Business Rules - Prototypische Implementierung der Fallstudie Know Beer

Inhaltsverzeichnis

Management Summary

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Problemstellung und Aufbau
1.1. Problemstellung
1.2. Aufbau

2. Einführung
2.1. Beschreibung des Anwendungsfalls

3. Prototypische Implementierung in Corticon
3.1. Charakterisierung des Werkzeuges
3.2. Entwicklung des Business Vokabulars
3.3. Regelmodellierung
3.3.1. Regelung: "hat Geschäftsbeziehung seit"
3.3.2. Regelung: "Kreditlimite"
3.4. Datenbankanbindung
3.5. Deployment und Webservice Bereitstellung
3.5.1. Corticon Deployment Console
3.6. Anwendungsintegration

4. Zusammenfassung und Ausblick
4.1. Vor -/ Nachteile des gewählten BRMS
4.2. Ausblick

5. Literaturverzeichnis

Management Summary

The prototype implementation of the case study "Know-Beer" has shown the authors of this scientific work that complex rule case studies can be modelled with acceptable effort in context of complex business relationships.

Without a native rule modelling CASE tool like the Corticon Modeling Studio the Business Analyst and Business Owner were forced to formulate a change request to the IT development department (for e.g. Operational Development). This would trigger further processes which must be orchestrated between the different parties. This process flow needlessly binds resources and reduces the agility / productivity of the enterprise.

Corticon as a Business Rules Management System (BRMS) can therefore represent an important bottleneck factor. It can be used as leverage, consequently it has a strong distinction potential for the enterprise.

Key features

- high performance model driven processes
- closely interlocked with the daily business reality through transparent and consistent business vocabulary during the whole modelling process
- integrated web service deployment with tight database backend interaction via standardised JDBC API
- seamless ability to import XMI (XML based) vocabulary structures

Recommendation

Corticon plays its advantages best in small medium-sized enterprises (SME) because changing the vocabulary does not take much time. It is suited best for the following business branches: Insurances, telecommunications, banking sector and companies which base their decisions highly on quantitative data.

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Quelle: Agile Unternehmen durch Business Rules - RuleMap "Verkauf"

Abb. 2: Quelle: Corticon Manual - Technische Architektur von Corticon

Abb. 3: Quelle: Corticon Studio - Vokabular "Know Beer"

Abb. 4: Quelle: Eigene Grafik - Corticon: Rulesheet „hatGeschaeftsbeziehungSeit“

Abb. 5: Quelle: Eigene Grafik - Die Regelung Kreditlimite

Abb. 6: Quelle: Eigene Grafik - Selektion mittels Precondition Filter

Abb. 7: Quelle: Eigene Grafik - Corticon Einstellungsmaske für DB Parameter

Abb. 8: Quelle: Eigene Grafik - Artikel Id wird zum Primärschlüssel der Tabelle Artikel

Abb. 9: Quelle: Eigene Grafik - Artikel ID ist Primärschlüssel

Abb. 10: Quelle: Eigene Grafik - Die detaillierte Bestellung eines Kunden

Abb. 11: Quelle: Eigene Grafik - Alle Regeln, die ausgelöst wurden

Abb. 12: Quelle: Eigene Grafik - Detaillierte Ergebnisse einer DB Interaktion

Abb. 13: Quelle: Eigene Grafik - Benchmarking zweier Kunden (Input)

Abb. 14: Quelle: Eigene Grafik - Zwei Kunden im direkten Vergleich

Abb. 15: Quelle: Eigene Grafik - Die Corticon Deployment Konsole

Abb. 16: Quelle: Eigene Grafik - Export der Datenbank Metainformationen

Abb. 17: Quelle: Eigene Grafik - Die exportierte Datei Database Properties

Abb. 18: Quelle: Eigene Grafik - Unterhalb von \Apache wird die cdd Datei abgelegt

Abb. 19: Quelle: Eigene Grafik - Die XML (cdd) Datei im Detail

Abb. 20: Quelle: Eigene Grafik - CorticonXMLGateway die Schnittstelle zum Webservice

Abb. 21: Quelle: Eigene Grafik - Globale Parameter der Bestellung werden abgefragt

Abb. 22: Quelle: Eigene Grafik - Die konkrete Bestellung mit ihren Schleifen

Abb. 23: Quelle: Eigene Grafik - Eine Bestellung wird zusammengesetzt

Abb. 24: Quelle: Eigene Grafik - Eine Anfrage gegen den Webservice wird vorbereitet

