Эффективное автоматизированное выявление бизнес-процессов и исходные данные для него
Анализ сетей информационных потоков организации. Критерии оценки качества исходных данных. Определение качества исходных данных и эффективности применения автоматизированного выявления бизнес-процессов на примере процесса "Согласование контрактов".
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.11.2015 |
| Размер файла | 4,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Таблица 4. Показатели семантического анализа текста инструкции пользователя CAS
|
Наименование показателя |
Значение |
|
|
Количество символов без пробелов |
26185 |
|
|
Количество слов |
3940 |
|
|
Количество уникальных слов |
684 |
|
|
Количество значимых слов |
1453 |
|
|
Количество стоп-слов |
1006 |
|
|
Вода |
63.1 % |
|
|
Академическая тошнота документа |
8.6 % |
Таблица 5. Показатели семантического анализа текста Политики использования системы CAS
|
Наименование показателя |
Значение |
|
|
Количество символов без пробелов |
5309 |
|
|
Количество слов |
1065 |
|
|
Количество уникальных слов |
149 |
|
|
Количество значимых слов |
492 |
|
|
Количество стоп-слов |
353 |
|
|
Вода |
53.8 % |
|
|
Академическая тошнота документа |
15.9 % |
Семантическое ядро инструкции по использованию системы было определено следующими словами:
Таблица 4. Семантическое ядро текста инструкции пользователя CAS
|
Фраза/слово |
Количество |
Частота, % |
Фраза/слово |
Количество |
Частота, % |
|
|
карточка |
147 |
3.73 |
запрос |
30 |
0.76 |
|
|
файл |
70 |
1.78 |
комментарий |
29 |
0.74 |
|
|
действие |
48 |
1.22 |
версия |
28 |
0.71 |
|
|
нажать |
45 |
1.14 |
изменение |
28 |
0.71 |
|
|
документ |
41 |
1.04 |
параметр |
28 |
0.71 |
|
|
кнопка |
39 |
0.99 |
данный |
27 |
0.69 |
|
|
доступный |
36 |
0.91 |
договор |
26 |
0.66 |
|
|
закладка |
35 |
0.89 |
нажмите кнопку |
25 |
0.63 |
|
|
выбрать |
34 |
0.86 |
панель |
25 |
0.63 |
|
|
необходимо |
34 |
0.86 |
полоть |
23 |
0.58 |
|
|
поиск |
34 |
0.86 |
система |
23 |
0.58 |
Семантическое ядро Политики использования системы CAS в процессе согласования контрактов и ее приложений:
Таблица 6
Семантическое ядро текста Политики использования системы CAS
|
Фраза/слово |
Количество |
Частота, % |
Фраза/слово |
Количество |
Частота, % |
|
|
contract |
75 |
7.00 |
kra |
16 |
1.49 |
|
|
horeca |
30 |
2.80 |
kra horeca |
16 |
1.49 |
|
|
type |
28 |
2.61 |
rur |
15 |
1.40 |
|
|
group |
25 |
2.33 |
event |
14 |
1.31 |
|
|
rlp horeca |
24 |
2.24 |
horeca events |
14 |
1.31 |
|
|
contract type |
22 |
2.05 |
amount |
13 |
1.21 |
|
|
case |
20 |
1.87 |
amount rub |
13 |
1.21 |
|
|
equal |
18 |
1.68 |
amount rub excl |
13 |
1.21 |
|
|
role |
18 |
1.68 |
contract amount |
13 |
1.21 |
|
|
caf |
17 |
1.59 |
contract amount rub |
13 |
1.21 |
Выявленные семантические ядра дают некоторое общее представление о главных элементах системы CAS, а также о некоторых основополагающих объектах в процессе: контрактах/договорах, типах контрактов, ролях, группах, суммах контрактов. Однако выявленные характеристики тексте не формируют никакого понимая, каким образом процесс структурирован и какие термины могут быть использованы для описания его основных элементов: ролей, обрабатываемого потока, активностей и результата. В связи с этим можно сказать, что применение такого on-line сервиса для семантического анализа текста в рамках задачи выявления процессов малоэффективно. Применение же программы Семантический полигон на этих документах также не дало положительного результата, так как структура инструкции пользователей системы CAS и Политика использования системы не содержали классических описательных фраз, которые бы были структурированы относительно субъекта, действия и объектов. В связи с этим программа была применена только на инструкции пользователей, в результате чего были получены связи терминов, наглядно изображенные на графе анализа семантики текста - часть построенного графа приведена на рисунке.
