Extracting Process-Aware Decision Models from Object-Centric Process Data

要約

組織は、同じプロセスについて複数の視点を必要とする可能性がある複数の利害関係者を考慮に入れながら、ビジネス プロセス内で毎日意思決定を実行します。
さらに、これらのビジネス プロセスを実行する情報システムは、すべての関連データとプロセスの側面を保存するデータベースにリンクされているため、一般に複雑度が高くなります。
情報システム内に、その制定プロセスをサポートする複数のオブジェクトが存在する場合、意思決定は当然、オブジェクト中心のプロセス ログに記録されるこれら両方の観点の影響を受けます。
ただし、オブジェクト中心のプロセス ログからそのような決定を検出することは、ビジネス プロセスが課す連続的な制約を考慮しながら、関連するオブジェクトを正しくリンクする必要があり、決定が実際に何を行うかを正しく検出する必要があるため、簡単ではありません。
この論文では、Integrated Object-centric Decision Discovery Algorithm (IODDA) と呼ばれる最初のオブジェクト中心の意思決定マイニング アルゴリズムを提案します。
IODDA は、意思決定がどのように行われるかだけでなく、意思決定がどのように構成されているかを発見することができます。
さらに、IODDA は、意思決定プロセスにどのアクティビティとオブジェクト タイプが関与しているかを発見できます。
次に、IODDA は、ログ ジェネレーターが研究コミュニティに提供される最初の人工知識集約型プロセス ログを使用して実証されます。

要約(オリジナル)

Organizations execute decisions within business processes on a daily basis whilst having to take into account multiple stakeholders who might require multiple point of views of the same process. Moreover, the complexity of the information systems running these business processes is generally high as they are linked to databases storing all the relevant data and aspects of the processes. Given the presence of multiple objects within an information system which support the processes in their enactment, decisions are naturally influenced by both these perspectives, logged in object-centric process logs. However, the discovery of such decisions from object-centric process logs is not straightforward as it requires to correctly link the involved objects whilst considering the sequential constraints that business processes impose as well as correctly discovering what a decision actually does. This paper proposes the first object-centric decision-mining algorithm called Integrated Object-centric Decision Discovery Algorithm (IODDA). IODDA is able to discover how a decision is structured as well as how a decision is made. Moreover, IODDA is able to discover which activities and object types are involved in the decision-making process. Next, IODDA is demonstrated with the first artificial knowledge-intensive process logs whose log generators are provided to the research community.

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