موضوع مقاله: فرایندکاوی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # فرایندکاوی | مقدمه: فرایندکاوی یا کاوش فرایند موضوع نسبتاً جوانی است که بین هوش محاسباتی و داده‌کاوی از یک سو و مدل‌سازی و تحلیل فرایندهای سازمان از دیگر سو قرار می‌گیرد. | ## بخش 1: فرایندکاوی | هدف فرآیندکاوی کشف، نظارت و بهبود فرایندهای واقعی از طریق استخراج دانش از داده‌های ذخیره شده در سیستم‌های اطلاعاتی می‌باشد. بر روی مدل‌های فرایند تمرکز ندارند و فقط برای تحلیل گام مشخصی در فرایند کلی استفاده می‌شوند. تکنیک‌های فرایندکاوی از داده‌های رخدادهای ثبت شده برای کشف و تحلیل و بهبود فرآیند استفاده می‌کنند. در ایران آقای دکتر نبی اله یوسفی گرجی کتاب های تالیف و ترجمه با نگارش ساده و قابل فهمی در باب فرایندکاوی دارند. تکنیک‌های بررسی انطباق بررسی می‌کنند که آیا فرایند واقعی که در حال اجرا در سازمان بوده منطبق با مدل کشف شده است و بلعکس. تکنیک‌های دسته سوم هم به این موضوع می‌پردازند که آیا می‌شود با استفاده از داده‌های رخداد یک فرایند را ارتقا یا توسعه داد. به عنوان مثال با استفاده از برچسب زمانی در داده‌های ثبت شده می‌توان مدل را طوری توسعه داد که گلوگاه‌ها، زمان انتظار برای دریافت خدمت و زمان توان عملیاتی را نشان دهد. برخلاف روش‌های تحلیلی دیگر، فرآیندکاوی فرایند محور است و نه داده محور اما با داده کاوی در ارتباط است. یک مثال ساده از کاوش فرایند در سیستم آموزش به منظور آشنایی بیشتر با بحث کاوش فرایند، سیستم آموزش را در نظر بگیرید. داده‌های سیستم آموزش حاوی اطلاعاتی از قبیل انتخاب واحدهای دانشجویان به همراه درسی که انتخاب کرده‌اند و زمان و تعداد انتخاب‌ها در طول ترم‌های مختلف است. با استفاده از فرآیندکاوی می‌توان از روی این داده‌ها، چارت درسی که به نوعی فرایند تحصیلی یک دانشجو است (کشف فرایند) را استخراج نمود. از طرف دیگر می‌توان با استفاده از تکنیک‌های بررسی انطباق، میزان پیروی دانشجویان از سرفصل‌های از پیش تعیین شده را مشخص نمود و بررسی کرد که آیا دانشجو در انتخاب درسها، پیش نیازها و هم نیازهای آن درس را رعایت کرده‌است یا خیر. همچنین با استفاده از تکنیک‌های بهبود فرآیند می‌توان گلوگاه‌های سیستم را شناسایی نموده و فرایند را ارتقا داد. مثلاً اینکه دانشجویانی که در ترم خاصی درس مهندسی نرم‌افزار را پاس می‌کنند موفق تر هستند و بر مینای همین اطلاعات بدست آمده، چارت درسی را تغییر داد. از طرف دیگر میتوان برخی از رخدادها را پیش‌بینی نموده و بر مبنای آن اقداماتی انجام داد. مثلاً پیش‌بینی کرد که آیا این دانشجوی جدید الورود قادر است که درس خود را به تمام برساند و در طول چند ترم؟ مقایسه فرایندکاوی با داده‌کاوی در حقیقت فرآیندکاوی قدرت داده‌کاوی و مدل‌سازی فرایند را ترکیب می‌کند؛ با تولید خودکار مدل فرایندها بر مبنای لاگ های رخداد، فرآیندکاوی باعث ایجاد مدل‌های زنده با قابلیت به روز رسانی بالا می‌شود. سیستم‌های فناوری اطلاعات داده‌های زیادی دربارهٔ فرایندهای تجاری مورد پشتیبانی خود جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها به خوبی بیانگر آنچه در دنیای واقعی اتفاق افتاده هستند و قابلیت استفاده برای درک و بهبود سازمان را دارند. دیدگاه فرایندی بر خلاف داده‌کاوی، فرایندکاوی بر دیدگاه فرایندی تمرکز می‌کند؛ یعنی به یک اجرای فرایند از منظر تعدادی فعالیت اجرا شده نگاه میکند. بیشتر تکنیک‌های داده‌کاوی الگوها را در قالبی مانند قوانین یا درخت تصمیم استخراج می‌کنند. اما فرایندکاوی مدل فرایندهای کاملی ایجاد می‌کند و سپس از آن‌ها برای شناسایی گلوگاه استفاده می‌کند. استثناءها نیز مهم هستند در داده‌کاوی عمومی‌سازی به منظور جلوگیری از سرریز شدن داده‌ها امری بسیار مهم است. این یعنی می‌خواهیم تمام داده‌هایی را که با قانون کلی سازگاری ندارند دور بیندازیم. در فرایندکاوی نیز عمومی‌سازی در کار کردن با فرایندهای پیچیده و درک جریان فرایندهای اصلی لازم است. همچنین در بیشتر موارد درک استثناءها به منظور کشف نقاط ناکارآمدی و نیازمند بهبود ضروری به نظر می‌رسد. تمرکز بر روی اکتشاف در داده‌کاوی معمولاً مدل‌ها برای پیش‌بینی نمونه‌های مشابه در آینده استفاده می‌شوند. در واقع روش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین کمی وجود دارند که مانند یک جعبه سیاه پیش‌بینی‌هایی تولید می‌کنند بدون اینکه امکان برگشت به عقب یا بیان علت آن‌ها را داشته باشند. از آنجا که فرایندهای تجاری کنونی خیلی پیچیده هستند پیش‌بینی‌های دقیق معمولاً غیر واقعی هستند. دانش بدست آمده و بینش عمیق‌تر نسبت به الگوهای و فرایندهای کشف شده به رفع پیچیدگی کمک خواهد کرد؛ بنابراین اگرچه داده‌کاوی و فرایندکاوی مشترکات زیادی دارند، اما تفاوت‌های پایه‌ای بین آن‌ها در کاری که انجام می‌دهند و جایی که مورد استفاده قرار می‌گیرند وجود دارد. چالش‌های فرایندکاوی کاوش فرایند مهم‌ترین ابزار برای سازمان‌های مدرنی است که نیاز به مدیریت مناسب فرایندهای عملیاتی دارند. | ## بخش 2: فرایندکاوی | از یک سو با رشد باورنکردنی حجم داده روبرو هستیم و از دیگر سو فرایندها و اطلاعات باید به‌طور مناسب جمع‌آوری شوند تا نیازمندی‌های مربوط به کارایی، انطباق و خدمت رسانی پاسخ داده شود. علی‌رغم کاربردی بودن فرآیندکاوی، هنوز چالش‌های عمده‌ای پیش رو می‌باشد که باید مورد توجه قرار گیرد. چالش اول: یافتن، جمع آوری، یکپارچه سازی و پاکسازی داده‌های رخداد در سیستم‌های فعلی نیز انرژی زیادی باید صرف استخراج داده‌های رویداد مناسب برای کاوش فرایند صورت گیرد. برخی از این مشکلات عبارتند از: ممکن است داده‌ها بر روی چندین منبع توزیع شده باشد. مثلاً یک سیستم از نام و تاریخ تولد برای شناسایی افراد استفاده کند و سیستم دیگر از شماره امنیتی اجتماعی فرد. به عنوان مثال محصولات و ظرف‌ها می‌تواند تگ‌های RFID ایی داشته باشند که خودکار منجر به ثبت رکورد گردند. یکی از رایج‌ترین مشکلات این