Рисунок 8. Граф семантических связей ключевых терминов инструкции пользователя системы CAS
В целом можно сказать, что выявление процесса с помощью выбранных инструментов на основании имевшихся данных произведено безрезультатно. По итогам практического исследования было выделено лишь общая тематика исходных документов, а также причастность системы CAS к произведению ряда действий над договорами и контрактами компании «Дж. Т. И.». Плохой результат применения принципов данного метода может быть обоснован неподходящим форматом исходных документов, что было зафиксировано при оценке исходных данных на основании выбранных для проверки гипотезы критериев.
Сравнительные анализ эталонной и полученных путем автоматизированного выявления моделей процесса «Согласование контрактов»
Общий результат выявления процесса «Согласование контрактов» с помощью методов автоматизированного бизнес-анализа
Практическое применение методов автоматизированного выявления бизнес-процессов на примере процесса согласования контрактов дало достаточно обширный спектр информации об исследованной деятельности. Так, глубинный поиск процессов в качестве результатов показал себя эффективным в построении моделей процесса, причем гибкость выбранной системы Disco позволила очень быстро и легко сделать это в нескольких ракурсах, чтобы получить лучшее представление о процессе и его этапах. Кроме того наглядное представление статистики, фильтры, настройки количества отображаемых подробностей и отличные возможности по созданию видео модели для эмуляции всех проанализированных экземпляров процесса во времени дали достаточно информации не только для изучения процесса, но и для его демонстрации представителям бизнеса и презентации описания AS-IS. Применение анализа сети информационных потоков дало возможность судить о методах передачи информации в процессе, о взаимодействующих ролях, а также о функциях, которыми снабжена система согласования CAS. Семантический анализ документации, хоть и не был эффективен на имевшихся данных, дал основание предполагать, что данный процесс согласования производится именно над контрактами покупки продукции и сервисов различных поставщиков компании «Дж. Т. И.».
Из полученных результатов можно заключить, что исследованный процесс представляет собой последовательность этапов согласования некого документа, которая начинается с события инициации документа в системе CAS. Этапы согласования различные, но есть маршруты согласования наиболее популярные. Каждый этап согласования предполагает возможность отклонения документа для корректировки, после чего документ возвращается либо на стадию согласования, на которой его отклонили, либо согласование начинается сначала, в зависимости от выбранного типа отклонения. В любом маршруте согласования первым этапом является создание документа в системе CAS пользователем в роли Initiator, последним - согласование документа пользователем в роли Purchasing Controller, из чего можно сделать вывод о том, что согласуемые документы являются документами на закупку чего-либо, то есть контрактами. Всего в маршрутах согласования документов участвует более 65 различных ролей согласующих. Однако, как видно на модели, ряд маршрутов отличается лишь одним согласующим, название роли которого при этом схоже с названием ролей других маршрутов. Это говорит о том, что подобные роли имеют одинаковый функционал (объект проверки в документе), но каждая обрабатывает документы отдельного подтипа (из названия ролей можно судить, что это документы, поступающие из разных отделов). При этом поддерживается связь между самой системой CAS и участниками процесса, а так же посредством самой системы поддерживается общение между представителями ролей согласующих и представителями роли инициатора. Это означает, что система оснащена автоматизированным блоком генерации уведомлений, которые рассылаются в зависимости от смены статуса документа и периода, в который эта смена не произошла. А также CAS имеет некоторую функцию сохранения текстовых сообщений от определенной роли, участвующей в ее согласовании, после чего данные сообщения становятся доступны всем обрабатывающим документ. В процессе анализа информационных потоков также обнаружена роль BSC Contact DB, которая согласно журналу событий не участвует в согласовании документов, но при этом также получает уведомления от системы CAS, что означает ее причастность к процессам, которые непосредственно связаны с процессом согласования контрактов. Экземпляры процесса неравномерно распределены в изученном периоде времени, что говорит о том, что начало ряда экземпляров процесса в один момент нельзя назвать связанным, а также проследить периодичность повторения процесса. Большая часть экземпляров процесса начинается и заканчивается в первой половине изученного периода.
Полученное описание процесса является достаточно обширным с учетом того, что одна из методологий применялась вручную, а для применения другой пока не разработан действительно зарекомендовавший себя, достаточно эффективный инструмент. Кроме того, целью применения методологий было выявление процесса и собранная информация не была полной, чистой и актуальном на высшем уровне, что могло повлиять на результат. Для определения того, имеет ли полученное описание серьезные расхождения с действительным состоянием процесса согласования контрактов, а также что выявлено в процессе практического исследования не было, далее проводится сравнительный анализ эталонного и полученного описаний бизнес-процесса.
