CN104102670A - 绩效指标分析框架 - Google Patents

Abstract

这里描述了便于分析绩效指标的技术。根据一个方面，配置具有表示绩效指标的节点的层级结构。这样的配置可以包括将一个或多个最低级节点映射到用于检索事务性数据的一个或多个数据模型。此外，可以配置所述层级结构的一个或多个内部节点，包括将所述一个或多个内部节点映射到一个或多个相应的子节点。然后可以将通过这样的配置所生成的配置数据存储在数据库中以供随后检索以生成报告。

Description

绩效指标分析框架

技术领域

本公开一般涉及绩效指标(performance indicator)的分析框架。

背景技术

在快速变化和激烈竞争的经济环境中，绩效指标或关键绩效指标（keyperformance indicator,KPI）被企业决策者广泛用于度量他们组织的盈利能力和可持续发展能力。一般来说，KPI是用来呈现组织中的现状和趋势的业务指标。KPI可以分为3类：（1）跨行业的KPI（例如，利润率（profit margin）、收入（revenue）等）；（2）行业特定的KPI（例如，交通运输行业的车辆利用率）；和（3）企业特定的KPI，其由单独的企业组织定义和使用。

虽然可能存在成千上万个用于不同场景的KPI，但是每种类型的利益相关者只对少数特定的KPI感兴趣。例如，投资者可能关注资产收益（return ofequity），而销售经理通常侧重于销售收入和销售费用。然而，现有的解决方案不能有效地向利益相关者展示相关的KPI。KPI和相关的数据通常不是以有意义和可读的形式组织的，使得用户很难执行根源分析。

此外，KPI计算通常基于从联机事务处理（online transaction processing，OLTP）系统检索到的大量的事务性数据（transactional data）。OLTP系统被用于执行日常业务功能，如企业资源规划（enterprise resource planning，ERP）、客户关系管理（customer relationship management，CRM）等。OLTP系统被优化为处理非常少量的详细数据，但是它通常不适合用于涉及大数据量的即席分析（ad-hoc analysis）的分析任务。

为了计算KPI，现有的解决方案通常在联机分析处理（online analyticalprocessing，OLAP）系统（例如，SAP BW）上实现，而OLAP系统被优化以用于以快速运行时间执行复杂的分析和即席查询。OLAP系统通常异步地使用提取、转换和加载（extraction,transformation and loading,ETL）工具从OLTP系统检索数据。这样的数据准备是费时的，而且实时KPI计算是不可能的。此外，实现这样的解决方案的成本是很高的，因为用户必须使用高级语言（例如，ABAP）编写用于每个KPI的复杂逻辑以便从OLTP系统读取原始数据并从该原始数据计算KPI值。

因此，需要解决上述挑战的改进的分析框架。

发明内容

这里描述了便于分析绩效指标的计算机实施的技术。根据一个方面，配置具有表示绩效指标的节点的层级结构。这样的配置可以包括将一个或多个最低级节点映射到用于检索事务性数据的一个或多个数据模型。此外，可以配置所述层级结构的一个或多个内部节点，包括将一个或多个内部节点映射到一个或多个相应的子节点。然后可以将通过这样的配置所生成的配置数据存储在数据库中。

根据另一方面，接收层级结构的配置数据。层级结构的节点表示绩效指标。可以经由配置数据指定的数据模型来检索事务性数据。基于配置数据，基于事务性数据填充（populate）一个或多个最低级节点，而且可以基于一个或多个相应的子节点填充一个或多个内部节点。然后可以呈现已填充的层级结构的报告。

