SOA驱动的流程与数据关联模型：企业应用新策略

本文研究的是"基于SOA的流程与数据关联模型"，它针对企业应用系统中数据密集的特点进行深入探讨。SOA（Service-Oriented Architecture，面向服务的架构）在现代信息技术中扮演着关键角色，它通过将业务逻辑分解为可重用的服务，实现了系统的松耦合和灵活性。 在这个背景下，作者傅向华、明仲和彭小刚，分别来自深圳大学信息工程学院，他们专注于软件工程和信息检索、软件工程以及机器学习领域，共同提出了一个名为PDAM（Process and Data Orchestrated Association Model，流程与数据协调关联模型）。PDAM的目标是建立流程模型（Business Process Models）与数据模型（Data Models）之间的有效关联，这对于整合和管理大量数据至关重要。 PDAM模型由两部分构成：流程数据映射关系（Process and Data Mapping Relationships, PDMR）和数据访问流。PDMR关注如何将流程中的活动与数据实体对应起来，确保数据在流程执行过程中的准确流动。这有助于自动化数据访问构件的生成，并对数据模型进行优化，提高数据处理效率。 另一方面，数据访问流描绘了数据在不同业务流程阶段中的动态访问路径，有助于维护流程模型与数据模型之间的同步性和一致性，防止数据冗余和不一致问题。这种模型对于企业应用系统的高效运行和数据管理具有重要意义。 该研究得到了国家自然科学基金资助项目（60673122）和深圳大学科研启动基金项目（200648）的支持，发表于2008年，表明了其在学术界的研究价值。通过分析流程模型、数据访问构件和数据模型之间的内在联系，PDAM模型为企业提供了实用的工具，帮助企业在服务化转型中实现流程与数据的有效整合。 总结来说，本文的研究成果不仅深化了对SOA下流程与数据关联的理解，还为实际企业应用提供了实用的模型和技术支持，对于提升IT系统的整体性能和数据管理能力具有深远的影响。