Сравнение эталонного и полученных описаний
Для того, чтобы сделать вывод о том, действительно ли предложенная для практического исследования гипотеза была верна, необходимо произвести сравнение полученного описания выявленного процесса согласования контрактов с эталонном. В итоге сравнения необходимо прийти к заключению о том, какой приблизительный процент соответствия между этими описания может быть диагностирован. Так как эталонное описание было представлено в виде двух моделей: основной описательной модели активностей процесса согласования и модели последовательностей согласования документов по ролям согласующих, то двумя ключевыми показателями будут являться проценты совпадения по данным моделям. Также эталонное описание было разработано на основании общей информации о процессе, предоставленной экспертами, данной описание также будет использовано для сравнения с выводами, которые были получены в ходе анализа автоматизированными методами выявления процессов.
Одним из ключевых параметров, по которому необходимо произвести сравнение описаний, является соответствие основных моделей процесса. А именно модели последовательности действий в ходе согласования и модели последовательности ролей согласующих, то есть маршрутов согласования.
Полученная процессная модель основных этапов согласования документа изображена не в нотации BPMN 2.0, однако небольшое количество шагов и прозрачность схемы дает легко сравнить выделенные шаги с эталонной моделью процесса на рисунке 2 выше. Точно также, как и на эталонной модели выделены этапы создания, одобрения или отклонения и корректировки документа. Однако модель, составленная с помощью применения глубинного поиска процессов предлагает уточненное описание действий для случая отклонения контракта: на эталонной модели два типа отклонения ведут к единому действию корректировки документа. С точки зрения системы в зависимости от типа отклонения для корректировки доступны различные наборы полей документа и после корректировки документ приобретает разные маршруты дальнейшего согласования. В связи с этим для системы выделено два типа корректировки, и это отображено на полученной модели, что абсолютно не противоречит эталонной, наоборот, дополняя ее подробностями, имеющими значение для бизнес-процесса. В ходе же сравнения эталонной модели общего описания процесса и модели, полученной в результате применения принципов анализа сети информационных потоков, можно сделать вывод о том, что процент совпадения также высок, более того, модель свети информационных потоков дает дополнительную информацию о действии над контрактами, которое происходит по завершении их согласования. Кроме того, эта модель дает подробное описание возможностей комментариев и корректировки, а также отклонения документов даже после их согласования, что не отображено на эталонной модели согласования. К сожалению, по причине отсутствия качественных инструкций для участников процесса согласования, семантический анализ инструкций пользователей системы CAS не дал положительного результата для выявления какого-либо определенного структурированного процесса в имевшемся тексте. Таким образом, можно сказать, что для двух методов - глубинного поиска процессов и анализа сети информационных потоков - для которых исходные данные были подходящего формата, процент соответствия эталонной модели процесса равен 100%. Однако метод семантического анализа, исходные данные для которого были неподходящего формата, не дал в результате сформировать модель процесса, и процент соответствия эталонной равен нулю.
Модель последовательностей участия согласующих в процессе была получена как с помощью глубинного поиска процессов, так и благодаря анализу сетей информационных потоков. Не смотря на то, что общий вид полученных моделей ключевым образом отличается от разработанной экспертом модели последовательностей согласования, в целом названия ролей и цепочки последовательностей совпадают. Однако можно сказать, что эталонная модель имеет на одну описанную цепь больше, что означает, что взятые для практического исследования данные были недостаточно полными, что, в целом, соответствует предложенной оценке полноты исходных данных. Таким образом, можно сказать, что процент соответствия моделей также высок - около 80%. В целом при использовании правильного формата документации для семантического анализа, то есть последовательных описательных должностных инструкций, этот метод автоматизированного выявления процессов также мог бы дать положительный результат обнаружения цепочек активностей различных ролей, однако несоответствие формата исходных данных в итоге дает нулевой результат для этого метода.
Описание действий (наименование активностей), ролей и имена участников, выявленные с помощью глубинного поиска процессов и отображенные на моделях и в статистических данных соответствуют реальному описанию и состоянию согласования контрактов. Полученные сведения об информационных потоках, а также их характере (структурированные сообщения или заметки в рамках системы CAS от каждого из участников согласования) также верны, хоть и не полно отображают все возможные пути общения и передачи информации между участниками процесса.
