Wydobywanie procesowe

Eksploracja procesów to rodzina technik związanych z nauką o danych i zarządzaniem procesami wspierające analizę procesów operacyjnych w oparciu o dzienniki zdarzeń. Celem eksploracji procesów jest przekształcenie danych o zdarzeniach w spostrzeżenia i działania. Eksploracja procesów jest integralną częścią nauki o danych, napędzaną dostępnością danych o zdarzeniach i chęcią doskonalenia procesów. Techniki eksploracji procesów wykorzystują dane o zdarzeniach, aby pokazać, co naprawdę robią ludzie, maszyny i organizacje. Eksploracja procesów zapewnia nowatorskie spostrzeżenia, które można wykorzystać do zidentyfikowania ścieżki wykonania procesów operacyjnych i rozwiązania problemów z ich wydajnością i zgodnością.

Eksploracja procesów rozpoczyna się od danych o zdarzeniach. Dane wejściowe do eksploracji procesów to dziennik zdarzeń. Dziennik zdarzeń pozwala spojrzeć na proces pod określonym kątem. Każde zdarzenie w dzienniku powinno zawierać (1) unikalny identyfikator konkretnej instancji procesu (zwany identyfikatorem sprawy), (2) czynność (opis zachodzącego zdarzenia) oraz (3) znacznik czasu. Mogą istnieć dodatkowe atrybuty wydarzenia odnoszące się do zasobów, kosztów itp., Ale są one opcjonalne. Przy pewnym wysiłku dane takie można wydobyć z dowolnego systemu informatycznego wspierającego procesy operacyjne. Eksploracja procesów wykorzystuje te dane o zdarzeniach, aby odpowiedzieć na różne pytania związane z procesami.

Istnieją trzy główne klasy technik eksploracji procesów: odkrywanie procesów , sprawdzanie zgodności i ulepszanie procesów . W przeszłości używano terminów takich jak eksploracja przepływu pracy i automatyczne wykrywanie procesów biznesowych (ABPD).

Przegląd

Techniki eksploracji procesów są często stosowane, gdy nie można uzyskać formalnego opisu procesu innymi metodami lub gdy jakość istniejącej dokumentacji jest wątpliwa. Na przykład zastosowanie metodologii eksploracji procesów do ścieżek audytu systemu zarządzania przepływem pracy , dzienników transakcji systemu planowania zasobów przedsiębiorstwa lub elektronicznej dokumentacji pacjentów w szpitalu może skutkować powstaniem modeli opisujących procesy organizacji. Analizę dziennika zdarzeń można również wykorzystać do porównania dzienników zdarzeń z wcześniejszymi model(-y), aby zrozumieć, czy obserwacje odpowiadają modelowi nakazowemu czy opisowemu. Wymagane jest, aby dane dzienników zdarzeń były powiązane z identyfikatorem sprawy, działaniami i znacznikami czasu.

Współczesne trendy w zarządzaniu, takie jak BAM ( Business Activity Monitoring ), BOM ( Business Operations Management ), BPI ( business Process Intelligence ) ilustrują zainteresowanie wspieraniem funkcjonalności diagnozy w kontekście technologii zarządzania procesami biznesowymi (np. systemy zarządzania przepływem pracy i inne procesy -świadome systemy informacyjne). Eksploracja procesów różni się od głównego nurtu uczenia maszynowego , eksploracji danych i sztucznej inteligencji techniki. Na przykład techniki odkrywania procesów w dziedzinie eksploracji procesów próbują odkryć kompleksowe modele procesów, które są w stanie opisać zachowanie sekwencyjne, relację wyboru, współbieżność i pętlę. Techniki sprawdzania zgodności są bliższe optymalizacji niż tradycyjne podejścia do uczenia się. Eksplorację procesów można jednak wykorzystać do generowania uczenia maszynowego , eksploracji danych i sztucznej inteligencji problemy. Po odkryciu modelu procesu i dostosowaniu dziennika zdarzeń możliwe jest utworzenie podstawowych problemów uczenia się nadzorowanego i bez nadzoru. Na przykład, aby przewidzieć pozostały czas przetwarzania trwającej sprawy lub zidentyfikować główne przyczyny problemów ze zgodnością.

