프로세스 마이닝이란 무엇입니까?

Process Mining은 정보 시스템 이벤트 로그에서 비즈니스 프로세스를 추출하고 분석하는 기술입니다.새로운 프로세스를 발견하고 기존 프로세스를 워크 플로 모델과 비교하고 프로세스 개선을 위해 사용되는 비즈니스 프로세스 관리 실무입니다.이벤트 로그의 데이터 마이닝은 다른 방법을 통해 얻을 수없는 귀중한 정보를 얻을 수 있습니다.process의 세 가지 범주의 프로세스 마이닝이 있습니다.첫 번째는 발견 모델이므로 이전에 알려지지 않았거나 문서화되지 않은 프로세스를 발견하기 때문에 명명되었습니다.이 유형의 데이터 마이닝은 워크 플로에 대한 기존 모델이 없거나 기존 문서가 결함이있는 것으로 알려져있을 때 수행됩니다.그런 다음 이벤트 로그는 정보를 위해 채굴되며 프로세스를 재현 할 수 있도록 분석됩니다.그런 다음 이벤트 로그에서 추출한 데이터를 기반으로 프로세스에 대한 설명서가 작성됩니다.process의 두 번째 유형의 프로세스 마이닝은 적합성 모델입니다.이 이름은 진행중인 워크 플로가 계획된 프로세스와 일치하는지 확인하기위한 목적에서 비롯됩니다.이벤트 로그는 기존 프로세스와 모델 간의 차이를 찾기 위해 채굴 된 데이터입니다.

일단 그러한 차이가 발견되면 프로세스를 개선했는지 확인하기 위해 분석됩니다.그러한 변화가 프로세스에 유리한 것으로 판명되면, 모델은 이러한 편차를 포함하도록 개정됩니다.프로세스 체크 포인트에서 내려진 결정은 각 지점에서 이용할 수있는 정보와 그러한 결정에 영향을 미치는 데이터에 대해 검토됩니다.이러한 변경 사항이 불리한 경우 기존 프로세스에서 변경이 이루어져 모델에보다 쉽게 준수 할 수 있습니다.

프로세스 마이닝의 세 번째 클래스는 확장 모델입니다.이러한 유형의 데이터 마이닝은 개선 된 기존 모델을 확장하려고합니다.이벤트 로그의 데이터는 모델 구조에서 개선 가능한 영역에 대해 분석됩니다.예를 들어 병목 현상은 워크 플로에서 가능한 대체 경로를 확인할 수 있습니다.process 공정 마이닝은 어려움이 없습니다.일부 작업은 이벤트 로그에서 항상 숨겨져 있으며 데이터 마이닝이 될 수 없습니다.이들은 볼 수있는 작업에 대한 신중한 분석을 통해 재구성 될 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다.따라서 이벤트 로그에서 가져온 정보에만 근거한 결론은 의심의 여지가있을 수 있습니다.restent 이벤트 로그에서 작업 중복 작업도 동일한 작업 범주 나 이름에 따라 다양한 활동이있을 수 있으므로 문제를 만듭니다.따라서 기능이 다르지만 동일한 이름의 작업을 서로 구별하기가 어려울 수 있습니다.다른 문제로는 의사 결정에 대한 적절한 데이터, 모델에 시간 통합, 다른 관점, 잘못 기록 된 데이터 및 단순히 정보가 부족한 정보가 포함됩니다.이 기술을 적용 할 때 그러한 문제를 극복하기 위해 프로세스 마이닝은 경험과 좋은 판단으로 강화되어야합니다.