Кроме зафиксированных в процессе анализа сети информационных потоков участники также часто используют личные контакты и телефонные звонки для того, чтобы дать комментарии по принятию того или иного решения в процессе. Однако, так как никакой информации, в которой бы могли быть зафиксированы телефонные разговоры или межличностное общение, использовано быть не могло, можно говорить о том, что данное утверждение верно лишь от части, так как может быть подтверждено только экспертами. Также некоторые термины, полученные в результате применения семантического анализа, действительно совпадают с ключевыми объектами процесса, однако, учитывая неудачное применение данного метода, невозможно заключить действительное полное соответствие полученных результатов имеющемуся эталонному описанию. Таким образом, можно говорить в целом о 60% соответствии выявленной информации о процессе эталонному описанию, что говорит о том, что в целом особенности процесса мало описаны и лишь их часть зафиксирована в формате хранимых оцифрованных данных. Согласно имеющимся исходным данных большинство характеристик процесса было почерпнуто с помощью методологий достаточно полно.
Выводы о предложенной гипотезе и результатах практического исследования
Предложенная гипотеза состояла в том, что если исходных данные оценены достаточно высоко по предложенным критериям (полнота, чистота, актуальность, подходящий формат), то такие данные могут гарантировать успешность применения автоматизированных методов выявления бизнес-процессов и близкий к эталонному результат описания процесса. Предположение также говорило о том, что в среднем каждый балл матрицы оценки данных может добавлять до 4% соответствия получаемого описания реальному состоянию процесса.
В целом произведенная оценка исходных данных была достаточно общей, так как учитывались документы для семантического анализа, которые не смотря на достаточную полноту и актуальность была неподходящего для анализа формата, однако по ее итогам можно было говорить о соответствии результирующего описания реальному до 84%. В целом при применении всех трех методологий автоматизированного выявления процессов был достигнут средний уровень соответствия 80%, что говорит о достаточно близком проценте совпадения с прогнозируемым. Таким образом можно говорить о том, что действительно предложенная гипотеза верна, однако может быть дополнена следующим утверждением о формате исходных данных. Критерий подходящего формата исходных данных при прочих равных дает для применения автоматизированных методов выявления процессов большую значимость для достижения хорошего результата, в связи с чем данному критерию следует отдавать больший вес, нежели четырем другим.
Так, можно заключить, что предложенные критерии должны быть также оценены по их значимости для успешного прогнозирования процента соответствия получаемого описания эталонному.
По результатам практического применения трех ключевых методологий автоматизированного выявления бизнес-процессов можно также заключить, что исходные данные действительно имеют большое значение для успешности практического исследования деятельности организации. В целом наиболее отработанной методикой в процессе исследования себя показал глубинной поиск процессов, что дает основание предполагать, что выбранным критериям оценки исходных данных можно присваивать вес (значимость) также в зависимости от выбираемой методологии. То есть если для семантического анализа формат данных важен настолько, что высокие оценки других критериев не меняют качества результатов, то критерию подходящего формата должен быть отведен вес не 0,2, а 0,4 (40% значимости оценки по данному критерию).
В целом же применение автоматизированных методов выявления процессов показало себя как перспективное направление, благодаря которому могут быть не только выявлены реальные процессы деятельности организаций, но также и их узкие места, и относящиеся, «прилегающие» процессы, наиболее активные участники, то есть потенциальные эксперты. Также с помощью этих методологий может быть получена ценная статистика и репрезентативные модели, подходящие не только для профильного анализа, но и для демонстрации руководству и людям, не знакомым с принципами бизнес-анализа. И, конечно же, главные преимущества, которые должны по своему предназначению гарантировать такие методы анализа, как легкость и быстрота применения, возможность воспроизведения и мониторинга изменений процесса, также доказаны данным исследованием. Так, например, как общая длительность практического исследования, включая сбор и форматирование данных, заняло не более 4 полных рабочих дней при работе одного человека, а изучение и освоение инструментов их реализации - около 2 дней.
Заключение
На сегодняшний день автоматизированные методы выявления бизнес-процессов пока еще лишь развивающееся направление, которому предстоит не только длинный путь совершенствования алгоритмов, программных инструментов и основных принципов, но и борьба за доказательства своей применимости и эффективности на практике. Однако уже сегодня имеется достаточно оснований полагать, что это направление станет успешным и сможет во многом облегчить бизнес-анализ, сделав совершенстсование деятельности организации доступным для компаний любого масштаба.
