AD ALTA 

 

JOURNAL OF INTERDISCIPLINARY RESEARCH

 

 

 

4. Results and Discussion 

4.1 The Proposed Business Intelligence Data Warehouse Tool 
based on the Business Continuity Points – Granularity and 
Hierarchies 

The concept of “granularity” in business intelligence data 
warehouse theory appears as a “solving problem technique in 
which a complex problem is subdivided into smaller components 
or granules to facilitate information processing” (Yao, 2019). 
Furthermore, information granularity in all the categories of 
applications, acts as an element that elevates aggregate models to 
higher abstraction levels and enables quantification of different 
results in individual levels in order to ensure enhanced 
knowledge-based and data-oriented decision support (Pedrycz et 
al., 2014). In a data warehouse schema, the granularities are 
illustrated via the hierarchy schema where the predetermined 
level of detail according to which the dimensional data should be 
analysed is represented (Fig.3). The Business Continuity Points 
approach includes the following dimensions: 

D1: Business Operation Level – the organizational operations for 
which the recovery complexity data should be stored in order to 
implement the proactive criticality ranking are classified 
according to the following hierarchy levels: business function, 
business process, activity and task. The task level is the lowest 
level of detail (granularity) for which recovery data will be 
analyzed.

 

Fig. 3. Dimensions and hierarchical schema of the BCPTs 
business intelligence data warehouse model (speedy criticality 
ranking). Source: (Source: own work). 

D2: Business_Entity Type- The specific dimension is utilized for 
defining the type of business entity, which might be a functional 
area, a division, a sub-division, a sector, or a department. The 
smallest unit size indicates the data granularity regarding the 
business units involved in the recovery process of an individual 
function. 
 
D3: Impact Value Levels- this dimension refers to the recovery 
time effort (RTE) value based on the classification RTO and 
MAO values proposed by (Gibson, 2010). Furthermore, 
information regarding the corresponding impact value levels is 
included (IVL types). According to the

 

specific classification, 

the lowest level of detail is IVL 4. 
  
D4: Recovery_Scenario- The dimension includes the list of 
possible recovery scenarios. The proposed scenarios regarding 
the recovery procedure are categorized as simple, average and 
complex (Podaras et al., 2016). During the speedy classification 
of a business function, the scenario type can be determined by 
the system, after the input of the data regarding the involved 
Actors and Business Processes has been terminated (Podaras, 
2018). 
 
Facts and measures: the facts entity includes the calculated 
values of the recovery parameters. The fact include measurement 
regarding the total weight recovery complexity parameters 
namely the UHW, UAPW, UBFW and UBFRP values after 
considering the input parameters (attributes) regarding the 

number of simple, average and complex actors (both human and 
application level types) which participate in the execution of the 
business operation, as well as the number of the involved simple, 
average and complex business activities. 
 
4.1.1 Conceptual Schema 

The core elements of the classical conceptual data warehouse 
schema include the dimensions as well as the single facts in the 
form of entities. The highest level conceptual schema does not 
include the attributes of each dimension that indicates the 
hierarchies as well as the data granularity. Nevertheless, a further 
detailed conceptual schema can provide information regarding 
all the included attributes as well as the primary key (PK) and 
foreign key (FK) semantics for both the dimensions and the 
facts. The high –level (Fig. 4), as well as the detailed (Fig. 5) 
conceptual models for the proposed BCPTs data warehouse, are 
currently illustrated. 

   

 

 

Fig. 4. The high-level conceptual BCPTs data warehouse model 
(speedy criticality ranking) (Source: own work) 
 

 

Fig. 5. The detailed conceptual BCPTs DW schema.  
(Source: own work). 
 
4.1.2 Physical schema and Web-Based System Architecture 

Based on the above illustrated conceptual data warehouse 
schema, a corresponding physical data model has been 
developed. The physical model includes information about the 
data types of each attribute as well as the length of each data 
type (Fig. 6). The model was developed in MySQL (Welling & 
Thomson, 2017).  The developed physical data warehouse is 
used as the back end repository where the business continuity 
data shall be stored via a simple and user-friendly web 
application. The application is developed in PHP programming 
language (Welling & Thomson, 2017). The proposed BCPTs 
application interface is utilized for the recovery complexity 
computations. Moreover, the connection of the API and the data 
warehouse is supported by HTML 5.0 and CSS technology 
(Brown et al., 2014).  

- 360 -