IEEE ds. eksploracji procesów została utworzona w październiku 2009 roku jako część Towarzystwa Inteligencji Obliczeniowej IEEE. Jest to organizacja neutralna wobec dostawców, której celem jest promowanie badań, rozwoju, edukacji i zrozumienia eksploracji procesów, uświadamianie użytkownikom końcowym, programistom, konsultantom i badaczom najnowocześniejszej eksploracji procesów, promowanie wykorzystania technik i narzędzi eksploracji procesów oraz stymulować nowe zastosowania, odgrywać rolę w wysiłkach standaryzacyjnych w zakresie rejestrowania danych o zdarzeniach (np. XES), organizować tutoriale, specjalne sesje, warsztaty, konkursy, panele i opracowywać materiały (artykuły, książki, kursy online, filmy itp.), aby informować i kierować nowymi osobami w tej dziedzinie. IEEE Grupa zadaniowa ds. Process Mining założyła serię konferencji International Process Mining Conference (ICPM), kierowała rozwojem standardu IEEE XES do przechowywania i wymiany danych o zdarzeniach oraz napisała Manifest Process Mining, który został przetłumaczony na 16 języków.

Historia i miejsce w data science

Termin „wydobywanie procesowe” został po raz pierwszy ukuty w propozycji badawczej napisanej przez holenderskiego informatyka Wila van der Aalsta („ojciec chrzestny wydobycia procesowego”). W ten sposób rozpoczął się nowy obszar badań, który wyłonił się pod parasolem technik związanych z nauką o danych i nauką o procesach na Uniwersytecie w Eindhoven w 1999 roku. Na początku techniki eksploracji procesów często łączono z technikami stosowanymi do zarządzania przepływem pracy . W 2000 roku pierwszy praktycznie stosowany algorytm odkrywania procesów „ Alfa górnik” został opracowany. Już w następnym roku, w 2001 roku, w pracach naukowych wprowadzono znacznie podobny algorytm oparty na heurystyce, zwany „ Heuristic Miner ”. W dalszej części łącza opracowano wydajniejsze algorytmy, takie jak górnik indukcyjny, do odkrywania procesów. W miarę jak dziedzina eksploracji procesów zaczęła ewoluować, sprawdzanie zgodności stało się jej integralną częścią. Rok 2004 upłynął pod znakiem rozwoju „ Powtórki opartej na tokenach”. „do celów sprawdzania zgodności. Oprócz głównych technik odkrywania procesów i sprawdzania zgodności, eksploracja procesów rozgałęziła się na wiele obszarów, co doprowadziło do odkrycia i rozwoju „analizy wydajności”, „eksploracji decyzji” i „eksploracji organizacyjnej” w roku 2005 i 2006 r. W 2007 r. powstała pierwsza w historii komercyjna firma zajmująca się wydobyciem procesowym „Futura Pi”. Grupa zadaniowa IEEE ds. PM „, w 2009 r. utworzono organ zarządzający, który zaczął pomijać normy i standardy związane z eksploracją procesów. Opracowano dalsze techniki sprawdzania zgodności, co doprowadziło do opublikowania w 2010 r. „Kontroly zgodności opartej na osiowaniu ” . W 2011 roku ukazała się pierwsza w historii książka Process Mining, a w 2014 roku Coursera oferowała kurs MOOC na temat górnictwa procesowego. Do roku 2018 dostępnych było ponad 30 dostępnych na rynku narzędzi do eksploracji procesowej. W roku 2019 odbyła się pierwsza konferencja Process Mining. Obecnie mamy ponad 35 dostawców oferujących narzędzia i techniki odkrywania procesów i sprawdzania zgodności.

Eksplorację procesów należy postrzegać jako pomost pomiędzy nauką o danych a nauką o procesach. Eksploracja procesów koncentruje się na przekształcaniu dziennika zdarzeń w znaczącą reprezentację procesu, co może prowadzić do powstania kilku problemów związanych z analizą danych i uczeniem maszynowym.

Kategorie

Istnieją trzy kategorie technik eksploracji procesów.

