随着跨组织商业行为的增多,商业流程整合已经越来越普遍。为了解决在保护组织的竞争知识和隐私信息的同时支持business-to-business (B2B)商业合作这一问题,过去研究的重点主要着重于定制的外部和内部流程设计以及整合的工作流结构的正确性这些方面。然而,数据流视角对于商业流程整合非常重要,因为在跨组织商业活动中数据总是很敏感的。在今天高度灵敏、充满竞争的商业环境和全球化市场中,数据流尤为重要,它保证了整合的商业流程正确和有效的执行。本博士论文基于工作流管理和数学的方法从数据流的视角研究商业流程整合,来解决动态商业环境中多方利益攸关者间的数据交换问题。本研究是根据设计科学范式来进行的。我们设计了三个人工制品(artifacts),即跨组织工作流概念,一个工作流模型和一种公开数据集计算方法。这些人工制品的目标在于提供一种正式的途径来规范和分析跨组织工作流中的数据流,它能帮助企业实践者进行数据共享决策来支持流程合作。本研究首先正式地定义了跨组织工作流中的概念,并在这些概念的基础上描述了工作流整合,例如,使用邻接矩阵来存储整合工作流的控制流程结构。然后提供了一种模型来表示和分析跨组织工作流中的数据流(包括跨组织工作流概念,引理和命题)。基于此模型,提出了一种在静态和动态环境中计算每个参与方与合作伙伴共享的公开数据集的方法。此外,本文使用概率论来预测即将执行的整合工作流实例。本研究通过深圳(赤湾)港的案例演示了所提人工制品(artifacts)解决工业界问题的应用性。人工制品的效用通过半结构化采访企业实践者得到进一步评估。该研究与现有文献中基于控制流视角的跨组织工作流管理研究相辅相成,并且对B2B交互中信息共享领域做出贡献,所提出的数据流形式体系能够帮助企业实践者在动态环境中在恰当的时间规范地交换恰当的数据。