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プロセスマイニング:データサイエンスの実践

説明

プロセスマイニングは、モデルベースのプロセス分析とデータ指向の分析技術との間の欠けているリンクです。 このコースは、具体的なデータセットと使いやすいソフトウェアを通じて、さまざまなドメインのプロセスを分析および改善するために直接適用できるデータサイエンスの知識を提供します。

(ビッグ)データをスマートに使用できない組織は生き残れないため、データサイエンスは未来の職業です。 データストレージとデータ分析に焦点を当てるだけでは不十分です。 データサイエンティストは、データをプロセス分析に関連付ける必要もあります。 プロセスマイニングは、従来のモデルベースのプロセス分析(シミュレーションやその他のビジネスプロセス管理手法など)と、機械学習やデータマイニングなどのデータ中心の分析手法との間のギャップを埋めます。 プロセスマイニングは、イベントデータ(つまり、観察された動作)とプロセスモデル(手作りまたは自動的に発見されたもの)の間の対立を求めます。 このテクノロジーはごく最近利用可能になりましたが、あらゆるタイプの運用プロセス(組織およびシステム)に適用できます。 アプリケーションの例には、病院での治療プロセスの分析、多国籍企業での顧客サービスプロセスの改善、予約サイトを使用した顧客の閲覧行動の理解、手荷物処理システムの障害の分析、X線装置のユーザーインターフェイスの改善が含まれます。 これらのアプリケーションはすべて、動的な動作をプロセスモデルに関連付ける必要があるという共通点があります。 したがって、これを「実際のデータサイエンス」と呼びます。

このコースでは、プロセスマイニングの主要な分析手法について説明します。 参加者はさまざまなプロセス発見アルゴリズムを学びます。 これらを使用して、生のイベントデータからプロセスモデルを自動的に学習できます。 イベントデータを使用する他のさまざまなプロセス分析手法を紹介します。 さらに、このコースは、使いやすいソフトウェア、実際のデータセット、およびさまざまなアプリケーションドメインに理論を直接適用するための実践的なスキルを提供します。

このコースは、イベントデータを使用して意思決定とビジネスプロセス(再)設計をサポートするアプローチとテクノロジーの概要から始まります。 次に、コースでは、データマイニングとビジネスプロセスモデリングの橋渡しとしてのプロセスマイニングに焦点を当てます。 コースは、さまざまな実践的な課題を備えた入門レベルです。

このコースでは、XNUMXつの主要なタイプのプロセスマイニングについて説明します。

1.プロセスマイニングの最初のタイプは発見です。 検出手法は、イベントログを取得し、アプリオリな情報を使用せずにプロセスモデルを生成します。 例としては、イベントログを取得し、ログに記録された動作を説明するプロセスモデル(ペトリネット)を生成するアルファアルゴリズムがあります。

2. XNUMX番目のタイプのプロセスマイニングは、適合です。 ここでは、既存のプロセスモデルが同じプロセスのイベントログと比較されます。 適合性チェックを使用して、ログに記録された現実がモデルに適合しているかどうか、およびその逆をチェックできます。

3. XNUMX番目のタイプのプロセスマイニングは拡張です。 ここでのアイデアは、イベントログに記録された実際のプロセスに関する情報を使用して、既存のプロセスモデルを拡張または改善することです。 適合性チェックではモデルと現実の整合性を測定しますが、このXNUMX番目のタイプのプロセスマイニングは、事前モデルの変更または拡張を目的としています。 たとえば、ボトルネックを示すなど、パフォーマンス情報を含むプロセスモデルの拡張です。 プロセスマイニング手法は、オフラインだけでなくオンラインでも使用できます。 後者は運用サポートとして知られています。 一例は、偏差が実際に発生した瞬間の不適合の検出です。 別の例は、実行中のケースの時間予測です。つまり、部分的に実行されたケースの場合、残りの処理時間は、類似のケースの履歴情報に基づいて推定されます。

プロセスマイニングは、データマイニングとビジネスプロセス管理の間の架け橋となるだけではありません。 また、「ビジネス」と「IT」の間の古典的な違いに対処するのにも役立ちます。 プロセスマイニングに基づく証拠に基づくビジネスプロセス管理は、ビジネスプロセスの改善と情報システム開発のための共通の基盤を作成するのに役立ちます。

このコースでは、実際のイベントログを使用した多くの例を使用して、概念とアルゴリズムを説明します。 このコースを受講すると、プロセスマイニングプロジェクトを実行し、ビジネスプロセスインテリジェンスの分野をよく理解できるようになります。

このコースを受講した後、次のことを行う必要があります。
–ビジネスプロセスインテリジェンス技術(特にプロセスマイニング)を十分に理解している、
–今日の社会におけるビッグデータの役割を理解し、
–プロセスマイニング手法を、シミュレーション、ビジネスインテリジェンス、データマイニング、機械学習、検証などの他の分析手法に関連付けることができます。
–基本的なプロセス検出手法を適用して、イベントログからプロセスモデルを学習できる(手動とツールの両方を使用)。
–基本的な適合性チェック手法を適用して、イベントログとプロセスモデルを(手動とツールの両方で)比較できます。
–イベントログから抽出された情報(ボトルネックの表示など)を使用してプロセスモデルを拡張できます。
–プロセスマイニングプロジェクトを開始するために必要なデータを十分に理解している、
–そのようなイベントデータに基づいて回答できる質問を特徴付けることができます。
–プロセスマイニングを運用サポート(予測と推奨)に使用する方法を説明し、
–構造化された方法でプロセスマイニングプロジェクトを実施できる。

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プロセスマイニング:データサイエンスの実践 –アイントホーフェン工科大学