Abb. 25: Quelle: Eigene Grafik - Die Auswertung erfolgt mittels XML

Abb. 26: Quelle: Eigene Grafik - Die Abfrage der Parameter über die Konsolen

Abb. 27: Quelle: Eigene Grafik - Das Regelsystem antwortet

Abb. 28: Quelle: Eigene Grafik - Drei Inputparameter für die Berechnung der Versandkosten

Abb. 29: Quelle: Eigene Grafik - Das Regelsystem antwortet

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Problemstellung und Aufbau

1.1. Problemstellung

Agile Geschäftsprozesse bilden eine wesentliche Stellgröße des Unternehmenserfolges. Die Fähigkeit eines Unternehmens, die internen Prozesse in Echtzeit externen wettbewerbsgetriebenen, wie auch anderweitigen Einflüssen anpassen zu können, verringert in erheblichem Ausmaße die Latenz zum Wettbewerb. Regelbasierte Prozesse können einer traditionellen Organisation zu effizienteren Abläufen verhelfen. Die Implementierung eines fiktiven regelgetriebenen Unternehmens und kritische Auseinandersetzung sind Gegenstand dieser wissenschaftlichen Ausarbeitung.

1.2. Aufbau

Die vorliegende Seminararbeit beschreibt die prototypische Implementierung der Fallstudie Know Beer des zu Grunde liegenden Buches Agile Unternehmen durch Business Rules der Autoren Thomas Schacher und Patrick Grässle.

Zunächst beschreiben die Autoren Grundzüge des betriebswirtschaftlichen Anwendungsfalls und charakterisieren das verwendete CASE Tool Corticon Modeling Studio. Im Anschluss daran wird die Entwicklung des Business Vokabulars beschrieben. Darauf aufbauend folgen die Modellierungen ausgewählter Regeln und die Darstellung unterschiedlicher Testfälle.

Im Kapitel 3.4 liegt der Schwerpunkt auf der Orchestrierung zwischen dem verwendeten BRMS und des auf Java basierenden DBMS HSQLDB. Im Anschluss hieran wird die SOA Funktionalität anhand von Webservices und zweier C# Clients demonstriert, gefolgt von einer kritischen Würdigung der Autoren zum Abschluss dieser Seminararbeit.

2. Einführung

2.1. Beschreibung des Anwendungsfalls

Die Fallstudie "Know-Beer" basiert auf einem fiktiven Schweizer Biervertrieb, der Bier von diversen Brauereien aus aller Welt liefert. Die Kunden setzen sich aus verschiedenen Gastronomien und Veranstaltern zusammen, die über die ganze Schweiz und das angrenzende Ausland verteilt sind.

Die Idee hinter Know-Beer ist es, allen Kunden verschiedenste Biersorten vieler Brauereien anzubieten. Dazu gehören nicht nur die größeren und bekannteren Bierbrauereien, sondern auch kleinere, eher unbekannte Produkte aus aller Welt. Der Kunde erhält dadurch die Möglichkeit, den kompletten Bierbedarf durch nur einen Lieferanten abzudecken.

Wie in jedem Unternehmen, kommen bei der täglichen Arbeit unterschiedlichste Geschäftsregeln zum Tragen.

In Abbildung 1 kann man die folgenden zu modellierenden Geschäftsregeln von Know-Beer im Bereich „Verkauf“ sehr gut erkennen:

- Regelung: bevorzugter Kunde
- Regelung: Gratismuster
- Regelung: Rabattbestimmung
- Regelung: Kreditlimite
- Regelung: Versandkosten
- Regelung: Stückpreis
- Regelung: Verkaufskompetenzen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Quelle: Agile Unternehmen durch Business Rules - RuleMap "Verkauf".

Während der Entwicklung des Prototypen hat sich jedoch herausgestellt, dass die sieben oben angeführten Regeln die Geschäftsvorfälle nicht ausreichend beschreiben.

Daher wurden fünf weitere Regelungen bestimmt, die zum Teil als selbständige Regel aus einer bestehenden Regel heraus ausgegliedert wurden:

- Regelung: hat Geschäftsbeziehung seit
- Regelung: Vielfältigkeit
- Regelung: Mengenrabatt
- Regelung: Bruttoumsatzermittlung
- Regelung: Rabatteinhaltung

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