通过参考下面的详细描述和权利要求书以及附图，可以获得将在下文中变得明显的这些和其他优点和特征以及进一步的信息。

附图说明

在附图中示出了一些实施例，在附图中相同的参考标记表示相同部件，而且在附图中：

图1是示出示范性系统的框图；

图2示出了示范性架构；

图3示出了生成绩效指标树的示范性方法；

图4a示出了存储数据模型属性和节点维度（dimension）之间的关联的示范性映射表；

图4b示出了存储数据模型度量（measure）和节点关键数字（key figure）之间的关联的另一示范性映射表；

图5a示出了存储父节点维度和子节点维度之间的关联的示范性映射表；

图5b示出了存储父节点和子节点之间的关系的另一示范性映射表；

图6示出了节点“收入（Revenue）”的示范性报告；

图7示出了在运行时期间基于配置数据生成绩效指标报告的方法；

图8示出了显示绩效指标树的示范性报告；以及

图9示出了所选节点的更详细的视图。

具体实施方式

在下面的描述中，出于解释的目的，具体数字、材料和配置被阐明以提供对本框架和方法的透彻理解而且以便满足法定的说明书撰写要求。然而，将对本领域技术人员显而易见的是，本框架和方法可以在没有具体示范性细节的情况下实践。在其他实例中，公知的特征被省略或简化以使本框架和方法的示范性实现方式的描述清晰，并从而更好地解释本框架和方法。此外，为了便于理解，某些方法步骤被描述为单独的步骤；然而，这些单独描述的步骤不应该被解释为它们在执行时必须依赖于一定顺序。

本文描述了绩效指标分析框架。本框架的一个方面使用层级结构（例如，树）来对绩效指标灵活地建模。绩效指标可以提供用于测量实体或者实体内的组织单位的绩效的方法。绩效指标可以涉及，例如，营销、制造、信息技术、供应链管理等。

根据一些实现方式，层级结构是绩效指标树结构。应该理解的是，也可以使用任何其他类型的层级结构。层级结构的每个节点可以代表具有一个或多个维度的单一绩效指标。可以从子节点的关键数字值导出内部节点的关键数字值。叶节点被映射到预先选定的数据模型以便从数据库检索事务性数据。层级结构的配置是高度可定制的，而且用户可以定义个性化的设置以实现每个节点的计算逻辑而无需编写复杂的代码。

在一些实现方式中，层级结构的交互式报告视图是动态生成的。用户可以容易地从一个绩效指标导航到它的决定性的更低级别的绩效指标以便追踪，例如，绩效问题的根本原因。例如，利润率通过利润除以收入来确定。用户可以通过导航层级结构的报告视图来调查低利润率是由低利润、高收入还是两者导致的。

本框架的另一方面便于绩效指标的多维度分析。继承自底层数据模型的属性可以被映射到绩效指标的维度。这里所用的维度一般是指数据项的类别。用户可以通过导航层级结构和选择感兴趣的维度来执行多维度分析。例如，公司销售总经理可能最关注销售总收入，而区域销售经理主要对他们各自区域的销售收入感兴趣。可以通过维度“区域（region）”来“向下钻取（drill down）”绩效指标“销售收入（sales revenue）”，以便向每个区域销售经理提供更详细和更有用的信息。

本框架的又一方面利用内存数据库（in-memory database），内存数据库结合OLTP和OLAP系统以提高性能。事务性数据模型可以在不需要预处理和聚集的情况下被使用。可以近实时地从OLTP系统复制数据。此外，内存计算可以被充分利用，以便基于事务性数据直接执行绩效指标的实时计算。在下面的描述中将更详细地描述这些和其它优点以及示范性方面。

为了便于说明，杜邦财务分析方法（DuPont Financial Analysis Method）被用来对绩效指标建模。杜邦方法是将投资回报率（return of investment,ROI）绩效指标划分为两个绩效指标的表达式，具体如下：

ROI=利润率×资产周转率----------(1)

“利润率”和“资产周转率（asset turnover）”还可以由其他绩效指标确定，具体如下：

利润率=EBIT/资产--------------(2)

资产周转率=营业收入/(资产)----------(3)

其中，EBIT（Earnings before Interest and Tax）是指扣除利息和税金之前的收益。应当理解，也可以使用其他类型的指标和其他计算指标的方法。

