論文の概要: Discovering Business Area Effects to Process Mining Analysis Using Clustering and Influence Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08170v1
• Date: Wed, 18 Mar 2020 11:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 13:17:29.812849
• Title: Discovering Business Area Effects to Process Mining Analysis Using Clustering and Influence Analysis
• Title（参考訳）: クラスタリングと影響分析を用いたプロセスマイニング分析におけるビジネスエリア効果の発見
• Authors: Teemu Lehto and Markku Hinkka
• Abstract要約: 本稿では,プロセス実行の詳細に重要な影響を与えるビジネス領域を発見するための新しい手法を提案する。 本手法では,プロセスフロー特性に基づいて,クラスタリングを用いて類似事例をグループ化する。 また,公開されている実物購入注文プロセスデータに基づく実物購入の事例分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common challenge for improving business processes in large organizations is that business people in charge of the operations are lacking a fact-based understanding of the execution details, process variants, and exceptions taking place in business operations. While existing process mining methodologies can discover these details based on event logs, it is challenging to communicate the process mining findings to business people. In this paper, we present a novel methodology for discovering business areas that have a significant effect on the process execution details. Our method uses clustering to group similar cases based on process flow characteristics and then influence analysis for detecting those business areas that correlate most with the discovered clusters. Our analysis serves as a bridge between BPM people and business, people facilitating the knowledge sharing between these groups. We also present an example analysis based on publicly available real-life purchase order process data.
• Abstract（参考訳）: 大きな組織でビジネスプロセスを改善するための一般的な課題は、オペレーションを担当するビジネスパーソンが、ビジネスオペレーションで実行される実行の詳細、プロセス変種、例外の事実に基づく理解を欠いていることです。 既存のプロセスマイニング方法論はイベントログに基づいてこれらの詳細を発見できるが、プロセスマイニングの知見をビジネス関係者に伝えることは困難である。 本稿では,プロセス実行の詳細に重要な影響を与えるビジネス領域を発見するための新しい手法を提案する。 本手法はクラスタリングを用いてプロセスフロー特性に基づいて類似の事例をグループ化し,クラスタに最も相関するビジネス領域を検出するための影響分析を行う。 私たちの分析はBPMの人々とビジネスの間の橋渡しとして役立ちます。 また,公開されている実物購入注文プロセスデータに基づく事例分析を行った。

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