Процесс-майнинг (Process mining) Скачать в PDF

Синонимы: Извлечение процессов, Глубинный анализ процессов, Процессная аналитика

Разделы: Бизнес-задачи

Process mining представляет собой семейство методов в области управления процессами, поддерживающих анализ бизнес-процессов на основе журналов событий.

В ходе анализа процессов к данным из журнала событий применяются специальные алгоритмы анализа данных с целью обнаружения скрытых зависимостей, закономерностей, трендов, шаблонов и структур, позволяющих получить новые знания об исследуемых процессах.

Process mining направлен на повышение эффективности бизнес-процессов и улучшение их понимания. Иногда Process mining называют «Автоматическим обнаружением бизнес-процессов», но чаще он трактуется в более узком смысле для обозначения методов построения аналитических моделей, которые принимают в качестве входов данные из журнала событий и создают в качестве выходных данных модель бизнес-процесса.

Термин «Process mining» используется и в более широком контексте, и относится не только к методам построения моделей процессов, но и к методам оценки согласованности бизнес-процессов и анализа эффективности на основе журналов событий.

Методы процессной аналитики оказываются наиболее полезными, когда формальное описание бизнес-процессов получить сложно, или когда качество существующей документации низкое. Необходимо, чтобы данные журналов событий были связаны с идентификаторами, видами деятельности и временными метками.

Можно выделить три типа методов Process mining-а, в зависимости от того, существует ли модель, созданная ранее, и как она использовалась в процессе анализа:

• Обнаружение. Ранее созданной модели не существуют. На основе журнала событий строится новая модель с использованием записей, зафиксированных на определенном временном интервале.
• Проверка соответствия. Ранее созданная модель существует. Существующая модель сравнивается с журналом событий процесса, анализируются расхождения между журналом и моделью. Проверка соответствия может использоваться для выявления отклонений и обогащения модели.
• Анализ эффективности. Используется при наличии существующей модели, которая обогащается новой информацией об эффективности процесса, такой как время обработки, время простоев, издержки и т.д. Цель состоит в улучшении эффективности существующей модели в отношении определенного процесса.

Process mining можно рассматривать как промежуточное звено между анализом бизнес-процессов и Data Mining.

Главным идеологом Process mining-а является датский ученый в области компьютерных наук Вил ван дер Аалст.

Методология Process mining-а предполагают, что можно последовательно записывать события так, чтобы каждое из них в дальнейшем поставить в соответствие с четко определенным шагом в некотором бизнес-процессе. Помимо событий, из журналов необходимо по возможности извлекать дополнительную информацию о том, кто какое действие выполнил и в какое время, а также связанные с этим действием данные, например, наименование клиента или сумму платежа.