Информационная технология интеллектуального анализа контекста знаниеемких бизнес-процессов

Аннотация

Предложена информационная технология интеллектуального анализа контекста знание-емких бизнес-процессов, которая включает в себя фазы выявления артефактов контекста, построения иерархии артефактов, построения жизненного цикла артефактов. В качестве входных данных технологии используются логи (журналы регистрации событий) соответствующих бизнес-процессов. Предложен метод построения жизненного цикла артефакта контекста бизнес-процесса, который включает шаги выделения паттернов артефактов, построения модели жизненного цикла артефакта, дополнения паттернов жизненного цикла связями с другими артефактами. Предлагаемые метод и технология обеспечивают возможность экстернализации и последующего использования неявных знаний исполнителей, которые оказывают влияние на ход выполнения процесса.

A information technology of mining of context of knowledge-intensive business processes is proposed. the technology includes the phases of identifying the context of the artifacts, building a hierarchy of artefacts, building artifacts of the life cycle. The technology use logs (event logs) that are related to business processes. A method of constructing an artifact context of the business process life cycle, which includes the steps of selection of artifacts patterns, constructing a model of the artifact lifecycle additions bonds lifetime patterns with other artifacts. The proposed method and technology enable externalization and later use the implicit knowledge of performers that have an impact on the progress of the process.

Keywords: business process context object, tacit knowledge, workflow.

Введение

Методы интеллектуального анализа процессов предназначены для построения моделей бизнес-процессов на основе анализа их журналов регистрации событий (логов) [1,2]. При моделировании бизнес-процесса (БП) задается его поведение в виде workflow - графа, описывающего последовательность его действий, а также причинно-следственных связей между этими действиями [3]. Однако указанные действия представляют ценность для пользователя лишь в определенном контексте, связанном с обработкой и преобразованием необходимых для него данных. Такие данные описывают множество взаимодействующих с БП объектов - как виртуальных, так физических [4]. Объекты могут выступать в роли ресурсов и результатов работы процесса, могут использоваться процессом и влиять на ход процесса, также одновременно использоваться в рамках нескольких процессов. Совокупность таких объектов задает контекст выполнения бизнес-процесса. артефакт контекст журнал исполнитель

Особенно актуальной проблема выделения объектов контекста, а также циклов их обработки при выполнении последовательности действий процесса является для знание-емких бизнес-процессов (ЗБП) [5].

Знание - емкие бизнес-процессы (ЗБП) относятся к классу адаптируемых на основе организационных знаний бизнес-процессов[6]. Знания, входящие в состав ЗБП, связывают последовательность действий процесса с контекстом их выполнения.

Моделирование поведения объектов контекста ЗБП реализуется в рамках основанного на артефактах (artifact-centered) подхода [7 - 9]. Такой подход предполагает выделение артефактов (объектов бизнес-процесса) и их жизненного цикла в рамках рассматриваемого бизнес-процесса [7].

При построении моделировании артефакта создается описание его статических и динамических аспектов: информационная модель его атрибутов, а также модель его жизненного цикла.

Основанный на артефактах подход обычно используется при моделировании взаимодействия объектов, при синхронизации их состояний без явного задания последовательности действий по их обработке. В основном данный подход используется для бизнес-процессов, ориентированных на последовательную обработку, в которых ход действий процесса определяется последовательностью операций жизненного цикла объекта.

В то же время в знание-емких бизнес-процессах последовательность действий определяется на основе знаний о поведении и обработке артефактов. Эти знания отражают типовые шаблоны действий над артефактами. Указанные шаблоны могут быть получены на основе анализа логов знание-емких бизнес-процессов и в дальнейшем включены в традиционную workflow - модель с целью повышения адекватности последней. Однако для выделения таких знаний необходимо получить модели артефактов контекста, а также связи между этими артефактами, соответствующие описанному в логе процесса поведению. Изложенное определяет актуальность проблемы интеллектуального анализа контекста знание-емких бизнес-процессов.

Целью данной статьи является разработка технологии интеллектуального анализа контекста знание-емкого бизнес-процесса с тем, чтобы обеспечить возможность выделения методами майнинга причинно-следственных зависимостей, определяющих выбор действий процесса в конкретном контексте.

Технология интеллектуального анализа контекста

Предлагаемая технология включает в себя следующие фазы:

Фаза 1.Выделение контекста знание-емкого бизнес-процесса.

Описание этапов данной фазы приведено в таблице 1.

На данной фазе выполняется последовательное выявление элементов контекста со следующими видами связей:

- устойчивыми реляционными связями только между контекстными составляющими;

- причинно-следственными зависимостями между артефактами контекста действиями одного процесса;

- уникальные зависимости между артефактами, характерные для нескольких экземпляров процесса.

Связи первого типа задают интеграцию артефактов в рамках контекста. Эти связи не зависят от конкретных действий процесса и отражают общее знание о контексте выполнения бизнес-процесса. Такие зависимости входят в состав исходных условия для правил второго вида.

Причинно - следственные связи второго типа определяют выбор действий процесса в зависимости от состояния его контекста. Эти зависимости могут быть включены в модель априорно, при ее построении. В таком случае знания о таких зависимостях являются явными. Также знания о зависимостях второго типа могут принадлежать исполнителям. На основе этих зависимостей они выбирают действия в конкретном контексте. Такие знания являются неявными.

Уникальные зависимости третьего типа характерны для ad-hoc, разовых процессов. Они могут содержать новые, перспективные подходы к решению типовых задач. В большинстве случаем эти разовые решения основаны на использовании неявных знаний исполнителей.

Фаза 2. Построение иерархии артефактов бизнес-процесса.

Описание этапов данной фазы приведено в таблице 2.

На данной фазе выполняется последовательное уточнение групп атрибутов и установление связи между атрибутами и артефактами. В качестве входных данных используется онтология артефактов предметной области.

Таблица 1. Основные этапы фазы 1 технологии