此外，本文描述的框架可以实现为方法、计算机控制的装置、计算机过程、计算系统、或者诸如计算机可用介质的制造产品。根据以下描述，这些以及其他各种特性将是清楚的。

图1是示出可以用于实现这里描述的框架的示范性系统100的框图。系统100可以包括计算机系统106，其可通信地耦合到输入设备102（例如，键盘、触摸板、麦克风、照相机等）和输出设备104（例如，显示设备、监视器、打印机、扬声器等）。计算机系统106还可以包括通信卡或通信设备116（例如调制解调器和/或网络适配器），其用于使用通信链接130（例如，电话线、无线网络链接、有线网络链接或者有线电视网络）与网络132交换数据。网络132可以是局域网（LAN）或广域网（WAN）。计算机系统106可以经由网络132可通信地耦合到一个或多个其它计算机系统154。例如，计算机系统106可以充当服务器，并使用到一个或多个用户设备150的逻辑连接来在联网环境中操作。用户设备150可以包括与计算机系统106类似的组件，并且可以是台式计算机、移动设备、平板计算机、通信设备等的形式。

计算机系统106包括中央处理单元（CPU）114、输入/输出（I/O）单元110和存储器模块112。诸如高速缓存、电源、时钟电路和通信总线的其他支持电路也可以包括在计算机系统106中。此外，上述任何部件可以由专用集成电路补充或者并入专用集成电路。计算机系统106的例子包括能够响应于指令并以定义的方式执行指令的手持设备、移动设备、个人数字助理（PDA）、工作站、服务器、便携式笔记本计算机、其他便携式设备、迷你计算机、主机计算机（mainframe computer）、存储系统、专用数字设备、器件、组件、其他装备、或者这些的某种组合。

存储器模块112可以是任何形式的非瞬时性计算机可读介质，包括但不限于动态随机存取存储器（DRAM）、静态随机存取存储器（SRAM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、闪存设备、磁盘、内置硬盘、可移动盘、磁光盘、致密盘只读存储器（CD-ROM）、任何其他易失性或非易失性存储器、或它们的组合。

存储器模块112用于存储用于实现这里描述的技术的机器可执行指令、数据和各种软件组件，所有这些都可以由CPU114处理。因此，计算机系统106是通用计算机系统，当执行机器可执行指令时，计算机系统106变成专用计算机系统，可替换地，本文所描述的各种技术可以被实现为软件产品的一部分，该软件产品通过绩效指标分析框架120来执行。每个计算机程序可以以高级过程编程语言（例如，C、C++、Java、来自AG的高级业务应用编程（Advanced Business Application Programming，ABAP^TM）等）来实现，或者如果需要的话以汇编语言或机器语言来实现。语言可以是编译语音或解释语言。机器可执行指令不意图被限制为任何特定编程语言及其实现。将理解的是，各种编程语言及其编码可以被用于实现本文所包含的公开的教导。

在一个实现方式中，计算机系统106的存储器模块112包括绩效指标分析框架120、数据库管理系统（database management system，DBMS）122和数据库129。绩效指标分析框架120可以存储用于执行本文所描述的技术的源代码和可执行机器代码。更具体地，绩效指标分析框架120可以便于配置和动态生成用于对绩效指标建模的层级结构。这些示范性特征的更多细节将在以下描述中提供。

绩效指标分析框架120可通信地耦合到DBMS122。在一些实现方式中，绩效指标分析框架120连接到DBMS122以便经由诸如Java数据库连接（JavaDatabase Connectivity，JDBC）的数据库通信协议获取数据。也可以使用其他类型的连接。DBMS122是一组程序，其使得能够存储、修改和从数据库129提取数据。用户设备150处的用户可以与用户界面152交互以便经由绩效指标分析框架120和DBMS122与数据库129通信。

在一个实现方式中，数据库129是内存数据库，其主要依靠系统的主存储器（main memory）以用于高效率的计算机数据存储。更具体地，内存数据库中的数据驻留在易失性存储器中，而不是永久地存储在硬盘驱动中，从而允许数据被以每毫秒数兆字节的速度即时访问和扫描。内存数据库129允许实时地无缝访问和传播高容量的数据。通过使用多核处理器114结合内存数据库129，还可以实现并行处理。内存数据库技术包括诸如SAP的HANA（highperformance analytic appliance,高性能分析设备）内存计算引擎的系统。

在内存数据库129中可以实现基于列的数据存储，其中数据表被作为数据的列、按顺序并以压缩的存储器块存储。这可以便于在对单一列执行计算时更快地聚集数据。可替换地，基于行的数据存储也是可以的。在一些实现方式中，不是更新整行，而是只更新已更改的字段。这样避免了在更新过程中为了防止对一组数据的修改冲突而必须锁定整个数据表。可以实现高级并行化，这对实时地处理实时（live）数据流和执行持续的且基本同时的更新是至关重要的。

