业务规则获取——规则发现
银联卡业务运作规章——业务规则
约束机制
n 违规处置程序 n 违规行为的处置措施 通报 追偿性清算（追偿损失额） 标准化清算（最高手续费标准） 拒绝转接
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银联卡业务运作规章——业务规则
第三章 特约商户管理
n 概述 n 基本要求 n 商户发展 n 商户服务 n 商户风险控制 n 商户退出 n 商户档案管理
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退货服务
n 支持联机和手工方式
n 商户要求 款项退回原账户要求 不低于现金支付的服务品质 公示退货规定
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客户服务
n 明示客户服务电话 n 及时处理查询和投诉
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银联卡业务运作规章——业务规则
商户名称拼写要求（40个字节）
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银联卡业务运作规章——业务规则
n 商户注册
商户发展
收单机构应按规定格式在中国银联网通用商 户信息注册公共服务系统进行商户注册。
商户信息注册实行分类管理。按照是否需要 公示，分为公示商户和非公示商户。
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商户服务
银联卡业务运作规章——业务规则
基本要求
n 收单机构责任
收单机构和其委托机构负责商户的日常管 理和维护，督促商户履行受理承诺，并对 商户进行风险监督，承担商户发展、管理 和维护不善造成的风险损失。
n 银联责任（维护不良商户信息系统） n 商户相关资料的保密责任
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银联卡业务运作规章——业务规则
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银联卡业务运作规章——业务规则
交易要求
n 系统运行要求
交易所业务规则
交易所业务规则交易所业务规则一、引言交易所是金融市场中的重要机构，为投资者提供买卖金融产品的场所和服务。
为了确保交易所的正常运作和维护市场秩序，制定一套全面详细的交易所业务规则是必要的。
二、交易所会员资格1. 会员资格申请：任何符合法律法规和监管要求的机构或个人均可申请成为交易所会员。
2. 会员资格审批：交易所将对申请人进行审核，包括资质审查、风险评估等环节。
3. 会员权益与义务：会员享有参与交易、获取信息等权益，并承担遵守规则、支付费用等义务。
三、交易品种与标准1. 交易品种：根据市场需求和监管要求，交易所确定可上市或可进行交易的金融产品种类。
2. 标准规范：每个交易品种都应有相应的标准规范，包括合约大小、价格波动限制等。
四、挂牌和上市流程1. 挂牌申请：符合条件的发行人可以向交易所提出挂牌申请。
2. 挂牌审核：交易所将对挂牌申请进行审核，包括发行人资质、信息披露等方面。
3. 上市交易：通过审核的发行人可以在交易所上市交易，投资者可以通过交易所进行买卖操作。
五、交易规则与机制1. 市场开放与闭市：交易所设定每日的开市和闭市时间，以确保市场正常运作。
2. 价格发现机制：交易所采用公开竞价或其他方式进行价格发现。
3. 成交与撮合机制：交易所提供成交撮合服务，确保买卖双方达成一致。
4. 委托与成交确认：投资者通过委托单提交买卖请求，并在成交后收到成交确认。
六、风控与监管1. 风险管理措施：交易所应建立健全的风险管理体系，包括风险评估、监控和应急处理等措施。
2. 监管合规要求：交易所应遵守相关法律法规和监管要求，接受监管机构的监督和检查。
七、信息披露与透明度1. 信息披露要求：上市公司和会员机构应按照相关规定及时、准确地披露相关信息。
2. 信息公开透明：交易所应建立信息公开平台，向投资者提供充分的市场信息。
八、纠纷解决机制1. 纠纷处理程序：交易所应建立有效的纠纷解决机制，包括申诉受理、调查核实和仲裁裁决等程序。
第五章 系统分析的任务
2020年5月18日1时37分
第第 1133页页
5.2.3调查表优缺点
《信息系统分析与设计》
▪ 优点：
▪ 对系统需求初步了解，引导你确定哪些领域有需求 是否需要使用其他方式进一步有效获得。
▪ 缺点：
▪ 问卷内包含的问题有限，反馈数量不高，不能保住 分析员了解业务的工作流程、业务规则。
2020年5月18日1时37分
第第 44页页
5.2.1 系统需求的分类
《信息系统分析与设计》
▪ 系统需求是新系统必须完成的功能，在分析阶段需 要将高层次的抽象描述分解为更详细的系统需求。
1、功能需求：对系统支持的功能和处理过程的描述
如：以CSS为例，基本信息处理、查询产品目录、生 成订单、修改或取消订单、生成报表等
2、技术需求：对操作环境和操作性能指标描述
如：B/S模式，服务器环境要求，页面响应时间，允 许多少人同时在线下单等
2020年5月18日1时37分
第第 55页页
5.2.2系统需求的信息来源
《信息系统分析与设计》
需求分析第一步：识别责任人
1. 用户——使用该系统处理日常业务的人
1. 从水平方向看，反映业务职能部门的业务活动关联。 如CSS中涉及了销售部门、库存部门、财务部门
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
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第第 2200页页
一般组织结构图实例
图书馆馆长
《信息系统分析与设计》
采编组
书库
阅览室
工具书室
目录厅
借阅组 图书馆组织结构图
作用：能帮助我们了解组织内部和上下级关系
2020年5月18日1时37分
财政部关于印发《会计信息化工作规范》的通知
财政部关于印发《会计信息化工作规范》的通知文章属性•【制定机关】财政部•【公布日期】2024.07.26•【文号】财会〔2024〕11号•【施行日期】2025.01.01•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】尚未生效•【主题分类】会计正文关于印发《会计信息化工作规范》的通知财会〔2024〕11号党中央有关部门，国务院各部委、各直属机构，全国人大常委会办公厅，全国政协办公厅，最高人民法院，最高人民检察院，各民主党派中央，有关人民团体，各省、自治区、直辖市、计划单列市财政厅（局），新疆生产建设兵团财政局，财政部各地监管局，有关单位：为贯彻落实《中华人民共和国会计法》的有关要求，规范数字经济环境下的会计工作，推动会计信息化健康发展，根据《会计改革与发展“十四五”规划纲要》、《会计信息化发展规划（2021—2025年）》，我们对《企业会计信息化工作规范》（财会〔2013〕20号）进行修订，形成了《会计信息化工作规范》，现予印发，请遵照执行。
