プロセスマイニングとは

プロセスマイニングは、ビジネスプロセスを情報システムイベントログから抽出して分析する手法です。 これは、新しいプロセスを発見し、既存のプロセスをワークフローモデルと比較し、プロセスを改善する目的で使用されるビジネスプロセス管理の実践です。 イベントログのデータマイニングにより、他の方法では取得できない貴重な情報が得られる場合があります。

プロセスマイニングには3つのカテゴリがあります。 1つ目はディスカバリモデルです。これは、以前は未知の、または文書化されていないプロセスの検出を伴うため、その名前が付けられています。 このタイプのデータマイニングは、ワークフローに既存のモデルがない場合、または既存のドキュメントに誤りがあることがわかっている場合に実行されます。 その後、イベントログから情報が抽出され、プロセスを再作成できるように分析されます。 その後、イベントログから抽出されたデータに基づいて、プロセスのドキュメントが作成されます。

プロセスマイニングの2番目のタイプは、適合モデルです。 この名前は、進行中のワークフローが計画されたプロセスに適合しているかどうかを確認するという目的に由来しています。 イベントログは、既存のプロセスとモデルの違いを見つけるためにマイニングされたデータです。

そのような違いが見つかったら、それらを分析してプロセスを改善したかどうかを確認します。 そのような変更がプロセスにとって有益であることが判明した場合、モデルはこれらの逸脱を含むように修正されます。 プロセスのチェックポイントで行われた決定は、各ポイントで利用可能な情報と、そのような決定に影響するデータに関してレビューされます。 そのような変更が不利な場合は、既存のプロセスに変更を加えて、モデルにより容易に適合させることができます。

プロセスマイニングの3番目のクラスは、拡張モデルです。 このタイプのデータマイニングは、既存のモデルを改良して拡張しようとしています。 イベントログのデータは、モデルの構造の改善の可能性のある領域について分析されます。 たとえば、ワークフローの代替ルートの可能性についてボトルネックをチェックできます。

プロセスマイニングには困難がないわけではありません。 一部のタスクは常にイベントログに表示されず、データマイニングできません。 これらは、表示可能なタスクを慎重に分析することで再構築できますが、常にではありません。 したがって、イベントログから取得した情報のみに基づく結論は、質が疑わしい場合があります。

イベントログ内のタスクが重複すると、同じタスクカテゴリまたは名前の下でさまざまなアクティビティが発生する可能性があるため、問題も発生します。 したがって、機能が異なるにもかかわらず、同じ名前のタスクを互いに区別することは困難です。 他の問題には、意思決定に関する十分なデータ、モデルへの時間の組み込み、異なる視点、誤って記録されたデータ、および単に不十分な情報が含まれます。 プロセスマイニングは、この手法を適用する際にこのような問題を克服するために、経験と適切な判断で鍛えなければなりません。