应该理解的是，计算机系统106的不同组件可以位于不同机器上。例如，绩效指标分析框架120、DBMS122和数据库129可以在不同的物理机器或计算机系统上实现。还应该理解的是，用户设备150的不同组件也可以位于计算机系统106上。

图2示出了系统100的各种组件的示范性架构200。应该注意的是，在以下讨论中，将使用相同的参考标记来引用图1中描述的特征。

在一些实现方式中，除了为了清晰而没有示出的其他组件以外，数据库129还可以存储配置数据202和事务性数据204。配置数据202用于定制或个性化绩效指标分析框架120。例如，配置数据202包括层级结构中节点的预定义的属性，包括维度映射和关键数字定义，这将在下面的描述中更详细地说明。配置数据202可以响应于经由用户界面从用户接收到的设置来生成。可替换地，配置数据202可以从由内容分配网络（content distribution network）或内容提供商（例如，）提供的内容导出。然后，这样的配置数据202可以被存储并经由数据模型206从数据库129检索。

事务性数据204可以提供数据源，所述数据源用于生成用来计算绩效指标（或关键数字）的值的信息。事务性数据204可以涉及诸如销售产品或服务的企业的组织，或者在所述组织的运营过程中生成。事务性数据204的例子包括数据库信息、更新或改变、消息、动作或它们的组合。

配置数据202和事务性数据204二者可以分别经由数据模型206和208提供的服务接口来检索。数据模型206和208定义从数据库129检索的数据的结构。例如，来自AG的HANA数据库包括将数据组织为表或视图的数据模型。也可以使用任何其他类型的数据模型。表是表格数据结构，每行标识特定实体，而每列具有唯一名称。视图是被建模以满足特定目的的、来自表中的数据的组合和选择。HANA数据库中可用视图的例子包括用于“基于星型模式”等的计算和聚集的分析视图、用于所有类型的结合（join）的属性视图、以及执行单独通过属性视图或分析视图无法实现的复杂计算的计算视图。每个数据模型可以包括与数据结构相关联的一个或多个属性和度量。“属性”可以指代表列或者表行的特定数据字段。“度量”是可以为其定义计算的属性。DBMS122可以管理和存储用于从数据库129检索配置数据202和事务性数据204的一组预定义的数据模型。该组数据模型可以由内容提供商（例如，SAP）或最终用户预定义。

在一些实现方式中，绩效指标分析框架120包括绩效指标控制器216、配置管理器210、事务性数据检索器212和公式计算器214。这些组件的操作可以由配置数据202定制或控制。

配置管理器210可以用于管理配置数据202的输入、存储和检索。事务性数据检索器212可以用于在运行时从数据库中129动态检索事务性数据204。公式计算器214可以用于至少部分地基于检索到的事务性数据204来计算层级结构中已建模的绩效指标（或关键数字）的值。例如，公式计算器214可以对原始的事务性数据204和在关键数字的递归计算过程中生成的中间数据应用运算符，这将在后面更详细地解释。运算符可以包括，例如，加、减、平均、取最大、取最小等。这样的运算符可以由配置数据预定义和选择，以确定公式计算器214如何计算绩效指标（或关键数字）。绩效指标控制器216可以用于协调配置管理器210、事务性数据检索器212和公式计算器214的操作。

用户界面（UI）绘制器（renderer）152从绩效指标分析框架120接收层级结构，并且动态生成前端表示代码（例如，HTML5），从而可以从用户设备150呈现和访问报告。在一些实现方式中，UI绘制器152可以辅助系统100以系统或用户指定的格式呈现报告。可选的用户界面组件的例子可以包括视窗、菜单、按钮、复选框、图表、层级结构表示和图标。

图3示出了生成用于对绩效指标进行建模的绩效指标树的示范性方法。方法300可以由如前面参照图1所描述的系统100实现，或者可以由如前面参照图2所描述的架构200实现。应当注意的是，在以下讨论中，将使用相同的参考标记来引用图1和图2中描述的特征。还应当理解的是，虽然在绩效指标树的上下文中描述图3，但是任何其他类型的具有多级的层级结构也可以被用来对绩效指标建模。