附件：会计信息化工作规范财政部2024年7月26日附件会计信息化工作规范第一章总则第一条为了规范数字经济环境下的会计工作，推动会计信息化健康发展，提高会计信息质量，发挥会计数据作用，根据《中华人民共和国会计法》等法律、行政法规和规章，制定本规范。
第二条国家机关、社会团体、公司、企业、事业单位和其他组织（以下统称单位）开展会计信息化工作，适用本规范。
第三条本规范所称会计信息化，是指单位利用现代信息技术手段和数字基础设施开展会计核算，以及利用现代信息技术手段和数字基础设施将会计核算与其他经营管理活动有机结合的过程。
本规范所称会计软件，是指单位使用的专门用于会计核算、财务管理的应用软件或者其功能模块。
会计软件具有以下基本功能：（一）为会计核算、财务管理直接采集数据；（二）生成会计凭证、账簿、报表等会计资料；（三）对会计资料进行存储、转换、输出、分析、利用。
本规范所称会计软件服务，是指会计软件服务商提供的通用会计软件开发、个性化需求开发、软件系统部署与维护、云服务功能使用订阅、用户使用培训及相关的数据分析等服务。
规则测试方法-概述说明以及解释
规则测试方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分：规则测试方法是指在软件开发过程中，针对所制定的规则或标准进行测试的方法。
通过规则测试方法，可以有效地检测软件中是否存在违反规则或标准的情况，从而保证软件的质量和可靠性。
规则测试方法在软件开发和测试过程中起着至关重要的作用，不仅可以帮助开发人员及时发现和修复问题，也可以提高软件的整体性能和稳定性。
本文将介绍规则测试方法的基本原理、应用领域以及优势，并对其重要性和未来发展进行展望。
通过对规则测试方法的深入探讨，希望能够为软件开发过程中的规则测试提供一定的借鉴和参考。
1.2 文章结构:本文主要分为三个部分，即引言、正文和结论。
在引言部分，将介绍规则测试方法的概述、文章结构和目的。
在正文部分，将详细介绍规则测试方法的定义、应用和优势。
最后，在结论部分将总结规则测试方法的重要性，展望其发展，并得出结论。
整个文章结构清晰明了，便于读者理解和领会规则测试方法的相关内容。
部分的内容1.3 目的：规则测试方法的目的在于通过科学系统的化验过程，验证和检验一定的规则或标准是否被遵守和执行。
通过规则测试方法，可以发现规则执行中存在的问题和不足，为进一步改进和优化规则提供参考和支持。
同时，规则测试方法也可以帮助规则制定者更好地了解规则实施的情况，评估规则的有效性和可行性，从而提高规则的质量和实际效果。
总的来说，规则测试方法的目的在于提高规则管理的效率和效果，确保规则的执行和实施能够达到预期的目标和效果。
2.正文2.1 规则测试方法介绍规则测试方法是指在软件开发过程中，通过制定一系列规则并用测试用例验证这些规则的正确性和完整性的方法。
规则测试方法主要包括以下几个步骤：首先，确定规则：在规则测试方法中，首先需要明确需要验证的规则内容。
这些规则可以是业务规则、安全规则、性能规则等，具体根据项目需求来确定。
其次，制定测试用例：根据确定的规则，编写一系列测试用例来验证这些规则是否能正确执行。
商务智能系统
➢从技术角度看，商务智能是以企业中的数据仓库为 基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上 决策人员的专业知识，从根本上帮助公司把运营数 据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识）， 并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传 递给恰当的人的过程。
➢从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
从商务智能系统的循环流程中可以看出，数据仓库、 OLAP （On-Line Analytical Processing：联机分析处理）和数 据挖掘（Data Mining）是其主要的技术支柱：
➢数据仓库是处理海量数据的基础，存储按照商务智能要求 重新组织的来自业务系统的数据；
➢联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、 切块、下钻、上钻和旋转等数据分析功能，用户可以方便 地对海量数据进行多维分析；
1 外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、SCM等）流 入BI循环（包含有关客户、供应商、竞争对手、产 品以及企业本身的信息）；
2 进入数据仓库/数据集市等数据存储部分——对加 入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数 据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据 格式和质量标准；将其存储在中央存储库中（充当 中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据 库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的 核心组成部分；
数据仓库与数据挖掘考试习题汇总 3
1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类:联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程,其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库.8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储.9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看,数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库,增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低,回答查询的种类越多.5、使用星型模式可以从一定程度上提高查询效率。
企业统一业务规则配置与执行能力平台建设方案
企业统一业务规则配置与执行能力平台建设方案一、方案背景及目标（200字）随着企业业务规模的不断扩大和业务流程的日益复杂化，企业需要对各个业务规则进行统一配置和灵活执行。
因此，建设一个企业统一业务规则配置与执行能力平台成为必须。
该平台可以通过集中管理和配置业务规则，实现业务规则的快速变更和动态调整，提高业务处理的效率和准确性，降低业务风险，进而提升企业的竞争力和绩效。
本方案旨在为企业提供一个完善的企业统一业务规则配置与执行能力平台建设方案。
二、方案内容（800字）（一）方案架构本方案的核心是建立一个统一的业务规则库，通过对业务规则进行配置和管理，并提供规则执行引擎进行动态调度和执行。