Так, применение глубинного поиска процессов уже сегодня является одним из популярных направлений работы многих исследовательских групп, и высокий уровень эффективности этой методологии, и ее широкие возможности уже сегодня наглядно демонстрируются свободно доступными инструментами ее реализации. Данное исследование также показало, насколько эффективным может быть анализ сети информационных потоков не только для сохранения конфиденциальности и информационной безопасности бизнеса, но и для других насущных задач, таких как выявление процессов. Безусловно, потребуется еще немало времени для того, чтобы разработать программное обеспечение, которое смогло бы реализовать принципы анализа информационных потоков, совместив это с идеями процессного подхода, однако, в результате применения такой программы можно будет не только произвести быстрое и полное исследование деятельности организации, но и вовлеченности сотрудников, а также выявление экспертов. Семантический анализ, хоть и имеет больше потребностей к исходным данным для анализа, позволяет не только узнать о процессе больше подробностей, чем дают это другие методологии, но и с помощью нового разрабатываемого программного обеспечения установить цепочки действий, описанные естественным языком и почти не требующие интерпретации аналитиком. Каждый из рассмотренных методов имеет ряд достоинств и свои сложности применения, однако, как по мнению многих ученых, так и в ходе данного исследования было подтверждено, что наилучший результат бизнес-анализа дает применение нескольких подходов сразу. Так, это выведено уже, как правило, для классического подхода и его методологий, что никогда не будет достаточно одного интервьюирования или анкетирования, и на практике эти методы всегда сочетаются, так и для автоматизированного анализа. Лишь применение двух и более методов позволит выявить больше информации, и подтвердить основные выводы о выявленном процессе. Таким образом, вероятно, будущее не только за одним из методов, но за ними всеми, и вполне возможно, что именно их совмещение в одном программном инструменте сможет дать наилучший результат.
На пути завоевания вершин новому автоматизированному подходу к бизнес-анализу необходимо будет иметь уже некий успешный опыт применения на практике, что было продемонстрировано в данном исследовании. Не смотря на то, что разные методологии ведут себя по-разному и требуют индивидуального подхода и работы с ними, найти лучшие решения не сложно. Так, используя опыт коллег и ученых-исследователей и информацию об одном достаточно крупном устоявшемся процессе, таком как согласование контрактов, можно не только построить общую для подхода гипотезу, которая могла бы гарантировать его успешное применение, но и доказать ее примером практического применения. Безусловно, каждый из применявшихся подходов требует большего внимания, и возможно гипотеза, предложенная в данном исследовании, может быть уточнена и расширена, однако не малое влияние на выработку наиболее эффективных правил применения автоматизированных методов выявления бизнес-процессов оказывает и сравнительная работа. Такие, казалось бы, незначительные выводы, как выбор значимости одного критерия из пяти в общей формуле оценки в зависимости от применяемого метода является также одним из доказательств того, насколько глубокого и последовательного исследования требует каждый из составляющих эти методы этап.
Безусловно, выстраивая исследование лишь вокруг исходных данных для автоматизированного выявления процессов, невозможно сделать достоверное заключение о том, что эта составляющая является гарантом успеха применения такого подхода. Несомненно, анализ области эффективного применения автоматизированного выявления бизнес-процессов должен быть произведен и в двух других направлениях, а выработанная гипотеза о взаимосвязи качества исходных данных и результатов их использования должна быть проверена и не других практических примерах. Однако в целом можно сделать вывод, что данное исследование необходимо, и не только для того, чтобы обеспечить этому новому прорывному подходу методические рекомендации по применению, но также и чтобы в процессе выявить его слабости и другие возможности.
Литература
1. Van der Aalst W. M. P. Weijters T., Maruster L. Workflow mining: Discovering process models from event logs // Data & knowledge engineering. - 2004. - Т. 16. - №. 9. - С. 1128-1142.
2. Van Der Aalst W. M. P. Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes. - Springer Science & Business Media, 2011.
3. Репин В. В., Елиферов В. Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. - М.: Манн, Иванов и Фербер. - 2004. - 544 с.
4. Van Der Aalst W. M. P. et al. Process mining manifesto //Business process management workshops. - Springer Berlin Heidelberg, 2012. - С. 169-194.
5. Burattin A., Vigo R. A framework for semi-automated process instance discovery from decorative attributes //Computational Intelligence and Data Mining (CIDM), 2011 IEEE Symposium on. - IEEE, 2011. - С. 176-183.
6. Burattin A., Sperduti A. Heuristics Miner for Time Intervals. ESANN 2010 proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks - Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges (Belgium). - 2010.
7. Weijters A., Van Der Aalst W. M. P., De Medeiros A. K. A. Process mining with the heuristics miner-algorithm //Technische Universiteit Eindhoven, Tech. Rep. WP. - 2006. - Т. 166. - С. 1-34.