在302，配置绩效指标树的一个或多个叶节点。如前所述，绩效指标树的每个节点可以表示单一绩效指标。节点可以具有与绩效指标相关联的多个维度和关键数字（例如，计划值、实际值、完成率等）。叶节点是绩效指标树的最低级，而且不基于任何其他绩效指标。它们直接从原始的事务性数据204导出。例如，叶节点“固定资产（Fixed Assets）”的关键数字是通过聚集所有固定资产帐户的余额（这可以从数据库129中检索到）来计算的。

每个叶节点可以通过定义它的属性（property）（诸如，名称、一个或多个维度、以及一个或多个关键数字）来配置。维度一般是指类别，而关键数字一般是指具有能够计算的数值的数据项。示范性叶节点可以包括以下属性：

节点名称：库存(Inventory)；

节点维度：公司代码（Company Code），厂房（Plant），产品组（ProductGroup），产品（Product）；以及

节点关键数字：值和货币（Value with currency），数量和计量单位（Quantitywith unit of measure）。

还可以通过将叶节点映射到数据模型208来配置叶节点。如前面所讨论的，数据模型208可以选自由DBMS122管理的一组预定义的数据模型，并且用于从数据库129检索事务性数据。选定的数据模型208的属性和度量可以被映射到叶节点的维度和关键数字。图4a示出了存储数据模型属性和节点维度之间的关联的示范性映射表402，图4b示出了存储数据模型度量和节点关键数字之间的关联的另一示范性映射表404。

参照图4a，计算视图“库存值查询（InventoryValueQuery）”选自用于链接到叶节点“库存（Inventory）”的一组现有的预定义的数据模型。计算视图可以由例如用户经由呈现可用的预定义数据模型或计算视图的列表的用户界面来选择。数据模型“库存值查询”包括属性：公司代码（CompanyCode）、厂房（Plant）、产品组（ProductGroup）、原料（Material）和产品估值类（ProductValuationClass）。示范性映射表402示出了这些属性与叶节点“库存”的各个维度之间的映射。应当注意的是，不是每个数据模型属性（例如，产品估值类）都可以被映射到相应的节点维度。用户可以通过经由用户界面152选择映射到叶节点的相应维度的数据模型属性来定制映射。

参照图4b，数据模型“库存值查询”还可以包括度量：值；货币（Value；currency）和数量；UoM（Quantity；UoM（计量单位））。这些度量可以被映射到叶节点“库存”的关键数字，如映射表404所示。在一些情况下，可以存在没有被映射到相应的节点关键度量的一个或多个数据模型度量。用户也可以通过经由用户界面152选择映射到叶节点的相应关键数字的数据模型度量来定制映射。

在一些情况下，可以定义用于数据模型208的属性的过滤器。例如，再次参考图4a，可能存在在计算度量时不应该被包括在内的一些物品（例如，半成品）。尽管这样的物品可能在物理上不存在，但是出于成本、设计等的目的，这样的物品的信息可以仍然被维护。数据模型208中相应数据线的属性“产品估值类”可以被标记为“PhAsm”（Phantom Assembly，虚拟装配），以便将它们过滤掉。该过滤器可以被设置如下：

产品估值类<>“PhAsm”

通过设置过滤器，绩效指标分析框架120将不应该检索具有这样的值的数据通知给DBMS122。

返回参考图3，在304，配置绩效指标树的内部节点。内部节点表示从其他绩效指标导出的、而不是直接从事务性数据导出的绩效指标。内部节点的关键数字值可以通过对子节点的关键数字应用特定公式来计算。子节点是较低级别的节点，其可以是叶节点或其他内部节点。

