业务流程是企业运行的基础,流程管理水平的高低将直接的影响到流程执行的效率及企业的绩效。目前业务流程管理(BPM)与商务智能(BI)作为主要的信息化管理方式被企业广泛采用。随着企业的发展,不同部门间信息交流的需求不断增加,促使企业对各信息系统进行融合,实现机构内部的信息共享。同时,由于不同企业间的合作频繁,如果没有一个标准也很难实现信息的沟通。面对日渐复杂的业务流程,外加信息量的不断增大,需要将BPM与BI结合来提高企业的工作效率,本文的重点之一就是业务流程智能(BPI)。本文将已有的流程评估体系融入流程智能系统的设计过程,通过流程挖掘或OLAP分析之后得到的数据用于流程评估系统,用户根据自己的需求取舍评估后的数据,进一步保证了挖掘及分析结果的质量,使得整个系统更加完整。为了迎合流程评估,本文对初始流程模型进行了重建,对模型中的元素分别给出定义并采用形式化语言进行描述。为了更好的表达流程仓库对流程日志数据的处理,本文采用XES标准流程日志格式存储日志数据,并对流程仓库元数据做了详细的研究分析,然后分析了XML Schema在流程仓库元数据定义中的应用。在现有的理论基础上提出了面向流程评估的流程仓库模型(AOPWM)并给出定义,阐述了事实表中的事实度量的计算方法,采用多元线性回归及梯度下降法训练出流程中节点的一组权重,便于后续计算客户满意度以及流程评估中计算评估得分。搭建好AOPWM之后,介绍了两种主要的流程仓库数据分析方式,OLAP与流程挖掘。对流程挖掘领域经典的α算法进行了改进,解决了a算法中不能挖掘短循环结构的问题。论文的最后以医疗流程数据为例分析了AOPWM的应用。通过搭建医疗流程仓库原型系统,采用星行模型实现了流程仓库对流程日志的多维数据存储,详细描述了流程仓库元数据,实现了事实表中事实度量的计算算法并实现了部分OLAP分析。通过改进后的挖掘算法对流程日志进行数据挖掘处理,得出较为满意的结果。为后续流程评估提供了方便,以保障数据分析的结果能更好的支持企业决策。