[发明专利]自然语言度量条件警告编排在审

专利信息
申请号: 201310464788.7 申请日: 2013-10-08
公开(公告)号: CN103714114A 公开(公告)日: 2014-04-09
发明(设计)人: D.克拉科夫斯基;M.卡普拉罗;L.哈加;M.斯特雷佐;P.海因;A.艾什顿;L.波尔维尔;T.A.阿尔伯格 申请(专利权)人: 成功要素股份有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06Q30/00
代理公司: 北京市柳沈律师事务所 11105 代理人: 邵亚丽
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 自然语言 度量 条件 警告 编排
【说明书】:

技术领域

发明涉及自然语言度量条件警告编排的方法和系统。

背景技术

商业管理需要人的才能。但是,为了在如今的商业形势中成功,管理者还必须利用诸如商业智能、在线分析处理、和全球通信的高级数据处理技术。

即使在普通的商业企业中,可能会呈现给管理者的商业智能信息的量也是让人难以承受的。随着对管理者寄予的责任的增加,期望管理者监视、查看、和分析越来越多的报告、提醒、信息、图表、电子邮件、和原始数据。花费这些时间沉浸在大数据的世界中为进行有意义的管理行为留下很少的空间,这将会导致瘫痪。对于大企业或者更高级别的管理者,问题甚至进一步加大。

对于信息超负荷问题的一个可能的解决方案是雇佣数据分析员来监视数据并识别最重要的数据,然后将其提供给管理者用于消费以及进一步分析。数据分析员可以变为可以使用最新近的商业智能工具来揭示数据中的趋势并向管理者提供报告的专家。但是,这样会使数据分析员介入在管理者和数据之间。因此,管理者脱离数据并且必须依赖于数据分析者,而该数据分析者可能不完全熟悉管理者的具体商业目的和目标。

并且,即使数据分析员为管理者提供了充分的信息以用于发现问题,仍然为管理者留下了对于探索问题的原因然后应用管理才能来解决该问题的挑战。这些进一步的任务通常需要进一步的分析、通信等。如果管理者依赖于数据分析员,则这样的处理可能涉及在管理者和分析员之间多次的来回通信,导致进一步的延迟和脱离。

而且,现代商业环境要求管理者承担增加的责任,并且经由高级技术来管理各种种类的商业因素。尽管当前的方法可以提供各种种类的商业智能功能,但是最终结果通常仍然是信息超负荷或者信息脱离。因此,存在改进的空间。

发明内容

提供此发明内容以介绍以下在具体实施方式中进一步描述的简化形式的概念的选择。此发明内容不意图识别要求保护的主题的关键特征或主要特征,也不意图用于限制要求保护的主题的范围。

可以监视企业数据源,以用商业度量条件检测规则来检测商业度量条件,并且可以据此产生警告。标题格式可以用于以管理者容易理解的自然语言来传达警告条件。

可以以基于严重性来分级的、以读者为中心的表述来呈现警告。从该警告,读者可以导航到详情页,该详情页呈现另外的细节并且允许在该数据内的进一步导航。给出的另外的细节包括挖掘提纲、用于克服消极条件的策略、到组织内的关于条件的讨论的链接、用于共享条件的选项、关于条件协作地工作等等。

可以支持诸如经由行业基准点的自动阈值、自动挖掘等的其他特征。

如在此所述的,根据需要,各种其他特征和优点可以并入这些技术中。

附图说明

图1是实现基于规则的商业度量条件警告的示例系统的框图。

图2是实现基于规则的商业度量条件警告的示例方法的流程图。

图3是示例的商业度量条件警告的屏幕截屏,并且示出了到详情(story)页的导航。

图4是显示商业度量条件警告的示例方法的流程图。

图5是示例的详情页的屏幕截屏。

图6是示例的详情页的屏幕截屏,并且示出根据对于详情页的提纲挖掘而用于进一步的挖掘细节和/或度量导航的导航。

图7是处理详情页内的挖掘提纲的处理激活的示例方法的流程图。

图8是监视商业度量条件的示例系统的框图。

图9是监视商业度量条件的示例方法的流程图。

图10是示出为了自动挖掘目的而在度量框架中使用的示例性的数据层级的框图。

图11是示出为了自动挖掘的目的而在度量框架中使用的示例性实现的数据层级的框图。

图12是示例的商业度量条件检测规则的框图。

图13是处理商业度量条件检测规则的示例方法的流程图。

图14是用于产生商业度量条件的自然语言描述的示例性文本模板系统的框图。

图15是产生商业度量条件的自然语言描述的示例性文本模板方法的流程图。

图16是用于产生商业度量条件的自然语言描述的示例系统的框图。

图17是用于产生商业度量条件的自然语言描述的示例方法的流程图。

图18是实现基于规则的商业度量条件警告的配置的系统的框图。

图19是实现基于规则的商业度量条件警告的配置的示例方法的流程图。

图20是示例性的标题页的屏幕截屏。

图21和22是示例性的详情页的屏幕截屏。

图23是扩展的挖掘提纲的屏幕截屏。

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