每个内部节点可以通过定义它的属性（诸如，名称、一个或多个维度、一个或多个关键数字以及一个或多个子节点）来配置。例如，内部节点可以具有以下属性：

节点名称：流动资产（Current Assets）；

节点维度：公司代码，资产类型（Asset Type）；

节点关键数字：值和货币；以及

子节点：库存，应收账款（Account Receivable）。

还可以通过将内部节点映射到一个或多个子节点来配置内部节点。可以将父内部节点的维度映射到子节点的维度。图5a示出了存储父节点维度和子节点维度之间的关联的示范性映射表502。用户可以通过经由用户界面152选择映射到子节点的相应维度的父节点的维度来定制映射。应当认识到的是，父节点的一些维度可以没有在子节点中的相应维度。例如，父节点维度“资产类型”在子节点“库存”和“应收账款”中没有相应的维度。常量值（例如，“INV”、“AR”）可以被用来标记在相应的子节点中不存在的维度。通过使用常量值，子节点的源信息可以被传播到父节点。

图5b示出了存储父节点和子节点之间的关联的示范性映射表504。更具体地，第一列506存储父节点的名称，第二列508存储相应的子节点的名称，而且第三列510存储相应的下一兄弟节点的名称。第四列512存储将被应用于子节点和下一兄弟节点的关键数字的值的运算符。应当指出的是，也可以使用其它类型的映射表。例如，映射表可以将父节点的关键数字与各自子节点的关键数字相关联。

内部节点可以通过定义表达式来配置，该表达式用于基于子节点的关键数字值来计算内部节点的关键数字值。在一些实现方式中，表达式是通过指定每对子节点和下一兄弟节点之间的运算符来定义的。用户可以通过经由用户界面152选择将被应用的运算符来定制表达式。在运行时期间，可以通过将运算符应用于每对子节点和下一兄弟节点的关键数字值来计算父节点的关键数字值。例如，如图5b所示，为每对子节点和下一兄弟节点指定运算符求和（SUM）。因此，父节点“流动资产”的关键数字值可以通过将所有子节点的关键数字值相加来求值。

应该理解的是，可以为每对子节点和下一兄弟节点指定不同的运算符。应用运算符的顺序可以遵循标准的运算顺序：（1）指数和根；（2）乘和除；然后（3）加和减。可以使用圆括号或方括号，通过将应该首先求值的表达式的部分分组来表示优先顺序。可替换地，可以定义中间节点以便包含将运算符应用于先前配对的子节点和下一兄弟节点得到的部分结果。

返回参照图3，在306，还可以通过向节点维度分配一个或多个视图类型来定制绩效指标树。视图类型是可以在报告中呈现的数据的图形表示。视图类型可以是表或图表的形式。示范性的图表类型包括地理区域地图（geographic area map）、柱形图或条形图、频率图、直方图、直线图或曲线图、饼状图、散点图、地理地图（Geographic Map）或它们的组合。

图6示出了节点“收入（Revenue）”的示范性报告600。可滚动的菜单602显示与节点“收入”相关联的不同维度。每个维度可以链接到图表类型的输入参数。例如，“地区（Area）”维度链接到图表类型“地理地图”的“地区”输入参数。因此，可以在报告600中显示地理地图604。通过选择在可滚动的菜单602中显示的维度“地区”，用户可以查看地理地图604的所选地区608中的“收入”节点的关键数字。此外，关键数字还可以链接到图表类型“柱形图”606。类似地，“公司代码”维度可以链接到“条形图”图表类型（未示出）的输入参数，而“产品”维度可以链接到“饼状图”图表类型（未示出）的输入参数。这允许用户通过使用图形图表视图来容易地导航和执行多维分析。

返回参考图3，在308，配置管理器210可以在数据库129中存储与绩效指标树相关联的配置数据202以供以后检索。在运行时期间可以检索这样的配置数据以便基于配置数据中存储的自定义的设置来生成绩效指标报告。

图7示出了在运行时期间基于配置数据生成绩效指标报告的方法700。方法700可以由如前面参照图1所描述的系统100实现，或者可以由如前面参照图2所描述的架构200实现。应当注意的是，在以下讨论中，将使用相同的参考标记来引用图1和图2中描述的特征。

在702，配置管理器210经由数据模型206从数据库129检索配置数据202。配置数据202可以已经通过例如如先前参照图3所描述的方法300生成。如先前所讨论的，配置数据202可以包括绩效指标树的叶节点和内部节点的各种设置。

在704，事务性数据检索器212可以经由由配置数据202指定的数据模型208从数据库129检索事务性数据204。数据检索还可以由在配置数据202指定的定制的过滤器来控制。

