프로세스 마이닝이란 무엇입니까?

프로세스 마이닝은 정보 시스템 이벤트 로그에서 비즈니스 프로세스를 추출하고 분석하는 기술입니다. 새 프로세스를 발견하고 기존 프로세스를 워크 플로우 모델과 비교하고 프로세스를 개선하기 위해 사용되는 비즈니스 프로세스 관리 실무입니다. 이벤트 로그의 데이터 마이닝은 다른 방법으로는 얻을 수없는 중요한 정보를 산출 할 수 있습니다.

프로세스 마이닝에는 세 가지 범주가 있습니다. 첫 번째는 발견 모델이며, 이전에 알려지지 않았거나 문서화되지 않은 프로세스를 발견하기 때문에 이름이 지정되었습니다. 이 유형의 데이터 마이닝은 워크 플로우에 대한 기존 모델이 없거나 기존 문서에 결함이있는 경우에 수행됩니다. 그런 다음 이벤트 로그는 정보를 찾기 위해 마이닝되며 프로세스를 재 작성할 수 있도록 분석됩니다. 그런 다음 이벤트 로그에서 추출 된 데이터를 기반으로 프로세스에 대한 문서가 작성됩니다.

프로세스 마이닝의 두 번째 유형은 적합성 모델입니다. 이 이름은 진행중인 워크 플로가 계획된 프로세스와 일치하는지 여부를 확인하려는 목적에서 비롯됩니다. 기존 프로세스와 모델 간의 차이점을 찾기 위해 이벤트 로그는 데이터 마이닝됩니다.

이러한 차이가 발견되면 프로세스가 개선되었는지 확인하기 위해 분석됩니다. 이러한 변경이 프로세스에 도움이되는 것으로 판명되면 이러한 편차를 포함하도록 모델이 수정됩니다. 프로세스 체크 포인트에서 내려진 결정은 각 포인트에서 사용 가능한 정보와 그러한 결정에 영향을 미치는 데이터에 대해 검토됩니다. 그러한 변경이 불리한 경우, 기존 프로세스에서 변경이 수행되어 모델에보다 쉽게 ​​부합 할 수 있습니다.

프로세스 마이닝의 세 번째 클래스는 확장 모델입니다. 이 유형의 데이터 마이닝은 기존 모델을 개선하여 확장하려고합니다. 이벤트 로그의 데이터는 모델 구조의 개선 가능한 영역에 대해 분석됩니다. 예를 들어, 병목 현상은 워크 플로에서 가능한 대체 경로를 확인할 수 있습니다.

프로세스 마이닝에 어려움이 없습니다. 일부 작업은 이벤트 로그에서 항상 숨겨져 있으며 데이터 마이닝 할 수 없습니다. 이것은 볼 수있는 작업에 대한 신중한 분석을 통해 재구성 될 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다. 따라서 이벤트 로그에서 가져온 정보에만 기반한 결론은 의심스러운 품질 일 수 있습니다.

동일한 작업 범주 또는 이름으로 다양한 활동이있을 수 있으므로 이벤트 로그에 중복 된 작업도 문제를 만듭니다. 따라서 기능이 다르더라도 동일한 이름의 작업을 서로 구별하기가 어려울 수 있습니다. 다른 문제로는 의사 결정에 대한 적절한 데이터, 시간을 모델에 통합, 다른 관점, 잘못 기록 된 데이터 및 부족한 정보가 있습니다. 이 기술을 적용 할 때 이러한 문제를 극복하려면 경험과 올바른 판단으로 프로세스 마이닝을 강화해야합니다.