Process mining: differenze tra le versioni

Versione delle 05:33, 24 set 2016

Versione delle 10:10, 20 ott 2016

Riga 1:

Il '''process mining''' è una tecnica di [[Business Process Management|process management]], che permette l'analisi dei [[Business process|processi di business]], basati sui [[log]] degli eventi. LAttraverso l'ideauso di basespecifici è quellaalgoritmi di estrarre[[data conoscenzamining]] aapplicati partireai dalle registrazionilog degli eventi effettuatesi può estrarre conoscenza da questi ultimi: è infatti possibile scoprire mode, modelli e molte altre informazioni riguardanti un [[sistema informativo]]. L'obiettivo del process mining, infatti, è di migliorare quest'ultimo, fornendo tecniche e strumenti per la scoperta di strutture di processi, di dati, di organizzazioni e strutture sociali a partire dai log.<ref>[http://is.tm.tue.nl/staff/wvdaalst/BPMcenter/process%20mining.htm Process mining] all'Is.tm.tue.nl. Pagina acceduta il 23 settembre 2009.</ref>

{{C|linguaggio eccessivamente tecnico|informatica|ottobre 2009}}

Il '''process mining''' è una tecnica di [[Business Process Management|process management]], che permette l'analisi dei [[Business process|processi di business]], basati sui [[log]] degli eventi. L'idea di base è quella di estrarre conoscenza a partire dalle registrazioni degli eventi effettuate da un [[sistema informativo]]. L'obiettivo del process mining, infatti, è di migliorare quest'ultimo, fornendo tecniche e strumenti per la scoperta di strutture di processi, di dati, di organizzazioni e strutture sociali a partire dai log.<ref>[http://is.tm.tue.nl/staff/wvdaalst/BPMcenter/process%20mining.htm Process mining] all'Is.tm.tue.nl. Pagina acceduta il 23 settembre 2009.</ref>

==Idea generale==

Le tecniche di process mining sono spesso usate quando non è disponibile, tramite altri mezzi, una descrizione del processo ooppure quando la qualità di questa documentazione è discutibile. L'analisi dei log degli eventi può essere utilizzata anche per confrontare i log degli eventi con modelli a priori per studiare se quanto osservato sia conforme ad un modello descrittivo o prescrittivo.

I trend di management contemporanei,odierni come BAM ([[Business Activity Monitoring]]), BOM ([[Business Operations Management]]), BPI ([[Business process intelligence]]), mostrano l'interesse nel supportare le funzionalità di diagnosi nel contesto delle tecnologie di [[Business Process Management]] (ad esempio, i [[Workflow Management System]] ma anche altri).

== Applicazioni ==

Il process mining segue le opzioni stabilite dalla [[Riprogettazione dei processi aziendali|progettazione dei processi aziendali]], poi va oltre queste opzioni fornendo un feedback per la [[Business process modeling|rappresentazione dei processi aziendali]]:

* l''''analisi dei processi''' filtra, ordina e comprime i file di log per approfondire lo studio nel contesto delle operazioni dei processi;

* la '''modellazione dei processi''' può essere supportata dai feedback provenienti dal '''monitoraggio dei processi''' attraverso la registrazione di azioni o eventi (file di log);

* lo '''sviluppo dei processi''' sfrutta i risultati del process mining basati sui log per sviluppare ulteriori operazioni dei processi.

==Classificazione==

Riga 11 ⟶ 16:

* ''Scoperta'': non c'è alcun modello ''a priori'', ovvero, sulla base degli eventi registrati nel log si ricostruisce un modello. Ad esempio, usando l'algoritmo Alpha<ref name="AWM04">[[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]], Weijters, A., & Maruster, L. (2004). Workflow Mining: Discovering Process Models from Event Logs. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16 (9), 1128-1142.</ref> è possibile ricostruire un modello di processo. Esistono molte tecniche per la costruzione automatica di modelli di processo (ad esempio in termini di [[Rete di Petri|Reti di Petri]])<ref name="AWM04"/><ref>Agrawal, R., Gunopulos, D., & Leymann, F. (1998). Mining Process Models from Workflow Logs. In Sixth international conference on extending database technology (pp. 469-483).</ref><ref>Cook, J., & Wolf, A. (1998). Discovering Models of Software Processes from Event-Based Data. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 7 (3), 215-249.</ref><ref>Datta, A. (1998). Automating the Discovery of As-Is Business Process Models: Probabilistic and Algorithmic Approaches. Information Systems Research, 9 (3), 275-301.</ref><ref>Weijters, A., & [[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]] (2003). Rediscovering Workflow Models from Event-Based Data using Little Thumb. Integrated Computer-Aided Engineering, 10 (2), 151-162.</ref>. Recentemente, la ricerca sul process mining ha iniziato ad esplorare altre prospettive, quali i dati, le risorse il tempo, ecc. Ad esempio le tecniche descritte in (Aalst, Reijers, & Song, 2005)<ref>[[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]], Beer, H., & Dongen, B. van (2005). Process Mining and Verification of Properties: An Approach based on Temporal Logic. In R. Meersman & Z. T. et al. (Eds.), On the Move to Meaningful Internet Systems 2005: CoopIS, DOA, and ODBASE: OTM Confederated International Conferences, CoopIS, DOA, and ODBASE 2005 (Vol. 3760, pp. 130-147). Springer-Verlag, Berlin.</ref> possono essere utilizzate per costruire una rete sociale.

* ''ConformanceConformità'': è presente un modello a priori e questo modello è confrontato con un log di eventi e le discrepanze fra il log ed il modello sono analizzate. I controlli di conformance potrebbero essere usati per identificare discrepanze dal modello originale. Successivamente, è possibile utilizzare le classiche tecniche di [[data mining]] per monitorare quali dati sono quelli che più influenzano le scelte (ad esempio generando un [[albero di decisione]] per ogni scelta del processo).

* ''ExtensionEstensione'': è presente un modello a priori. Questo modello è esteso con un nuovo aspetto o prospettiva; l'obiettivo non è quello di controllare le discrepanze ma di arricchire il modello originario. Un esempio è l'estensioni di un modello con dati sulle performance (ad esempio si possono evidenziare colli di bottiglia all'interno del processo).

==Software per process mining==