在706，绩效指标控制器216可以利用事务性数据204来填充绩效指标树的叶节点。如前所述，事务性数据204可以是多维度的。配置数据202可以包括叶节点的维度与事务性数据204的属性之间的预定义的映射。按照预定义的映射，从事务性数据204的相应属性和度量的值直接导出叶节点的维度和关键数字的值。

在708，绩效指标控制器216可以利用由公式计算器214计算的关键数字的值来填充绩效指标树的内部节点。公式计算器214可以基于相应子节点的关键数字值来计算内部节点的关键数字的值。配置数据202可以包括内部节点的维度与相应子节点的维度之间的预定义的映射。按照预定义的映射，从相应子节点的维度值导出内部节点的维度值。此外，可以按照配置数据202中指定的预定义的映射和运算符，通过将预定义的运算符应用于子节点的关键数字值来计算内部节点的关键数字的值。

在710，显示已填充的绩效指标树的报告。该报告可以通过例如UI绘制器152绘制，并且可以在用户设备150上显示。图8示出了示范性报告800。该报告显示了具有基于杜邦方法导出的值的绩效指标树802。应当理解的是，也可以使用其他类型的方法。

节点、相关联的值、到子节点的链接和运算符被显示。如图所示，显示了具有相应的关键数字值的“投资回报率”的最高级别父节点804。还显示了运算符805，其已经被应用于子节点（806和808）的关键数字值以便计算父节点804的关键数字值。这使用户容易地理解不同绩效指标之间的关系。具有异常关键数字值的节点809可以例如以不同的颜色或阴影突出显示。为了确定关键数字值是否异常，可以将关键数字值与一个或多个预定的阈值进行比较。比如，落在由一对最小阈值和最大阈值限定的范围（例如，<低值，高值>（<low,high>））之外的关键数字可以被确定为异常。最小阈值可以被设置为负无穷大，而最大阈值可以设置为正无穷大。也可以应用其他阈值。预定的阈值可以由用户在配置期间定制，并存储为配置数据。

用户可以通过选择感兴趣的节点来导航绩效指标树802。例如，通过选择代表绩效指标“息税前利润（Earnings before Interest and Tax，EBIT）”的节点810，可以显示与节点810相关联的维度和关键数字值（例如，实际值、计划值）。响应于用户选择，还可以呈现由节点810表示的绩效指标的更详细的视图。

图9示出了所选节点810EBIT的更详细的视图900。更具体地，示出了节点810的表视图。用户可以通过选择感兴趣的维度902（例如，地区）来导航视图900。然后可以显示具体到选定维度的EBIT的关键数字值904（例如，实际值、计划值和进度值）。也可以选择多个维度并将其组合以供查看。例如，用户可以查看亚洲地区的产品泵（Pump）100的EBIT。

用户还可以通过选择相应的用户界面元素901来切换到图表视图。如前面所讨论的，图6示出了示范性图表类型报告600。通过选择特定地区608，可以突出显示地图的相应部分，并且示出相关联的关键数字值。

虽然已经以特定于结构特征和/或方法步骤的语言描述了一个或多个上述实现方式，但是应当理解的是，也可以在没有所述的特定特征或步骤的情况下实践其他实现方式。相反，特定特征和步骤被公开为一个或多个实施方式的优选形式。

Claims (20)

1.一种生成报告的计算机实施的方法，包括：

接收层级结构的配置数据，其中，层级结构的节点表示绩效指标；

经由由配置数据指定的数据模型来检索事务性数据；

按照配置数据，基于事务性数据填充层级结构的一个或多个最低级节点；

按照配置数据，基于一个或多个相应的子节点填充层级结构的一个或多个内部节点；以及

呈现已填充的层级结构的报告。

2.一种对绩效指标建模的计算机实施的方法，包括：

(i)配置具有表示绩效指标的节点的层级结构的一个或多个最低级节点，包括将一个或多个最低级节点映射到用于检索事务性数据的一个或多个数据模型；

(ii)配置层级结构的一个或多个内部节点，包括将一个或多个内部节点映射到一个或多个相应的子节点；以及

(iii)在数据库中存储响应于步骤(i)和(ii)而生成的配置数据。

3.如权利要求2所述的计算机实施的方法，其中，配置一个或多个最低级节点包括：定义至少一个名称、至少一个维度和至少一个关键数字。

4.如权利要求2所述的计算机实施的方法，还包括从一组预定义的数据模型中选择一个或多个数据模型。

5.如权利要求2所述的计算机实施的方法，其中，将一个或多个最低级节点映射到一个或多个数据模型包括：将一个或多个最低级节点的维度和关键数字映射到一个或多个数据模型的属性和度量。