8. Van der Aalst W. M. P. Workflow mining: A survey of issues and approaches //Data & knowledge engineering. - 2003. - Т. 47. - №. 2. - C. 237-267.
9. Gehrke S. B. P. D. N., Werner M. PROCESS MINING. WISU - die Zeitschrift fьr den Wirtschaftsstudenten. - 2013.
10. Van der Aalst W. M. P., Gьnther, C.W., Recker, J., Reichert, M. Using process mining to analyze and improve process flexibility (Position Paper). - Seventh Workshop on Business Process Modeling, Development, and Support, BPMDS'06, CAiSE'06 Workshop, 5 - 9 June 2006, Luxembourg. - C. 168-177.
11. Van der Aalst W. Using process mining to bridge the gap between BI and BPM //Computer. - 2011. - №. 12. - С. 77-80.
12. Chintalapati S. S. et al. A Research Article on Data Mining in Addition to Process Mining: Similarities and Dissimilarities. International Journal of Science and Research (IJSR). - Volume 3 Issue 6, June 2014.
13. Van der Aalst W. " Mine your own business": using process mining to turn big data into real value //Proceedings of the 21st European Conference on Information Systems (ECIS 2013). - 2013. - С. 1-9.
14. Van der Aalst W. M. P. et al. Business process mining: An industrial application //Information Systems. - 2007. - Т. 32. - №. 5. - С. 713-732.
15. Burattin A., Sperduti A., van der Aalst W. M. P. Heuristics miners for streaming event data //arXiv preprint arXiv:1212.6383. - 2012.
16. W.M.P. van der Aalst. Extracting Event Data from Databases to Unleash Process Mining. In J. Vom Brocke and T. Schmiedel, editors, Business Process Management Roundtable 2014, Springer-Verlag, Berlin, 2015.
17. D. Fahland and W.M.P. van der Aalst. Model Repair: Aligning Process Models to Reality. Information Systems, 47:220-243, January 2015.
18. M. de Leoni, F.M. Maggi, and W.M.P. van der Aalst. An Alignment-Based Framework to Check the Conformance of Declarative Process Models and to Preprocess Event-Log Data. Information Systems, 47:258-277, January 2015.
19. X. Lu, D. Fahland, and W.M.P. van der Aalst. Conformance Checking Based on Partially Ordered Event Data. In F. Fournier and J. Mendling, editors, Business Process Management Workshops, International Workshop on Business Process Intelligence (BPI 2014), Lecture Notes in Business Information Processing, Springer-Verlag, Berlin, 2015.
20. Kalenkova A. A., de Leoni M., van der Aalst W. M. P. Discovering, Analyzing and Enhancing BPMN Models Using ProM. Proceedings of the BPM Demo sessions 2014 Co-located with 12th International Conference on Business Process Management (BPM2014) Eindhoven, The Netherlands. - 2014.
21. Verbeek H. M. W. et al. Prom 6: The process mining toolkit //Proc. of BPM Demonstration Track. - 2010. - Т. 615. - С. 34-39.
22. Гришин В.Н. Панфилова Е.Е. Информационные технологии в профессиональной деятельности. - М.: «Форум-Инфра-М». - 2005.
23. Черников Б.В., Поклонов Б.Е. Оценка качества программного обеспечения: Практикум. - М.: Форум. - 2012. - 400 с.
24. Официальный сайт проекта ProM исследовательской группы Технологического университета Эйндхофена Process Mining Group, Math&CS department, Eindhoven University of Technology [Электронный ресурс]. - Нидерланды, 2010. URL: http://www.promtools.org/
25. Официальный сайт исследовательской группы Технологического университета Эйндхофена Process Mining Group, Math&CS department, Eindhoven University of Technology [Электронный ресурс]. - Нидерланды, 2009. URL: http://www.processmining.org/
26. Святогор Л., Гладун В. Семантический анализ текстов естественного языка: цели и средства. - Intelligent NL Processing, International Book Series Information Science and Computing - 2009.
27. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001.
28. Landauer T. K., Foltz P. W., Laham D. An introduction to latent semantic analysis //Discourse processes. - 1998. - Т. 25. - №. 2-3. - С. 259-284.
29. Hepp M. et al. Semantic business process management: A vision towards using semantic web services for business process management //e-Business Engineering, 2005. ICEBE 2005. IEEE International Conference on. - IEEE, 2005. С. 535-540.
