Süva analüüsi protsessi vahendite võrdlev hindamine

Date

2015

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Protsesside süva analüüs on võrdlemisi uus uuringute haru, mis täidab lünki äri protsesside ja erinevate IT süsteemide vahel. Sündmuste registreerimine on peamised protsesside süva analüüsi allikad, ning need fikseeritakse erinevate andmete allikatega, kaasa arvatud andmetebaase, ERP süsteeme, CRM süsteeme, auditori jälge, arsti infromatsiooni süsteeme, panga operatsioonide registreerimist jne. Saadud sellisest registreerumisest teade võimaldab meil avastada tõelist protsessi ja olemasoleva protsessi näite edasiseks analüüsimiseks, hindamiseks ja nende kvaliteedi pikaajliseks parandamiseks. Niiviisi, erinevad protsesside süva analüüsid arendatakse turul. Ehkki, on tunda piisavate ja mõistlike hindamise konstruktsioonide puudust, mis võiksid kasutajatel õige instrimendi valida. See diplomitöö pakub konstruktsiooni, mis võimaldab võrrelda protsesside analüüsi vahendeid nende funktsionaalsust uurides. Pakutud operatsioonid seotakse tüüpiliste probleemidega, mis mainitakse olemasolevate protsesside süva analüüsi kasutuse juhtudel. Seda konstruktsiooni kasutades, antud diplomitöö võrdleb kolme protsesside analüüsi vahendeid, nimelt ProM, Disco ja Celonis. Läbiviidud võrdlus näitab, et need kolm vahendid annavad võrdletavat funktsionaalsust, kuid erinevad selle poolest, mis viisil antakse funktionaalsust.
Process mining is relatively young research area that meets the gap between businesses processes and various IT systems. Event logs are the primary sources for a process mining project and they are captured by different data sources including databases, ERP systems, CRM systems, audit trails, hospital information systems, bank transaction logs, etc. The extracted knowledge from this log enable us to discover the actual process and existing process model for further analysis, evaluation and continuous improvement in their quality. This way, various process mining tools have been developed in the market. Nevertheless, there is a lack of sufficent and comprehensive evaluation frameworks that assist users in selecting the right tool. This thesis proposes a framework that enables the comparison of process mining tools in terms of their functional features. The proposed operations are linked to typical problems reported in existing process mining use cases. Using this framework, the thesis compares three process mining tools, namely ProM, Disco and Celonis The comparison shows that while these tools provide comparable functionality they differ in terms of the way the functionality is provided.

Description

Keywords

Citation