6.如权利要求2所述的计算机实施的方法，其中，配置一个或多个最低级节点包括：定义用于一个或多个数据模型的一个或多个属性的过滤器。

7.如权利要求2所述的计算机实施的方法，其中，配置一个或多个内部节点包括：定义至少一个名称、至少一个维度、至少一个关键数字和至少一个子节点。

8.如权利要求2所述的计算机实施的方法，其中，将一个或多个内部节点映射到一个或多个相应的子节点包括：将一个或多个内部节点的维度和关键数字映射到一个或多个相应的子节点的维度和关键数字。

9.如权利要求8所述的计算机实施的方法，其中，将一个或多个内部节点的关键数字映射到一个或多个相应的子节点的关键数字包括：定义将被应用于一个或多个相应的子节点的关键数字的值的一个或多个运算符，以用于计算一个或多个内部节点的关键数字的值。

10.如权利要求2所述的计算机实施的方法，还包括将视图类型的输入参数分配给最低级节点或内部节点的维度。

11.如权利要求10所述的计算机实施的方法，其中，所述视图类型包括地理地区地图、柱形图或条形图、频率图、直方图、直线图或曲线图、饼状图、散点图、地理地图或它们的组合。

12.如权利要求2所述的计算机实施的方法，其中，所述数据库包括内存数据库。

13.如权利要求2所述的计算机实施的方法，还包括基于配置数据生成报告。

14.如权利要求13所述的计算机实施的方法，其中，基于配置数据生成报告包括：

经由一个或多个数据模型检索事务性数据；

利用所述事务性数据填充层级结构的一个或多个最低级节点；

基于一个或多个相应的子节点来填充层级结构的一个或多个内部节点；以及

呈现已填充的层级结构的报告。

15.如权利要求14所述的计算机实施的方法，其中，填充层级结构的一个或多个内部节点包括：基于一个或多个相应的子节点的关键数字的值来计算内部节点的关键数字的值。

16.如权利要求15所述的计算机实施的方法，其中，计算内部节点的关键数字的值包括：将运算符应用于一个或多个相应的子节点的关键数字的值，其中，所述运算符是由所述配置数据预定义的。

17.如权利要求14所述的计算机实施的方法，其中，填充层级结构的一个或多个内部节点包括：从一个或多个相应的子节点的维度的值导出内部节点的维度的值。

18.如权利要求14所述的计算机实施的方法，其中，呈现已填充的层级结构的报告包括：突出显示具有异常关键数字值的节点。

19.一种存储有程序代码的非瞬时性计算机可读介质，所述程序代码能被计算机运行以执行对绩效指标建模的方法，该方法包括：

(i)配置具有表示绩效指标的节点的层级结构，包括将一个或多个最低级节点映射到用于检索事务性数据的一个或多个数据模型；

(ii)配置层级结构的一个或多个内部节点，包括将一个或多个内部节点映射到一个或多个相应的子节点；以及

(iii)在数据库中存储响应于步骤(i)和(ii)生成的配置数据。

20.一种系统，包括：

非瞬时性存储设备，用于存储计算机可读程序代码；以及

与所述存储设备通信的处理器，所述处理器利用所述计算机可读程序代码操作以便执行对绩效指标建模的方法，该方法包括：

(i)配置具有表示绩效指标的节点的层级结构，包括将一个或多个最低级节点映射到用于检索事务性数据的一个或多个数据模型；

(ii)配置层级结构的一个或多个内部节点，包括将一个或多个内部节点映射到一个或多个相应的子节点；以及

(iii)在数据库中存储响应于步骤(i)和(ii)生成的配置数据。