است که رویدادها به صورت صریح به نمونه‌های فرایند اشاره نمی‌کنند. منظور از داده‌های پرت نمونه‌هایی است که از الگوی عمومی پیروی نکرده و به ندرت اتفاق می‌افتند. داده‌های لاگ بیمارستانی ممکن است به یک تست خون ساده اشاره کند یا اینکه به یک رویه پیچیده جراحی اشاره نماید. همچنین برچسب زمانی هم می‌تواند از دقت میلی ثانیه (28-9-2011:h11m28s32ms342) تا اطلاعات درشتتر نظیر روز (۲۸-۹-۲۰۱۱) را شامل شود. علاوه بر آن، همان‌طور که پیش تر نیز به آن اشاره شد، سازمان‌ها باید با داده‌های لاگ همانند شهروندان درجه یک برخورد کنند و نه به عنوان یک محصول جانبی. چالش دوم: استفاده از داده‌های رویداد پیچیده‌ای که ویژگی‌های گوناگونی دارند داده‌های لاگ ممکن است که ویژگی‌های خیلی متنوعی داشته باشند. بعضی از داده‌های لاگ ممکن است که آن‌چنان بزرگ باشند که رسیدگی به آن‌ها دشوار باشد و بعضی از آن‌ها ممکن است آنقدر کوچک باشند که نتوان نتایج قابل اطمینانی از آن‌ها استحصال کرد. در کنار تعداد رکوردهای رویدادهای ذخیره شده ویژگی‌های دیگری نظیر متوسط تعداد رویدادها در هر حالت، شباهت میان حالت‌ها، تعداد رویدادهای منحصر به فرد و تعداد مسیرهای واحد نیز هستند که باید مورد توجه قرار گیرند. به عنوان مثال فایل لاگ داده L1 با مشخصات ذیل را در نظر بگیرید: ۱۰۰۰ حالت، به‌طور متوسط ۱۰ رویداد به ازای هر حالت. فرض کنید فایل لاگ L2 حاوی تنها ۱۰۰ حالت باشد اما هر حالت حاوی ۱۰۰ رویداد باشد و همه رویدادها از یک مسیر واحد تبعیت کنند. پر واضح است که آنالیز L2 به‌مراتب دشوارتر از آنالیز L1 می‌باشد، علی‌رغم اینکه هر دو فایل سایز برابر و یکسانی دارند. از آن‌جایی که داده‌های لاگ تنها حاوی نمونه‌های مثال می‌باشند، بنابراین نباید اینطور فرض شود که آن‌ها کامل هستند. تکنیک‌های کاوش متن باید با استفاده از «فرض جهان باز» با این عدم کامل بودن کنار بیایند: این واقعیت که اگر پدیده‌ای اتفاق نمی‌افتد به معنای عدم امکان رخداد آن نیست. همان‌طور که پیش‌تر هم اشاره شد، بعضی از فایل‌های لاگ ممکن است حاوی رکوردهایی با سطح انتزاع بسیار پایین باشند. داده‌های با سطح پایین چندان مطلوب ذی نفعان نمی‌باشند؛ بنابراین عموماً سعی می‌شود تا داده‌های سطح پایین با همدیگر تجمیع شوند تا داده‌های با سطح بالاتر تولید گردد. به عنوان مثال، زمانی که فرایند تشخیص و درمان گروهی از بیماران آنالیز می‌شود، احتمالاً دیگر علاقه‌مند به دانستن نتایج آزمایش‌ها انفرادی افراد نیستیم. در این گونه از موارد، سازمان‌ها لازم است که از روش سعی و خطا استفاده نمایند تا دریابند که آیا داده‌ها مناسب برای کاوش فرایند می‌باشند؛ بنابراین ابزارها باید سرویس آزمایش امکان‌سنجی سریع برای یک پایگاه داده مشخص را فراهم نمایند. به عنوان مثال تاکنون ده‌ها تکنیک کشف فرایند ارائه شده‌است اما گزارش دقیقی از کیفیت این روش‌ها در دسترس نمی‌باشد. علی‌رغم اینکه تفاوت‌های زیادی در کارایی و عملکرد این تکنیک‌ها وجود