30. Agata Filipowska, Monika Kaczmarek, Agnes Koschmider, Sebastian Stein, Krzysztof Wecel, Witold Abramowicz. Social Software and Semantics for Business Process Management - Alternative or Synergy? - IDS Scheer AG, Germany. Journal of system integration. - 2011. - №3.
31. Глик Д. Информация. История. Теория. Поток. - М.: АСТ. - 2013 г. - 576 с.
32. Репин В. В. Процессный подход к управлению. Моделирование, внедрение, управление. - М.: Изд. Манн, Иванов и Фербер, 2013. - 512 с.
33. Словарь бизнес-терминов «Академик». [Электронный ресурс]. - 2001. URL: http://dic.academic.ru/
34. Cook J. E., Wolf A. L. Automating process discovery through event-data analysis //Software Engineering, 1995. ICSE 1995. 17th International Conference on. - IEEE, 1995. - С. 73-73.
35. Tyler J. R., Wilkinson D. M., Huberman B. A. E-mail as spectroscopy: Automated discovery of community structure within organizations //The Information Society. - 2005. - Т. 21. - №. 2. - С. 143-153.
36. Чеботарев В.Г., Бородина Е.Г., Григорьева Д.М.. Особенности применения субъектно-ориентированного моделирования бизнес-процессов// Бизнес-информатика, №2. - М.: Изд-во ГУ-ВШЭ, 2010.
37. Чеботарев В. Г. Роль субъектности в бизнес-процессах. // Бизнес-информатика, №1 (23), 2013. - М.: Изд-во ГУ-ВШЭ. 2013.
38. Guide A. Project Management Body of Knowledge (PMBOK® GUIDE) Project Management Institute. - 2001.
39. Богаткина А.М. Отчет о прохождении преддипломной практики в компании «Дж. Т. И. по Маркетингу и продажам» на тему «Сравнительный анализ программных средств автоматизированного глубинного анализа бизнес-процессов». - НИУ-ВШЭ, Кафедра Моделирования и оптимизации бизнес-процессов. - 2015.
Приложение 1
Схема последовательностей согласования контрактов в системе CAS в зависимости от типа документа
Приложение 2
Возможности настройки анализа журнала событий в системе DISCO.
Выбор действия согласующего в качестве активности для каждого экземпляра процесса.
Выбор роли согласующего в качестве активности для каждого экземпляра процесса (для получения последовательностей согласования для каждого из видов документов)
Выбор имени согласующего в качестве активности для каждого экземпляра процесса (для получения модели загруженности каждого из участников процесса)
Приложение 3
Результаты выявления процесса, полученные при выборе действия каждого согласующего в качестве активности
Статистика повторения действий во всех проанализированных экземплярах процесса «Согласование контрактов»
Статистика участия каждого участника процесса в каждой из доступных ролей во всех проанализированных экземплярах процесса «Согласование контрактов»
Приложение 4
Результаты выявления процесса при выборе роли согласующего в качестве активности (для получения последовательностей согласования для каждого из видов документов)
Статистика частоты действий каждой роли в процессе «Согласование контрактов»
Приложение 5
Результаты выявления загруженности и степени вовлеченности каждого участника процесса «Согласование контрактов»
Приложение 6
Модель процесса «Согласование контрактов», выявленная с помощью анализа сети информационных потоков, представленный в нотации BPMN 2.0
Приложение 7
Результаты применения метода семантического анализа для выявления процесса «Согласование контрактов»
Общий вид семантического графа (связи ключевых терминов) в инструкции пользователей системы CAS
Результаты выделения объектов в ходе морфологического анализа инструкции пользователей системы CAS
Размещено на Allbest.ur
...Подобные документы
Виды неопределенностей в исходных данных систем и процессов защиты информации. Методы восстановления пропущенных значений в исходных данных. Моделирование методом экспертного построения функций, принадлежности оценки уровня риска информационной системы.
дипломная работа [735,3 K], добавлен 13.07.2011Анализ основных направлений автоматизации бизнес-процессов с информационными технологиями. Разработка баз данных для решения проблем хранения и систематизации информации. Проектирование и реализация логической модели бизнес-процесса на примере библиотеки.
курсовая работа [505,8 K], добавлен 25.10.2011Анализ текущих бизнес-процессов при работе букмекерской конторы. Построение функциональных моделей предметной области и диаграмм потоков данных. Основные меры по реорганизации бизнес-процессов и разрешению противоречий. Разработка мобильных приложений.
