billewicz A. Gołuchowski J., Kania K. (2004): Architektura wielowarstwowego hybrydowego systemu Business Intelligence, Prace Naukowe AE Wrocław. 2. Casati F. (2002) Intelligent Process Data Warehouse for HPPM Casati F., Umesh D., Ming-Chien S., Bonifati A. (2001): Warehousing Workflow Data: Challenges and Opportunities. Proc of the 27th VLDB Conference, Roma. 4. Gołuchowski J., Kania K. (2004): Wspomaganie prognozowania z ograniczeniami kalendarzowymi w systemie Business Intelligence, materiały konferencji ATR w Bydgoszczy. 5. Kania K. (2003): Analiza procesów w systemach Business Intelligence, Instytut Bada Systemowych Polskiej Akademii Nauk, Seria: Badania systemowe, tom 33, Warszawa. 6. Kania K. (2004): Temporalne bazy danych w systemach informatycznych zarz dzania, Wydawnictwo AE w Katowicach. 7. List B., Schieler J., Tjoa A. M., Quirchmayr G.: Multidimensional Business Process Analysis with the Process Warehouse. In: W. Abramowicz and J. Zurada (eds.): Knowledge Discovery for Business Information Systems, Kluwer Academic Puhlishers Medeiros A., van der Aalst W., Weijters A. (2003): Workflow mining: current status and future directions, ODBASE 2003, LNCS 2888, Springer-Verlag, Berlin. 9. Tautz C. (2001): Traditional Process Representations are Ill-Suited for Knowledge-Intensive Processes, Proceedings of the Workshop Program at the Fourth International Conference on Case-Based Reasoning, Vancouver, Canada. 10. Zadora P. (2004): Hurtownie danych w organizacji inteligentnej. W: T. Por bska-mi c, H. Sroka: Systemy Wspomagania Organizacji SWO 2004, Akademia Ekonomiczna, Katowice. Jerzy Gołuchowski, Krzysztof Kania Akademia Ekonomiczna w Katowicach goluch kkania@ae.katowice.pl