دارد، ارزیابیشان کار دشوار و پیچیده‌ای می‌باشد؛ بنابراین نیاز به داده‌های استاندارد و همچنین معیارهای کیفیت مناسب به شدت احساس می‌شود. از جمله معیارهای ارزیابی ارائه شده به چهار معیار سازگاری، سادگی، دقت و عمومیت می‌توان اشاره نمود. از طرف دیگر نیاز به تولید پایگاه داده ترکیبی ایی می‌باشد که ویژگی‌های خاصی داشته باشد. چالش چهارم: مواجه با رانش مفهومی (Concept Drift) عبارت رانش مفهومی در حوزه کاوش فرایند به موقعیتی اشاره می‌کند که در آن فرایند در عین حال که در حال آنالیز شدن می‌باشد، تغییر نیز می‌کند. به عنوان مثال در ابتدای یک فایل لاگ، ممکن است که دو فعالیت همزمان باشند در حالیکه در ادامه در لاگ این دو فعالیت ترتیبی شوند. بعضی از این تغییرات بنابه دلایل تغییرهای دوره‌ای می‌باشد (مثلاً در ماه مهر و اسفند خریدها بیشتر است یا اینکه بعد از ظهر جمعه کارمندان کمتری در دسترس هستند). بعضی از تغییرات هم به واسط تغییر شرایط رخ می‌دهند (مثلاً بازار رقابتی تر می‌شود). | ## بخش 3: فرایندکاوی | پدیده رانش مفهومی با استفاده از شکستن فایل لاگ به قطعات کوچکتر و آنالیز رد پای(footprint) این قطعات قابل شناسایی می‌باشد. با این حال تعداد کمی از فرایندها در حالت ثابت می‌باشند و فهم رانش مفهومی دارای اولویت بالایی در مدیریت فرایندها می‌باشد؛ بنابراین ابزارها و تحقیقات بیشتری برای آنالیز مناسب رانش مفهومی مورد نیاز می‌باشد. به هر حال مهم است که تجسم نتایج، مجزای از نمایی باشد که در کشف فرایند مورد استفاده قرار می‌گیرد. این فرضیات فضای جستجو را محدود کرده و فرایندهایی که نمی‌توانند با استفاده از زبان مقصد نمایش داده شوند، کشف نخواهند شد. این به اصطلاح پیش فرض‌های نمایشی که در کشف فرایند استفاده می‌شوند باید با انتخاب آگاهانه همراه گردند و نباید (فقط) بر مبنای اولویت‌های نمایشی گرافیکی انتخاب شوند. بسته به آن‌که زبان مقصد اجازه هم‌زمانی را بدهد یا ندهد، می‌تواند بر روی نمایش مدل کشف شده و کلاس مدلهایی که توسط الگوریتم استفاده می‌شود تأثیر داشته باشد. اگر پیش‌فرض‌های نمایشی اجازه همزمانی را ندهند (بخش a تصویر) و اجازه استفاده همزمان چند فعالیت از یک برچسب را ندهند (بخش c از تصویر)، آنگاه شکل b تصویر که دارای مشکلات هم باشد تنها امکان‌پذیر خواهد بود. چالش ششم: برقراری تعادل بین معیارهای کیفیت نظیر سازگاری، سادگی، دقت و عمومیت غالباً داده‌های ثبت شده کامل نیستند. مدل‌های فرایندی معمولاً محدودیتی برای تعداد نامحدود نمونه فرایند (درحالت وجود حلقه‌ها) ندارند. از طرفی، بعضی از نمونه‌ها هم نسبت به سایرین رخداد بمراتب کمتری دارند؛ بنابراین اینکه فکر کنیم هر نمونه فرایند قابل رخدادی در فایل وقایع ثبت شده موجود می‌باشد، تصور نادرستی می‌باشد. برای اینکه نشان داده شود که تصور داشتن داده‌های کامل، در عمل امکان‌پذیر نمی‌باشد، فرایندی را در نظر بگیرید که شامل ۱۰ فعالیت بوده و این فعالیت‌ها بتوانند به صورت موازی اجرا شوند. تعداد حالت‌های کلی (جایگشتها) در یک مدل با ۱۰ فعالیت همزمان، ۳٬۶۲۸٬۰۰۰=!