курсовая работа [246,0 K], добавлен 10.01.2014Архитектура интегрированных информационных систем ARIS как методология моделирования бизнес-процессов, преимущества и недостатки использования. Выбор бизнес-процесса для моделирования и его содержательное описание, табличный формат его описания.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 19.06.2015Анализ деятельности предприятия и моделирование основных бизнес-процессов. Моделирование бизнес-процессов при помощи CASE-средства Rational Rose. Получение прибыли путем расширения рынка товаров и услуг. Бизнес-процесс "Заказ и закупка товара".
дипломная работа [1,2 M], добавлен 31.07.2012Основные запросы, на которые ориентирована база данных. Описание источников и форм исходных данных. Комплектация автоматизированного рабочего места сотрудника ДПС. Формирование постановления об административном правонарушении в электронном виде.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 14.11.2017Характеристика объектов автоматизации. Перечень бизнес-процессов системы. Обработка заявки клиента. Составление договора купли-продажи. Детальное описание элементов проектируемой базы данных. Проведение оценки сокращения трудозатрат пользователя.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 12.06.2015Практический опыт и проблемы внедрения систем автоматизированного составления расписания. Описание исходных данных для разработки функционала программы. Описание структуры разделов пользовательского интерфейса. Модуль проверок корректности расписания.
курсовая работа [3,6 M], добавлен 26.09.2014Рассмотрение теоретических подходов к информационным системам и созданию сайта. Исследование бизнес-процессов больницы. Анализ информационных потоков, обеспечивающих работу лечебницы. Разработка проекта сайта организации и оценка его эффективности.
дипломная работа [232,4 K], добавлен 05.07.2010Предпроектный анализ объекта автоматизации. Описание потоков данных и бизнес процессов. Обзор и анализ существующих проектных решений, их достоинства и недостатки. Разработка концепции архитектуры построения. Основные рекомендации по рисованию программ.
курсовая работа [2,8 M], добавлен 13.03.2015Разработка проекта автоматизации документооборота при помощи механизма бизнес-процессов и с использованием современных программных наработок в 1С:Предпирятие. Создание информационной базы "Деканат" для обработки данных процесса обучения студентов.
дипломная работа [954,8 K], добавлен 26.07.2013Специфика рекламной деятельности в агентствах недвижимости, обзор программных продуктов. Описание бизнес-процессов, назначение и цели создания автоматизированной системы, структура базы данных и ее Логическая модель, инструкция и интерфейс пользователей.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 21.04.2009Моделирование бизнес-процессов как средство поиска путей оптимизации деятельности компании. Методология SADT (структурный анализ и проектирование), семейство стандартов IDEF и алгоритмические языки в основе методологий моделирования бизнес-процессов.
реферат [21,7 K], добавлен 14.12.2011Организации данных в таблице для документирования и графического представления информации при помощи программы Microsoft Excel. Создание и оформление исходных таблиц. Расчеты в таблицах, сортировка и фильтрация данных. Построение нестандартных диаграмм.
реферат [3,6 M], добавлен 27.12.2013Особенности проектирования информационных систем основанных на базах данных. Использование CASE-средств и описание бизнес процессов в BP-Win. Этапы проектирования современных информационных систем, виды диаграмм и визуальное представление web-сайта.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 25.04.2012Написание модуля на языке Ассемблер для вычисления значения выражения. Составление программы корректного ввода исходных данных в таблицу и вывода результата в виде таблицы. Создание модуля для обработки строк и программы корректного ввода исходных данных.
курсовая работа [36,8 K], добавлен 18.09.2010Разработка модуля для вычисления значения функции, который впоследствии подключается к программе ввода исходных данных с контролем допусимого значения в таблицу. Проектирование модуля для работы со строками и для обработки массивов текстовой информации.
курсовая работа [17,8 K], добавлен 24.09.2010Сравнительный анализ гостиничных информационных систем. Анализ и выбор CASE-средств для моделирования бизнес-процессов. Визуальная и математическая модели предметной области, выбор архитектуры и платформы информационной системы, построение базы данных.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 20.07.2014Обзор методов моделирования бизнес-процессов. Оптимизация процессов с помощью методологии Мартина. Анализ проблем и причины недостаточной эффективности в работе "ФМ Ложистик Кастомс". Автоматизация процесса сверки сведений из электронных документов.
дипломная работа [4,5 M], добавлен 11.12.2013Описание общих закономерностей функционирования организации. Изучение структуры предприятия, определение функций его подразделений и основных бизнес процессов. Разработка клиент-серверной системы по автоматизации получения и обработки заявок от абонентов.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 02.10.2011
