AD ALTA 

 

JOURNAL OF INTERDISCIPLINARY RESEARCH

 

 

 

 

Fig.6. The physical data model of the BCPTs data warehouse 

The input (Fig. 7) and output screens (Fig. 8) which include the 
data that are stored in the target BCPTs data warehouse are 
below depicted. 

 

 
Fig.7. Input BCPTs screen 

 

 

 
Fig.8. Ouptut BCPTs screen 

The overall BI system architecture is also included for the better 
interpretation of the web-based solution (Fig. 9). 

 

 
Fig. 9.

 

The proposed BCPTs BI System Architecture 

The proposed architecture's main advantage is that the data 
loading process is not complicated and not time demanding due 
to the avoidance of core ETL (Extraction, Transformation and 
Loading) activities such as data formatting, validation and 
transformation. The users can directly store the business 
continuity data regarding their departments, divisions, functional 
areas. Thus, the problem of data extraction from various sources 
based on flat files such as excel, text documents, or email 
communication, which indicate mandatory ETL activities, is 

solved with the existence of the BCPTs API. It can be observed 
that the application can be used for exporting data in a 
spreadsheet format (.xls or .csv) and utilize it for online 
analytical processing operations and data mining predictive 
decision making activities. 

4.1.3 Online Analytical Processing (OLAP) Operations 

The online analytical processing services can be provided via 
exporting the data as a spreadsheet document or directly via the 
database solution in the form of a query. The proposed schema is 
based on the relational database design and implementation 
approach. As a consequence, SQL (Structured Query Language) 
queries can be utilized as explanatory representative business 
continuity OLAP (Sohrabi & Azgomi, 2019) descriptive 
operations. 

The OLAP covers the analysis services task where the analysis 
of the recovery data is based on the UBFRP value for a single 
operation. The granularity is based on the operational level 
(function, process, activity, and task) as well as the unit level.  

Example: The following SQL query is a representative and 
simple OLAP aggregate operation. The executed query 
computes the average UBFRP for individual business functions 
from a determined operational level:

 

SELECT 

BF_RecoveryDATA.BusinesOperation_ID, 

Avg(BF_RecoveryDATA.UBFRP) AS AvgOfUBFRP 

FROM

 BusinessOperationLevel 

INNER JOIN

 

BF_RecoveryDATA 

ON

 

BusinessOperationLevel.BusinessOperation_ID 
= BF_RecoveryDATA.BusinessOperation_ID 

GROUP BY

 

BF_RecoveryDATA.BusinessOperation_ID; 
 

4.2 Safety Critical Computations Based on the Exported 
BCPTs Spreadsheet Data: Evidence from Real University 
BCM Data 

4.2.1 Validation of the BCPTs speedy classifier and the 
computations supported by the proposed BI tool 

The currently proposed contribution, as every proposed business 
intelligence solution, serves as a tool for effective and efficient 
predictive decision making. Predictive analytics that facilitate 
crucial decisions regarding future trends in public organizations 
are based on machine learning activities. The current version of 
the proposed solution supports classification of critical business 
operations based on the UBFRP input. As a consequence, 
according to Rule 1 (Section 3) the UBFRP input recovery 
variable can indicate the Maximum Recovery Time Effort 
(RTE

MAX

 

) required to recover a business operation.  

The currently developed web-based business intelligence 
application (Fig.5, Fig.6) has been used to validate the business 
continuity management policies based on the BCPTs 
computations. Taking into consideration real BCM data from a 
public university (Columbus Technical College, 2018) a 
spreadsheet dataset in .csv format has been created. Business 
continuity parameters have been used as the input data to infer 
robust maximum recovery time computations via the proposed 
business intelligence schema. The data have been stored in the 
physical database from which they have been exported in the 
form of a .csv file. Part of the data set is below depicted (Tab.1). 
The table includes arbitrary data related to 7 selected safety-
critical operations in a public university. The full data set can be 
accessed via the link: 
 
 
 
 
 

- 361 -