具体架构如下：1. 业务规则库：将企业所有的业务规则进行统一管理和配置，通过集中式配置，实现规则的快速变更和统一调整。
可以通过Web界面提供给用户进行规则的配置和管理，并将配置的规则存储到数据库中。
2.规则执行引擎：根据业务规则库中配置的规则，进行动态调度和执行。
可以根据规则触发条件进行规则的触发和执行，并根据规则的执行结果进行相应的处理和响应。
3.业务应用接口：为企业内部各个业务系统提供统一的访问接口，使其能够与业务规则库和规则执行引擎进行交互。
通过接口，可以将业务数据传递给规则执行引擎进行处理，并获取处理结果进行后续操作。
（二）平台功能1.规则配置与管理：提供可视化的规则配置界面，支持业务规则的新增、修改、删除和查询等操作。
可以对规则进行分组管理，便于规则的分类和查找。
2.规则调度与执行：根据规则的触发条件，进行规则的调度和执行。
可以设置规则的触发条件，例如时间触发、事件触发等，实现规则的自动触发和执行。
3.规则验证与测试：提供规则验证和测试的功能，帮助用户确认规则的正确性和有效性。
用户可以在平台上通过输入测试数据，进行规则的模拟验证和测试。
4.规则监控与报警：对规则执行过程进行监控，及时发现规则执行的异常情况，并向相关人员发送报警通知。
软件需求复习资料
第1章1.需求开发可进一步细分为：获取、分析、规格说明和确认。
2.需求问题导致的主要后果是返工—重复做您认为早已做好的事情。
3.造成软件成本估算失败的最主要原因包括频繁变更需求、遗漏需求、未与用户充分沟通、需求的说明不精确，以及对需求的分析不透彻4.实现有效的需求工程过程。
减少开发后期以及整个维护过程中不必要的返工并可带来极大的回报。
第2章1.客户泛指直接或间接得益于产品的个人或组织。
2.很多组织把在需求文档上签字作为客户认可需求的标志，签字不仅仅是仪式，更重要的是建立需求协议的基线。
第3章1.需求分析包括对需求进行推敲和润色以保证所有的涉众人都能够理解需求，以及仔细检查找其中的错误、疏漏和其他缺陷。
2.分析包括将高层的需求分解成具体细节、创建开发原型，以及评估可行性和协商需求优先级。
3.需求验证可确保需求声明是正确的、具备了所需的质量属性，而且能够满足客户的需要。
第4章1.需求分析员是对项目涉众的需求进行收集、分析、记录和验证等职责的主要承担者。
第5章1.产品前景将所有涉众统一到一个方向上。
前景描述了产品用来干什么，它最终会是什么样子。
2.项目范围确定当前的项目要解决产品长远规划中哪一部分。
3.广度(breadth)指应用能完成哪些业务工作(即用例)。
而深度(depth)则说明将各项用例实现到何种程度。
4.前景与范围文档用于将业务需求收集整理到一个文档中，为后续的开发工作打好基础。
5.涉众是积极参与项目、受项目结果影响，或者能够影响项目结果的个人、团体或组织。
第6章1.开发人员开发的产品与客户期望获得的产品之间常常存在较大差距，即所谓的期望鸿沟。
第七章1.需求工程的核心任务是需求获取，即确定软件系统涉众的需要及限制条件的过程。
2.使用增量开发方法，把需求分解成低风险的更小的部分进行研究3.使用活动挂图(flipchart)来捕获以后再考虑的一些条目4.将客户的意见归类：业务需求用例或场景业务规则功能性需求质量属性外部接口需求数据定义解决思路5.用例是对用户目标或用户需要执行的业务工作的一般性描述；使用场景则是某个用例的一条特定路径。
数据治理系列5：浅谈数据质量管理
数据治理系列5：浅谈数据质量管理“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。
”——以上内容摘自百度百科。
笔者观点：“数据质量管理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术、也不单纯是一个系统，更不单纯是一套管理流程，数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。
通过有效的数据质量控制手段，进行数据的管理和控制，消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。
在数据治理过程中，一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展”。
一、数据质量问题盘点接下来我们盘点下企业一般都会遇到哪些数据质量问题：•数据真实性：数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。
•数据准确性：准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。
•数据唯一性：用于识别和度量重复数据、冗余数据。
重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。
•数据完整性：数据完整性问题包括：模型设计不完整，例如：唯一性约束不完整、参照不完整；数据条目不完整，例如：数据记录丢失或不可用；数据属性不完整，例如：数据属性空值。
不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。
•数据一致性：多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。
数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。
企业绩效管理
支撑战略执行过程的管理过程与管理软 件
内容摘要
企业绩效管理（EPM）是一系列管理过程与管理软件，旨在支撑战略执行过程。EPM不仅包括各级 管理者和员工共同参与的绩效计划制定、绩效辅导沟通、绩效考核评价、绩效结果应用和绩效目 标提升的持续循环过程，而且还涉及到组织目标、员工积极参与以及不断优化的循环过程。它不 仅仅于某一特定的指标，而是整个企业发展的整体情况，它追求的是企业的综合绩效，从而为企 业的长期发展奠定坚实的基础。因此，EPM不仅是一种管理工具，更是一种企业文化，一种以绩 效为导向的企业文化，它可以激发员工的创新精神，促进企业的可持续发展，推动企业的改革创 新，最终实现企业的战略目标。
绩以效下三架个构步骤就反映了利用信息评估方案、制订决策的过程：
3、分析：将不同系统的数据按时间维度归集到数据仓库，分析关键趋势，找到与预期结果和目 标的偏差； 4、建模：通过建模预测决策的未来影响； 5、策略中心：策略中心检查分析与建模的结果，并制订新的业务规则或改变旧的业务规则。 这里，任何改变必须传送到相关的、做了特别调整的业务系统（比如价格的改变），并确保能在 执行中控制到当前作业。 一个闭环的绩效管理系统既能反馈现有作业系统的效力，又能对业务规则进行智能的调整，在最 新和最佳的信息支持下，决策得以周而复始的循环下去。企业由此从过去的执行结果获取经验教 训，并对未来产生积极的影响。 架构的案例分析 我们举一个例子来说明这个循环可以起到什么样的作用。 我们以富豪汽车（Volvo）为例，它生产了大量的绿色轿车，但卖不出去，所以产生了超额库存。