۱۰ می‌باشد؛ بنابراین امکان‌پذیر نمی‌باشد که تمامی این نمونه‌ها در فایل رویدادهای ثبت شده (تنها حاوی ۱۰٬۰۰۰) وجود داشته باشد. ساخت مدل برای رفتارهایی که به ندرت رخ می‌دهند (داده‌های نویز) کار بسیار دشواری می‌باشد. در این گونه موارد، برای پردازش این دسته از رفتارها بهتر است که از چک کردن مطابعت استفاده شود. تعادل برقرار کردن بین معیارهای سادگی، سازگاری، دقت و عمومیت داشتن کار پرچالشی می‌باشد. به همین دلیل اکثر تکنیک‌های قدرتمند کاوش فرایند پارامترهای متنوعی را فراهم می‌سازند. اما با گسترش تکنولوژی وب سرویس، یکپارچگی زنجیره تأمین و محاسبات ابری، سناریوهایی پیش می‌آید که در آن داده‌های چند سازمان برای آنالیز در دسترس می‌باشد. در سناریوی همکارانه، سازمان‌های مختلف همگی باهم در جهت رسیدن به اهداف مشخصی همکاری داشته و نمونه فرایندها بین این سازمان‌ها در جریان می‌باشد. فرایند کلی به قطعاتی شکسته شده و بین سازمان‌ها توزیع می‌شود تا هر سازمان وظیفه مربوط به خود را انجام دهد. به منظور کشف فرایندهای انتها به انتها، رویدادهای ثبت شده سازمان‌های مختلف باید بایکدیگر ادغام گردد که کار ساده‌ای نمی‌باشد. سناریوی دوم این است که سازمان‌های مختلف در عین حال که از زیرساخت‌های مشترکی استفاده می‌نمایند، فرایند یکسانی را اجرا نمایند. از یک طرف شرکت‌ها از زیر ساخت این سایت استفاده می‌کنند و از طرف دیگر مجبور نیستند که دقیقاً یک فرایند قطعی را دنبال کنند (چراکه سیستم امکان تنظیمات اختصاصی در دنبال کردن فرایند به آن‌ها می‌دهد. این سازمان‌ها می‌توانند از همدیگر یاد بگیرند و فراهم کنندگان سرویس ممکن است که سرویس هایشان را ارتقا بخشند و سرویس‌های ارزش افزوده‌ای را برمبنای نتیجه کاوش‌های بین سازمانی ارائه نمایند. چالش هشتم: ارائه پشتیبانی عملیاتی در ابتدا، تمرکز کاوش فرایند بر روی داده‌های قدیمی (که در پایگاه داده سیستم‌های اطلاعاتی موجود می‌باشد) بود. اما امروزه با گسترش تکنولوژی و افزایش پردازش‌های روی خط، کاوش فرایند نباید محدود به پردازش‌های برون خطی باشد. زمانی که نمونه‌ای از فرایند مورد انتظار تخطی می‌کند، می‌تواند شناسایی گردد و سیستم می‌تواند یک اخطار دهد. مثلاً می‌توان زمان به اتمام رسیدن یک نمونه را پیش‌گویی کرده و براساس آن تصمیماتی اخذ کرد. استفاده از روش‌های کاوش فرایند در مدل برون خطی، چالش‌های جدیدی را برحسب قدرت محاسباتی و کیفیت داده ایجاد می‌کند. چالش نهم: ترکیب کاوش فرایند با سایر روش‌های آنالیز یکی از چالش‌ها نحوه ترکیب روش‌های آنالیز نظیر داده‌کاوی یا تحقیقات عملیاتی با کاوش فرایند می‌باشد. کاوش فرایند برای یادگیری یک مدل شبیه‌سازی بر مبنای داده‌های قدیمی می‌تواند استفاده شود. | ## جمع‌بندی | در پردازش داده‌های بزرگ، آنالیزهای بصری می‌تواند از توانایی انسان برای شناسایی الگوها در داده‌های بدون ساختار استفاده نماید.