  • Odkrywanie procesów : pierwszy krok w eksploracji procesów. Głównym celem wykrywania procesów jest przekształcenie dziennika zdarzeń w model procesu. Dziennik zdarzeń może pochodzić z dowolnego systemu przechowywania danych, który rejestruje działania w organizacji wraz ze znacznikami czasu tych działań. Taki dziennik zdarzeń musi zawierać identyfikator sprawy (unikalny identyfikator pozwalający rozpoznać sprawę, do której należy czynność), opis czynności (tekstowy opis wykonanej czynności) oraz znacznik czasu wykonania czynności. Wynikiem wykrycia procesu jest zazwyczaj model procesu reprezentatywny dla dziennika zdarzeń. Taki model procesu można odkryć np. stosując techniki takie jak algorytm alfa (podejście oparte na dydaktyce), górnik heurystyczny lub górnik indukcyjny . Istnieje wiele ustalonych technik automatycznego konstruowania modeli procesów (na przykład sieci Petriego , diagramy BPMN , diagramy aktywności , diagramy stanu i EPC ) na podstawie dziennika zdarzeń. Ostatnio badania nad eksploracją procesów zaczęto skupiać na innych perspektywach (np. danych, zasobach, czasie itp.). Jednym z przykładów jest technika opisana w (Aalst, Reijers i Song, 2005), którą można zastosować do zbudowania sieci społecznościowej. Obecnie opracowywane są techniki takie jak „streaming Process Mining”, umożliwiające pracę z ciągłymi danymi online, które muszą być przetwarzane na miejscu.
  • Sprawdzanie zgodności : pomaga w porównaniu dziennika zdarzeń z istniejącym modelem procesu w celu analizy rozbieżności między nimi. Taki model procesu można zbudować ręcznie lub za pomocą algorytmu odkrywania. Na przykład model procesu może wskazywać, że zamówienia o wartości przekraczającej 1 milion euro wymagają dwóch kontroli. Innym przykładem jest sprawdzenie tzw. zasady „czterech oczu”. Sprawdzanie zgodności można wykorzystać do wykrywania odchyleń (sprawdzanie zgodności), oceny algorytmów wykrywania lub wzbogacania istniejącego modelu procesu. Przykładem jest rozszerzenie modelu procesu o dane wydajnościowe, czyli jakieś aprioryczne Model procesu służy do prognozowania potencjalnych wąskich gardeł. Innym przykładem jest eksploracja decyzji opisana w (Rozinat i Aalst, 2006b), która przyjmuje model procesu apriorycznego i analizuje każdy wybór w modelu procesu. Dla każdej opcji sprawdzany jest dziennik zdarzeń, aby sprawdzić, jakie informacje są zazwyczaj dostępne w momencie dokonania wyboru. Sprawdzanie zgodności wykorzystuje różne techniki, takie jak „ powtórka oparta na tokenach ”, „ sprawdzanie zgodności strumieniowania ”. ", które są stosowane w zależności od potrzeb systemu. Następnie stosuje się klasyczne techniki eksploracji danych, aby sprawdzić, które elementy danych mają wpływ na wybór. W rezultacie dla każdego wyboru w procesie generowane jest drzewo decyzyjne.
  • Analiza wydajności : używana, gdy istnieje model aprioryczny . Model zostaje rozszerzony o dodatkowe informacje o wydajności, takie jak czasy przetwarzania, czasy cykli, czasy oczekiwania, koszty itp., tak że celem nie jest sprawdzenie zgodności, ale raczej poprawa wydajności istniejącego modelu w odniesieniu do określonej wydajności procesu środki. Przykładem jest rozszerzenie modelu procesu o dane dotyczące wydajności, tj. jakiś wcześniejszy model procesu dynamicznie opatrzony danymi dotyczącymi wydajności. Możliwe jest również rozszerzenie modeli procesów o dodatkowe informacje, takie jak reguły decyzyjne i informacje organizacyjne (np. Role).