业务分类分析
每一个分析型项目都将焦点集中在相关的业务流程。企业应该从哪些项目开始实施分析系统呢？ 这里不只有一个出发点。IDC将这种项目按相关流程分为3大类： CRM分析项目，目的为加强客户支持。该类业务分析的平均投资额最大，回报最低，平均的投资 回报期为2.39年。 运营/生产分析项目，目的为优化产品线，改善产品和服务的交付。其平均回报率最高，为277%； 投资额也较大。 财务和epm项目：投资回报时间最快，平均为1.13年。低投入即可获得较高的平均回报率。 不同业务流程的分析项目投资与回报如下表所示： 显然，这些结果说明了epm的投资有利可图，我们举例进一步阐述关于epm投资回报的话题。
系统需求分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过对系统需求进行分析，明确系统的功能需求、性能需求、用户需求等，为后续的系统设计和开发提供依据。
通过本次实验，使学生掌握需求分析的方法和技巧，提高系统分析能力。
二、实验背景随着信息技术的飞速发展，各行各业对信息系统的需求日益增长。
为了满足用户需求，开发出功能完善、性能优良、易于维护的系统，需求分析成为系统开发过程中的关键环节。
本实验以某企业人力资源管理系统为例，进行系统需求分析。
三、实验内容1. 系统概述系统名称：企业人力资源管理系统系统目标：提高企业人力资源管理效率，降低管理成本，实现人力资源信息的数字化管理。
系统功能：包括员工信息管理、招聘管理、薪酬管理、绩效管理、培训管理、离职管理等功能模块。
2. 用户需求分析（1）用户角色系统用户包括：企业人力资源管理人员、部门经理、员工。
（2）用户需求人力资源管理人员：对员工信息、招聘信息、薪酬信息、绩效信息、培训信息、离职信息等进行管理、查询、统计和分析。
部门经理：查看本部门员工信息、招聘信息、薪酬信息、绩效信息、培训信息、离职信息等。
员工：查询个人信息、查看招聘信息、提交离职申请等。
3. 功能需求分析（1）员工信息管理功能：实现员工信息的录入、修改、删除、查询、统计等功能。
需求：支持员工基本信息、联系方式、学历、工作经历等信息的录入和修改；支持按条件查询、统计员工信息。
（2）招聘管理功能：实现招聘信息的发布、筛选、录用、反馈等功能。
需求：支持招聘信息的发布、筛选、录用、反馈；支持招聘渠道管理、招聘流程管理。
（3）薪酬管理功能：实现薪酬信息的录入、修改、查询、统计等功能。
需求：支持薪酬信息的录入、修改、查询、统计；支持薪酬计算、薪酬调整等功能。
（4）绩效管理功能：实现绩效信息的录入、修改、查询、统计等功能。
需求：支持绩效信息的录入、修改、查询、统计；支持绩效考核、绩效反馈等功能。
（5）培训管理功能：实现培训信息的录入、修改、查询、统计等功能。
第9章需求规则与约束
业 务 规 则
事 实
约 束
动 作 触 发 规 则
计 算
推 论
9.1.1 事 实
事实(fact)就是对业务的真实陈述，常常描述重要业务术语间的关联。 事实也称为不变量(invariant)————关于数据实体及其属性的不可改变的真实情况。 事实的例子包括：
每瓶化学品都有一个唯惟一的条码标识符。 每份订单都包含运费。 订单中每一行都代表一个特定的化学品名称、质量等级、容量和数量的组合。 如果购买的是不可退的票，旅游者如果改变了旅程，就要另外付费。 不对运费征收营业税。
9.1.2 约束
约束(constraint)限制了系统或它的用户可以执行哪些操作。有些词和短语可暗示说话人正在描述一 项约束，包.4 推论
推论(inference)是根据某个条件的真实性得出某些新事实的规则，有时也称为推导出的知识。 下面是一些推论的例子：
如果到期30天后还没有偿还应付款，则该账户是在拖欠债务。 如果接到订单5天后，卖方还不能发送客户订购的商品，则表明该商品延迟交货。 可能形成爆炸性分解物的化学品被认为在出厂一年后过期。 如果低于5mg/kg的剂量就能在老鼠体内形成LD50的毒性，则该化学品被认为是危险的。
9.1.3 动作触发规则
在特定条件下触发某个动作的规则被称为动作触发规则(action enabler)。 下面是一些动作触发类业务规则的例子：
如果化学品仓库中有所需化学品，则将现有的化学品交给申领人。 如果某瓶化学品到了失效日期，则通知其当前持有人。 每季度的最后一天，按规定生成该季度化学品使用和处理情况的OSHA和EPA报告。 如果客户订购的书的作者有多部作品，则在接受订单前向客户推荐作者的其他作品。
管理的核心——知识管理
⼀、知识管理的基本理论 在OECD发表的《1996年科学、技术和产业展望》报告中指出，知识经济是以知识（智⼒）资源的占有、配置、⽣产和使⽤（消费）为最重要因素的经济，并归纳了知识经济的⼀些主要特征： （1）科学和技术的研究与开发⽇益成为知识经济的重要基础； （2）信息和通讯技术在知识经济的发展过程中处于中⼼地位； （3）服务业在知识经济中扮演了主要⾓⾊； （4）⼈⼒的素质和技能成为知识经济实现的先决条件； 如果⼀个组织能够被称为知识组织，那么它所具有的基本特征应该包括： （1）从投⼊要素⾓度来说，知识成为知识组织的最重要的核⼼资源； （2）从产出⾓度来说，知识或智⼒资本成为组织创造价值的核⼼资产； （3）从组织管理的⾓度来说，对知识的管理成为管理的焦点。
在知识组织中，知识和智⼒资本已经成为对于组织如此重要的要素，此时如果⼀个组织不对知识进⾏管理，可以说它就没有对经营给予重视。
知识管理就是组织的管理者通过对组织所拥有的知识和组织外部知识的管理和利⽤，以达到提⾼组织创造价值的能⼒这⼀⽬的的⼀种⼿段和过程。
从组织知识到智⼒资本，其关键的差别在于知识是否成为组织运作的资本，是否在组织的价值创造中发挥了作⽤。
所以当我们谈论知识在组织中的重要作⽤时，实质上是指智⼒资本，它与货币资本、劳动⼒资本⼀起，成为知识经济时代的重要⽣产要素。
知识可以分为两⼤类，外显知识和内隐知识。
外显知识具有公共产品的性质，很容易被仿制，⽽内隐知识则是难以模仿的，是知识管理的关键。
其中外显知识通常具有⼀定的表现形式，如业务规则、⼯作流程、软件、⽂档等，所以具有相当的稳定性和可重复性，因⽽管理成本相对较低，⽽内隐知识的主要载体是⼈，⼀些经验、判断都是来⾃于⼈的主观思维，具有相当的不确定性，⽽且难以模仿，这类内隐知识在企业的决策、管理过程中具有⽐较关键的作⽤，因⽽管理难度较⼤，管理成本也⽐较⾼。
要做好知识管理，就必须在组织中建⽴起相应的知识管理体系，它应实现的主要功能包括： （1）公司能够清楚地了解它已有什么样的知识和需要什么样的知识； （2）组织和知识⼀定要能够即使传递给那些⽇常⼯作中需要他们的⼈； （3）组织知识⼀定要使那些需要它们的⼈能够获取； （4）不断产⽣新的知识，并要使整个组织的⼈能够获取它们； （5）对可靠的、有⽣命⼒的知识的引⼊进⾏控制； （6）对组织知识进⾏定期的检测和合法化； （7）通过企业⽂化的建⽴和激励措施使知识管理更容易进⾏。
CBAM:一种基于业务案例进行活动挖掘的分级聚类算法
