Анализ показателей качества соответствия модели бизнес-процесса и журнала событий в процессной аналитике

В настоящее время интеллектуальный анализ данных (process mining) является одним из популярных методов управления бизнес-процессами организации. Идея данного метода заключается в анализе и усовершенствовании процессов на основе данных, извлекаемых из информационной среды предприятия - журналов событий. В данной работе внимание сосредоточено на анализе двух показателей качества обнаружения бизнес-процессов, отражающими взаимосвязь между моделями процессов и журналами событий. Соответствие модели процесса журналу событий (fitness) и соответствие журнала событий модели процесса (precision) позволят оценить ошибки построения модели.

Analyzing fitness and precision conformance metrics in business process mining

Currently, process mining is one of the most popular methods for managing the organization's business processes. The idea of this method is to analyze and improve processes based on data extracted from the information environment of the enterprise - event logs. In this paper, attention is focused on the analysis of two indicators of the quality of business process detection, reflecting the relationship between process models and event logs. The correspondence of the process model to the event log (fitness) and the correspondence of the event log to the process model (precision) will allow us to evaluate model building errors.