Zobacz też

Dalsza lektura

  •   Aalst, W. van der (2016). Eksploracja procesów: nauka o danych w działaniu. Springer Verlag, Berlin ( ISBN 978-3-662-49850-7 ).
  •   Reinkemeyer, L. (2020). Eksploracja procesów w działaniu: zasady, przypadki użycia i perspektywy. Springer Verlag, Berlin ( ISBN 978-3-030-40171-9 ).
  •   Carmona, J., van Dongen, BF, Solti, A., Weidlich, M. (2018). Sprawdzanie zgodności: powiązane procesy i modele. Springer Verlag, Berlin ( ISBN 978-3-319-99413-0 ).
  •   Aalst, W. van der (2011). Eksploracja procesów: odkrywanie, zgodność i ulepszanie procesów biznesowych. Springer Verlag, Berlin ( ISBN 978-3-642-19344-6 ).
  • Aalst, W. van der , Dongen, B. van, Herbst, J., Maruster, L., Schimm, G. i Weijters, A. (2003). Eksploracja przepływu pracy: przegląd problemów i podejść. Inżynieria danych i wiedzy, 47 (2), 237–267.
  • Aalst, W. van der , Reijers, H. i Song, M. (2005). Odkrywanie sieci społecznościowych na podstawie dzienników zdarzeń. Praca spółdzielcza wspomagana komputerowo, 14 (6), 549–593.
  • Jans, M., van der Werf, JM, Lybaert, N., Vanhoof, K. (2011) Aplikacja do eksploracji procesów biznesowych w celu łagodzenia oszustw związanych z transakcjami wewnętrznymi, Expert Systems with Applications, 38 (10), 13351–13359
  • Dongen, B. van, Medeiros, A., Verbeek, H., Weijters, A. i Aalst, W. van der (2005). Framework ProM: nowa era w obsłudze narzędzi Process Mining. W: G. Ciardo i P. Darondeau (red.), Application and Theory of Petri Nets 2005 (tom 3536, s. 444–454). Springer-Verlag w Berlinie.
  • Aalst, W. van der . Praktyczny przewodnik po eksploracji procesów: ograniczenia wykresu bezpośredniego podążania. W International Conference on Enterprise Information Systems (Centeris 2019), tom 164 Procedia Computer Science, strony 321-328. Elsevier, 2019.
  • Grigori, D., Casati, F., Castellanos, M., Dayal, U., Sayal, M. i Shan, M. (2004). Inteligencja procesów biznesowych. Komputery w przemyśle, 53 (3), 321–343.
  • Grigori, D., Casati, F., Dayal, U. i Shan, M. (2001). Poprawa jakości procesów biznesowych poprzez zrozumienie, przewidywanie i zapobieganie wyjątkom. W: P. Apers, P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, K. Ramamohanarao i R. Snodgrass (red.), Proceedings of 27th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB'01) (s. 159– 168). Morgana Kaufmanna.
  • IDS Scheer. (2002). Menedżer wydajności procesów ARIS (ARIS PPM): Mierz, analizuj i optymalizuj wydajność procesów biznesowych (oficjalny dokument).
  • Ingvaldsen, JE i JA Gulla. (2006). Eksploracja procesów biznesowych w oparciu o model. Journal of Information Systems Management, tom. 23, nr 1, wydanie specjalne dotyczące Business Intelligence, Auerbach Publications
  • Kirchmer, M., Laengle, S. i Masias, V. (2013). Oparte na przejrzystości zarządzanie procesami biznesowymi w placówkach opieki zdrowotnej [Leading Edge]. Magazyn Technology and Society, IEEE, 32(4), 14-16.
  • zur Muehlen, M. (2004). Sterowanie procesami oparte na przepływie pracy: podstawy, projektowanie i zastosowanie systemów informacji procesowej opartych na przepływie pracy. Logo, Berlin.
  • zur Muehlen, M. i Rosemann, M. (2000). Monitorowanie i kontrolowanie procesów w oparciu o przepływ pracy – zagadnienia techniczne i organizacyjne. W: R. Sprague (red.), Proceedings of the 33rd International Conference on System Science na Hawajach (HICSS-33) (s. 1–10). IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, Kalifornia.
  • Rozinat, A. i Aalst, W. van der (2006b). Wydobywanie decyzji w ProM. W: S. Dustdar, J. Faideiro i A. Sheth (red.), Międzynarodowa konferencja na temat zarządzania procesami biznesowymi (BPM 2006) (tom 4102, s. 420–425). Springer-Verlag w Berlinie.
  • Sayal, M., Casati, F., Dayal, U. i Shan, M. (2002). Kokpit procesów biznesowych. W Proceedings of 28. międzynarodowej konferencji na temat bardzo dużych baz danych (VLDB'02) (s. 880–883). Morgana Kaufmanna.
  • Huser V, Starren JB, EHR Wstępne przetwarzanie danych ułatwiające eksplorację procesów: zastosowanie w przewlekłej chorobie nerek. Link do Annu Symp Proc AMIA 2009
  • Ross-Talbot S, Znaczenie i potencjał opisów dla naszej branży. Keynote na 10. Międzynarodowej Konferencji Stowarzyszonej na temat Technik Obliczeniowych Rozproszonych [1]
  • Garcia, Cleiton dos Santos; Meinchheim, Alex; i in. (2019). Techniki i zastosowania eksploracji procesów – systematyczne badanie mapowania”. Systemy eksperckie z aplikacjami. 133: 260–295. ISSN 0957-4174. doi:10.1016/j.eswa.2019.05.003 [2]
  • van der Aalst, WMP i Berti A. Odkrywanie obiektowo-centrycznych sieci Petriego. Fundamenta Informaticae, 175(1-4):1-40, 2020.

Linki zewnętrzne

Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Process_mining&oldid=1141281341 ”