CBAM：一种基于业务案例进行活动挖掘的分级聚类算法李志方;李磊;崔昊【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2007(044)0z2【摘要】一个具体的业务案例是在一定的业务流程和业务规则的控制下产生的,因此可以从大量的业务案例中挖掘业务流程和业务规则,从而获取业务需求.与传统的、通过分析人员与用户交流进行需求获取的方法相比,案例挖掘具有客观、无二义、形式化和高效等优点,目前已成为需求工程领域的一个研究热点.现有研究主要集中在流程模式的挖掘方面,但事实上从业务案例中挖掘业务需求,必须经过业务活动挖掘、流程模式挖掘和业务规则挖掘3个阶段.以活动挖掘为研究重点,提出了一种分级聚类算法CBAM(case-based activity mining),在案例集完备的前提下利用字段相关性可以在线性时间内识别业务活动,还原业务执行过程,为下一步进行流程模式的挖掘奠定基础.还开发了基于CBAM算法的业务活动挖掘工具,模拟实验和实际案例研究表明,CBAM算法能有效屏蔽业务案例的噪音干扰,具有可行性和普遍性.【总页数】6页(P309-314)【作者】李志方;李磊;崔昊【作者单位】中山大学软件研究所,广州,510275;中山大学软件研究所,广州,510275;广州市中智软件开发有限公司,广州,510630【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于Aihara神经元的改进CBAM模型 [J], 刘玲;张兴会;梁伟2.一种基于数据包大小和聚类算法的业务识别法 [J], 孙艳凤;张顺颐3.一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法 [J], 杨天奇4.一种基于会话聚类算法的Web使用挖掘方法 [J], 陈富赞;刘青;李敏强;寇纪淞5.一种基于降维聚类算法的车辆故障挖掘技术 [J], 马丽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
数字孪生 业务规则库-概述说明以及解释
数字孪生业务规则库-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容应该对数字孪生和业务规则库进行简要介绍和概括。
可以按照以下方式编写：数字孪生是指通过数学建模和仿真技术，将实际物理对象或系统的数据、模型和行为等信息进行数字化，创建出与其实际存在相对应的虚拟化模型。
这种虚拟模型可以准确地复制实际对象或系统的特征和状态，从而能够对其进行全面的模拟和分析。
业务规则库是指存储和管理组织或企业内部业务规则的系统或技术。
业务规则是指用于规范业务流程、制定政策和指导决策的一系列规则或条件。
通过将业务规则进行规范化和数字化存储，业务规则库能够实现对业务规则的集中管理和自动化执行。
数字孪生和业务规则库之间存在密切的联系和相互依赖。
数字孪生可以提供实时的、全面的物理对象或系统的数据，并将其与业务规则进行整合和分析，从而实现对业务规则的可视化和智能化管理。
同时，业务规则库也为数字孪生提供了实时的、准确的业务规则支持，使得数字孪生能够更好地模拟实际业务场景和进行决策分析。
通过数字孪生和业务规则库的结合，可以实现许多优势和应用价值。
例如，通过数字孪生能够快速准确地分析实际对象或系统的状态和性能，从而为业务规则库提供实时的、可靠的数据支持；同时，通过业务规则库能够实现对数字孪生的智能化管理和决策支持，提高业务流程的效率和准确性。
总之，数字孪生和业务规则库的结合为企业或组织提供了智能化、精细化的管理和决策支持，具有广阔的发展前景和应用价值。
在未来，数字孪生和业务规则库将成为企业数字化转型和智能化发展的重要技术手段和支撑。
1.2 文章结构文章结构文章的结构是指文章在整体上所呈现的组织形式和布局，它是为了更好地传达作者的观点和思想而设计的。
一个良好的文章结构能够使读者更好地理解文章的内容，并能够清楚地把握到文章的重点。
本文主要包括引言、正文和结论三个部分。
其中，引言部分主要对数字孪生和业务规则库的背景和重要性进行简要介绍；正文部分将深入介绍数字孪生和业务规则库的定义、原理、概念、作用以及它们之间的关系；结论部分对数字孪生和业务规则库的优势、发展趋势和应用前景进行总结。
生成业务规则的一种方法及其解耦
生成业务规则的一种方法及其解耦黄玮【摘要】应用系统中,业务规则的变更频繁,不利于系统的维护.为提升可维护性,在分析业务场景的基础上,使用类型映射减少在用户与规则之间耦合,通过定义业务规则的约束减少业务数据与规则之间的耦合,另外以依赖倒置原则为思想,设计规则、条件、运算符、事实库的类图,通过阻断判断机制与具体条件、运算类型的联系,从而完成规则与判断机制、业务数据之间的解耦.最后使用VS2013中的软件复杂度测评工具对解耦的效果进行测评,测评结果证明了解耦策略的可行性.【期刊名称】《闽江学院学报》【年(卷),期】2016(037)005【总页数】6页(P59-64)【关键词】业务规则;耦合;依赖倒置【作者】黄玮【作者单位】闽江学院软件学院,福建福州350108【正文语种】中文【中图分类】TP311.53在业务系统中，业务逻辑经常与业务数据存在紧密的耦合关系.如“账户金额500元及以上的用户可访问核心视频,在优惠期，所有的用户都可以免费使用VIP服务”，此时业务逻辑与金额500元紧密关联.若将具体的业务数据硬编码于软件系统中，则不利于后期的维护.对于业务规则的处理，目前多用专家系统[1]或规则引擎进行处理.然而在这些研究中，较少涉及规则生成、解析时的难度与可维护程度.实践中，业务规则的创建者为各行业的实际操作者，对计算机的理解程度不一，由其对整个业务规则进行替换或修改存在诸多困难，即使在使用规则创建器的情况下也不易于生成与修改规则.因此本文的研究重点是从使用者的角度出发，寻求规则生成的方法，并确保该规则能易于生成，且该规则与各相关环节不存在紧耦合，易于被维护.耦合是软件工程中的定义，表示模块与模块之间的联系，模块之间的联系越紧密则系统越不易于维护.此处将这一概念扩大，将使用者、数据、规则、组件等都纳入考虑的范围，降低相互之间的联系.为了达到研究目的，首先整理该场景中涉及的角色.该场景中的角色如图1所示.图1中，使用者需要了解规则的生成方式，两者间存在紧耦合，需要解耦.另外，规则包含业务数据，而业务数据变更频繁.为了易于维护，需要降低规则与业务数据之间的联系.业务数据存在诸多的类型，如配置信息、内存数据等，如果判断机制直接与业务数据关联，则两者间关联过多，耦合度高，在业务数据与判断机制中间需要有一个统一接口来降低两者之间的耦合.最后，判断机制与规则之间存在一对多的关系，考虑到业务规则变更的可能性较多，在规则与判断机制之间也需要进行解耦.因此本研究的任务可细化成如下几个方面：用户与规则之间的解耦、规则与业务数据之间的解耦、规则与判断机制之间的解耦、业务数据与判断机制之间的解耦. 1.1 用户与规则之间的解耦为达到用户与规则之间的解耦，就需要减少用户与规则之间的联系.规则采用产生式结构，即 IF P THEN Q的格式.结论Q是{类名，方法名}的二元组，表示客体对象的可调用方法，如Media.Play，即客体为Media类型的对象，拟访问的是Media中的方法Play.而前提P则由若干简单条件Not、And、Or组合而成.简单条件由 {类名.属性名、操作、值}三元组构成.例如，条件用户年龄满18岁可表达为{Customer.Age、≥、18}.此处的类型指的是面向对象程序设计中的业务类，如员工类，部门类等.属性名与方法名也均和面向对象程序设计中的概念一致.由于软件编译后的结果中已经包含了业务类的信息，这些业务类有完整的数据定义格式，并易于被系统所解析，可作为生成规则时的参照.在对规则进行简单描述后，设S为系统中所有规则的所有的简单条件集合，Q为系统中所有规则的结论， Properties为所有业务类的属性集合，Methods为所有业务类的方法集合，则可建立如下约束：即，对于组成规则的任意的简单条件S均有唯一的元组{类名，属性名}与其对应.对于组成规则的任意的结论Q，均有唯一的元组{类名，方法名}与其对应.上述映射关系的建立，避免了用户生成规则的随意性.在使用者与规则之间引入相对固定的业务类进行验证与约束，可将这一约束编码成处理部件，该部件降低了使用者与规则之间的耦合.另外，易于使用反射技术[2]，将业务类的类型、方法与属性映射为使用者易理解的语言，最终实现使用者与规则之间的解耦.1.2 规则生成及与业务数据解耦为了降低规则与业务数据、规则与判断机制之间的耦合，还要对规则做进一步的约束.建立约束的主要原因在于作为业务数据的载体，属性有多种呈现形式.类中的属性可分为简单类型与复合类型，简单类型如整数、字符串等用于描述单一值.复合类型可能是另一个对象，也可能是数组、集合等对象的聚合.例如员工类中有角色集合，而每个角色又包含权限集合.权限又由权限编号与权限名等其他属性组成.由于属性的复杂程度，使得难以进行业务数据与规则的分离.因此，需要对规则的描述进行严格约束.建立约束后，判断机制在获取业务数据时无需关注具体的业务规则，只按规定的约束方式即可获得数据，从而达到解耦的目的.设C为系统中所有类的集合，A为类型c下所有的属性集合，M为c下所有方法集合，约束如下：1)业务规则R={<p,q>|p∈P∧q∈Q}，即一个规则均由一个P和Q组成 .2)后件Q={c.m|c∈C∧m∈c.M} ，即主体能访问c对象的m方法.3)前件P={p|p∈{And,Or,Not}}，即P为And条件、Or条件、Not条件中的一个.4)And、Or、Not由And、Or、Not与若干简单条件S组成.5)简单条件S={<c,a,f,o,v>| c∈C∧a∈c.A }，其中f为过滤条件，o为关系运算符，而v则为值，如User.Age>18，其中c为User,a为Age，而o则为>，而v则为18.a属性若为集合，则可用f对其进行过滤，如User.Recharges[Money>500].Count>0，表示付款记录中大于500元的记录数大于0，其中Money>500为Recharges的过滤.第5步的a、f是可迭代的，一个属性与过滤条件作用后的结果可能包含多层次的属性和过滤条件.例如:User.Roles.Perm ission[Name=“删除”].Count>0.在这个例子中，Roles是User的属性，其不含过滤器，但该属性下又有Permission属性和对应的过滤器，从而过滤出该用户所有角色下所有包含删除权限的权限数量.在完成上述限制后，则可根据目标系统的类名生成XML业务规则，以下给出一个XML片段用于增加对上述约束的描述.<Rule ID="R1"><And><SimpleCondition ExpLeft="Users.Age" ExpOperation=">" ExpRight="18" /><SimpleCondition ExpLeft="Users.Recharges[Money>500].Count" ExpOperation=">" ExpRight="0" /><SimpleCondition ExpLeft="Target.MediaType" ExpOperation="Equal" ExpRight="A3C" /><Or>………</Or></And><Result Target="Media.Visited" /></Rule>上述的规则表示年龄大于18岁且充值记录中至少有一次大于500元的用户，可以访问类别为”A3C”的视频.在提取出业务规则的表示方法与业务数据的描述策略后，可在业务规则与业务数据之间建立专用解释器，降低这两者之间的耦合.在部署时，业务规则均采用XML文件的方式进行存储，文件中每一个Rule节点即为一条业务规则.为了避免业务规则过多，造成单个文件太长，不利维护的情况，将业务规则按类别分散到不同的XML文件中去.部署时，将所有的承载规则的XML文件分发到统一目录下，由规则读取器进行统一读取和解析.使用XML文件表达与存储规则后，则可根据业务规则的约束制作规则生成器，从而减少由于用户的原因输入无效规则的机率.需要指出的是，XML文件仅用于对规则的存储、表达和维护.运行时，由于文本的拆解需要较大的系统开销，因此需要缓存和重复利用文本拆解后的结果.文本拆解转换后，最基本的单元为类的属性和方法，其细节与具体开发环境相关.例如在C# 中，可以使用反射技术中的PropertyInfo类型表示某种类中的某属性 (如User.Age)，用MethodInfo记录某类中的相关的方法(如Media.Play).在属性与方法缓存及复用的基础上则可缓存复用规则，从而提升了系统的效率.1.3 规则与判断机制的解耦简单条件中，运算符有常见的>、>=、=、<、<=、!=等.经扩展，还有如判断某集合是否包含某个体的“包含”运算，以及判断某个体是否在某集合中的“在….中”运算，实际中运算还有进一步扩展的可能，需要在设计时为这种扩展预留接口.如果规则与判断机制直接关联，则当规则中运算的类型发生变化或条件类型发生变化时，需要做较大的维护.因此在规则与判断机制之间进行解耦时，需要阻断判断机制与具体条件类型、具体运算类型的联系.因此设计解耦策略如图2所示. 在图2中，规则类由Conditon和Result两个属性组成.Result用字符串记录客体的类型与判断方法.而Condition则为条件类，Judge方法用于判断该条件的布尔值.Judge方法中有Object与Subject两参数，分别接受主体、客体事实，该方法需要在子类重写.条件类可派生出AndCondition、OrCondition、NotCondition、SimpleCondition.其中AndCondition、OrCondition、NotCondition等又由Conditon类型聚合而成.SimpleCondtion中包含三元组{类型属性名、操作符、值}3个部分组成.Operator则是抽象的运算类，扩展出不同的运算策略，并在不同策略下重写计算方法.在进行上述设计后，高层模块Rule与父类Condition进行联系，不用与具体的派生类相联，SimpleCondition类与各运算类通过抽象类Operator进行关联，以上均体现了依赖倒置[3]的思想.Rule类中的Judge封装了对Condition中Judge 的调用，阻断了判断机制与条件类型、运算类型的联系，外部模块仅能调用该模块中的Judge方法，满足封装原则，最终降低了该模块的耦合度.1.4 业务数据与判断机制之间的解耦在实际业务中，为了灵活对系统进行干预，除了需要获得对象所携带的数据之外，还需要从配置文件、系统环境中获得事实.例如：“在上午9点到10点间，系统维护，不接受用户登录”，此处的时间是系统时间，不存在于内存中某个对象的属性中.对于数据来源较多，且可能扩展的情况，均需要建立统一的访问接口，判断机制只通过该接口获得数据而不与具体的数据来源直接交互.该模块的设计如图3所示.在图3中，不管何种事实集合均从IFactList接口中派生，这些集合都具有GetFact与SetFact的操作.FactFactory是保存与获取事实的统一代理类.该类用于存放主体与客体的对象引用，如Ojbect与Subject.而系统事实集合、环境事实集合、配置事实集合等均存在FactFactory的Dictionary中，Dictionary用key 进行设置与获取指定的事实集合.在获得事实集合的情况下，还需要再用关键字进一步获取单个事实.例如，获取当前配置文件上的状态节点Flag，则可写为FactFactory.GetFact(Config)[Flag].而判断机制只需要调用FactFactory的相关方法即可获得所需数据，无需关注事实的类型、获取过程及今后的变更，从而实现在业务数据与判断机制之间进行解耦.在完成上述解耦设计后，需要对解耦的效果进行评价.对于耦合度的评价，属于软件复杂度评价的一个方向，对此许多学者已经对此方法进行研究[4-5].此处采用微软的集成化开发工具VS2013，在该工具中已经集成了代码进行度量的功能.使用该工具进行耦合度的度量的结果如图4所示.在该代码度量图中，组件ReasoningMachine所对应的是本研究代码的度量结果.在VS工具中，可维护性指数是0-100之间的值，表示维护代码的相对容易度.值越大表示可维护性越好.该计算基于 Halstead Volume、圈复杂度和代码的行数.该项结果得分77，表示该模块有较好的可维护性.类的耦合度取值为39，在VS中该值通过参数、局部变量、返回类型、方法调用、泛型或模板实例化、基类、接口实现、在外部类型上定义的字段以及属性修饰来衡量与唯一类的耦合程度.该指标越大，代码之间的联系则越高，即越不可取.为更明显表示该值的效果，取微软的SQLHelper模块的代码进行对比.SQLHelper是微软在Framework2.0中提供的一种数据访问模块代码，该代码仅有的两个公开类，且有简洁优雅的设计，因此用其作为参照物有较好的意义.SQLHelper包含于Microsoft.ApplicationBlock中，图4中已用深色标出.该模块的类耦合度为32，而ReasoningMachine模块中分成4个子模块，每个模块又有诸多类与调用关系，因此该结果是一个很不错的度量结果.采用上述的约束与设计，业务数据、业务规则及其他各部之间的耦合性得以降低，在使用者易于生成规则的同时，整体也具有较好的可维护性.目前这种规则生成方法与耦合设计已经整合成通用组件被集成应用于视频点播等系统中，能满足业务规则变更时的快速更新与维护需要.【相关文献】[1] 姚路, 康剑山, 曾斌．神经规则与案例融合的专家系统知识表示和推理[J]．火力与指挥控制，2014,39 (10):38-47．[2] 费廷伟, 刘淑芬, 屈志勇, 等．Java反射驱动的规则引擎技术研究[J]. 计算机应用,2010,30 (5):1 324-1 326.[3] 高松,牛治永．敏捷设计原则与设计模式的编程实践——单一职责原则与依赖倒置原则[J].计算机应用,2011,31 (12):149-152.[4] 王悠, 张熙．用例驱动的软件复杂性度量及应用[J]. 计算机工程与设计,2007,203 (11):2 543-2 546.[5] 姜林, 艾波, 漆涛．分形理论在软件复杂度中的应用[J].计算机应用,2010,30 (10):2 730-2 734.。
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规则获取中的规则发现姓名：杨海泷摘要：规则获取包括规则发现和规则发现，本文主要介绍了规则的分类以及常见的规则发现活动。
并给出了简单的规则发现流程。
关键词：业务规则，规则获取，规则发现，规则分类；Rule Discovery in Rule HarvestingYang HailongAbstract:Rule harvesting includes the two main activities of rule discovery and analysis.This paper mainly introduces the classification of rules,common rule discovery activities.In addition,this paper gives out a simple process of rule discovery.Keyword:Business Rule；Rule Harvest；Rule Discovery；Classification of Rules规则发现，也称为企业业务规则建模，目的是开发简单模型，像规则描述，业务实体图表，业务流程图。
规则发现是一个不断迭代的过程，不是一蹴而就的过程。
业务规则发现技术和传统的需求抽取类似，主要有一个不同就是，它更关注企业中的那些特殊的需求，这些需求为业务如何执行提供决策。
在开始阶段，我们首先要获取一些产品，这些产品在规则发现阶段会用到。
这些产品包括：业务流程的顶层描述；当前和将来架构的顶层描述；数据源和数据模型的列表；决策表。
特别是决策表能够帮助定义哪里能够找到规则（规则源），哪个方法可以在规则获取时使用。
规则发现流程会随着规则源的不同而改变。
例如，通过合法文档里获取规则和通过采访专业领域专家获取规则的流程是不同的。
1.业务规则的分类在决定如何书写规则和如何实现他们之前，我们必须要首先明确我们要获取哪一类型的规则。
早在2008年，对象管理组织（OMG）定义了业务词汇和业务规则语义的编制规范，称作业务词汇和业务规则语义（SBVR）。
该规范描述了SBVR作为OMG的模型驱动架构（MDA）的一部分，其目的是捕获自然语言中的规范并正规的方式表示它们以便于自动化。
SBVR包括两个专业词汇：一个是通过商业术语视图定义商业术语和意义。
这在SBVR规范中称为业务词汇。
另一个是用一种清楚的方式表达规则。
所谓意义就是某人理解或者想要表达的意思。
意义可以分成概念，问题和建议。
OMG 定义了一种业务动机模型（BMM），该模型定义了业务政策，管理，业务流程，业务规则之间的关系。
BMM模型沿用了SBVR中的分类：·结构型（定义型）业务规则。
该种类型规则描述业务实体的结构，指定了如值的类型，强制关系等元素。
·操作型（行为型）业务规则。
该种类型规则描述如何加强业务策略使运行效率提高，实现业务决策逻辑等规则。
在SBVR中，规则通常来源于业务实体之间的关系。
提出一个概念“事实”，事实便是两种或者是多种概念之间的联系。
这里我们给出一个业务规则模式。
图1.1 业务规则模式该模式向我们展示了，不同类型的规则都与业务相关，其中包括结构型规则和操作型规则。
表1.1再给出简化的业务规则组织层次，该层次由Barbara Von Halle提出。
2.发现活动规则发现阶段包括一些准备工作，比如审核决策表，用例模型或者业务流程，定义发现路标，以及组织团队合作等，这些都是最基本的准备。
规则发现活动在项目实际实施过程中会发生，甚至在系统完成时也会发生或者在某些决策或者商业政策需要改变时也会发生。
因此规则的发现需要将需求分析，反编译现存程序以及专家知识结合起来。
在我们准备规则发现活动或者路标时需要考虑两个方面：·规则的来源：·相关文档（商业计划书，早期项目交付文档，法律法规，规章制度，标准，需求规格书）·不言而喻的规则（我们做事的方式，专家个性等）·现存系统（当前正在使用的信息系统等）·业务记录（这些记录了已经被满足的客户需求等）·项目中所使用的分析技术：·业务事件分析·用例分析·业务流程建模·商业目标以及策略分析·数据分析很明显，不言而喻的规则是最难抽取的，通常也花费最长的时间。
表2.1给出了几种发现活动可行的出发点：这里需要说明一下，通过这些规则发现活动是不可能抽取所有的规则的，我们的目标是完成40-60%的规则获取。
2.1检查决策表或业务流程图在规则发现阶段，我们需要使用一个决策表文档，下面提供两种得到决策表文档的方式。
2.2.1用例方式如果要使用用例方式收集需求，我们可以研究用例描述来确定系统作出决策时的活动。
在Barbara Von Halle的《Business Rule Applied》一书中，她提出通过寻找动词来发现决策点。
例如，检查，检测，计算，测量，估计，估测，比较，证实，确定，验证，断定等词后面就隐藏着大量的业务知识也业务规则。
表2.2给出一个简单基本贷款流程的用例描述：表2.2 基本贷款流程用例描述上面的用例模板包括一个决策列，该决策列驱动规则发现活动中的讨论。
2.2.2业务流程建模方式业务流程建模至少应该包含以下活动：·通过角色定义流程的行为者，清晰地列出不同的人类行为者，并用角色对其分类。
·用任务和隶属关系，设计当前的流程情况，不要想一下子就分析出所有的流程，应该采用增量方法，不断完善下去。
·从当前要点识别出分支要点。
分支处的决策就可被认为是业务规则。
最简单的是提供一个二元决策，当有枚举类型时就必须作出多个响应。
一般有2到6或者8个分支。
相关管理人员可以设置某些决策的优先级，为了完成这个任务，还必须回答以下问题：·当前要定义、编辑、实现、测试、更新的业务规则的流程是什么？·谁是这些规则和商业政策的所有者？·一些特殊的规则有分类吗？例如：国家，地域或产品层次，以及规则被（其它企业）改写过吗？这些变形也是要获取到的。
·每条决策对应的规则数量有多少？·有没有实际规则的例子？·规则可以共享吗？以上所做是为下一阶段，定义发现路标做好准备。
2.2定义规则发现路标规则发现路标的定义是分析团队从不同的源抽取规则的至关重要的步骤。
路标类型的选择是与规则源相联系的。
Tony Morgan在他的书《Business Rules and Information System:Aligning IT with Business Goals》中提出以下发现过程：·静态分析。
主要是从合法的，内部政策以及步骤等文档中阅读和标注规则。
一定要注意不同文档的版本，创建日期以及合法性。
规则抽取工作是基于问卷调查的。
·交流。
主要是与了解业务流程和决策专业领域专家进行交流。
当然，还应该与日日工作在一线的人进行交流来获得业务流程是如何进行控制的。
规则抽取工作在研讨会中进行。
·自动化分析。
使用计算机和特殊应用程序从程序代码，SQL存储过程，代码列表等中搜索规则语句。
在使用规则挖掘技术时，必须格外小心防止在if-then-else实现时造成的内容丢失。
在这里不再介绍代码挖掘技术。
2.3收集相关文档由于规则发现是基于文档和代码的，因此我们必须收集所有的应用文档，并且把这些文档按照版本进行整理，以备以后溯源使用。
收集的文档越多，规则发现的也便越全面。
人们都有一种思维定式，有文档或者代码支持的系统更容易让人信服。
2.4研究决策分支点业务规则可以由决策分支点处获得，因此研究这些分支点至关重要。
从前面已经获得的决策分支表中分析，不断完善决策的描述。
这个过程要不同的专家参与，或者要阅读相关合法文档。
2.5执行规则发现路标这个活动支持三种类型的规则发现：业务用户和专家组，文档研究，代码挖掘。
即便主要的规则源是文档或者代码，也是应该从专业领域专家获得相应的反馈。
规则抽取是一个不断完善的活动。
因此在整个项目开发过程中与其他成员以及利益相关者密切沟通是至关重要的，因为他们的想法可能会随着项目进行而改变。
在这一阶段中，我们要清楚的知道表达规则的不用语言类型：·自然语言·受限制的语言·特殊语法的正规表达语言自然语言是最初在一些会议上描述规则使用的非正规的，没有任何结构的语言。
使用自然语言时没有模板或者指导提纲，因此会产生冗余。
第二种语言已经加入了某些语法和结构，以便于将规则表达成合适的形式。
第三种语言是最准确的，绝不会模棱两可，是可以被信息系统对象使用的规则，这种规则可被计算机执行。
2.6从SME发现规则与专业领域专家交互的方式有采访和分析研讨会。
其中采访一般是两三个人，研讨会是6-10人进行。
其中分析研讨会是抽取大量需求最有效的技术。
头脑风暴是最有效的方式。
头脑风暴包括意见产生和意见压缩。
投票选举在头脑风暴中也经常使用。
研讨会中通常遵循如下的规则：·不要攻击别人·不要迟到，即便利益相关者会迟到·表达观点时避免太强势另外有些人还提出如下意见完善此过程：·组织者维持一份时间表，惩罚迟到的人，每个人有一次机会迟到·组织者鼓励每个人发言5分钟·为避免长时间的讨论无果，最好通过第三方驱动·倘若某条规则不够明确，最好的办法是将它付诸实践·用具体场景来阐述某些规则2.7从文档中发现规则这种方式用在当存在合法文档时。
我们需要胆量和严肃的态度对待这项工作。
当使用的是电子文档时，我们可以按照如下的规则进行实践：·标记任何需要讨论的内容·将商业政策复制粘贴到规则模板中以便将来进行分析·使用一种系统的方法来确保很好的覆盖尽量多的规则·没前进一步都检查是否与当前业务模型一致·调查差异，并用日志记录它们·关注成员的理解，多与他们交流，坚持理清一条合法规则时如何形成的这种方法有一个风险就是，每个人都有每个人的解释，文档不可能包括所有的情况，因此有时很难得到一个统一的商业动机。
所以要尽量采用一套严格的方法来达到如下的目标：·将业务事件详细列出在一张表中·获得支持那些业务事件处理的活动，任务以及过程·识别出业务规则可以在程序中执行的位置·如果规则不清楚，模棱两可要对其进行解释·试着抽取出对象模型，域内的值我们还应该协同专业领域专家来获得相关的反馈，并且用简单的表格与项目成员进行交流。
2.8从代码中发现规则从应用程序代码中发现规则时非常耗时而且通常很难取得成果的。