Давайте еще раз разберём подводные камни процесса с майнингом. И мне бы хотелось разобрать еще один ролик с точки зрения некой сложности.
Представим, что у нас происходит параллельное согласование. То есть где-то мы создали договор, где-то разослали его на согласование. У нас есть много вариантов согласования: мы поставили задачу, и дальше каждый сотрудник, который должен согласовать договор, делает это в своё время — в нормативе или нет — подтверждая своё решение.
Затем в какой-то момент всё собирается. В рамках процесса существует набор параллельных операций, и вот здесь заключается проблема для процессного майнинга.
Большинство систем процессного майнинга увидят множество разрозненных событий. Давайте я схематично изображу: получится множество событий по процессу, которые произойдут в разное время.
То есть согласование идёт достаточно хаотично. Что увидит майнинг? Он зафиксирует набор событий, связанных с операцией согласования, и выстроит их в последовательность. В результате мы получим экземпляр процесса, который покажет, как всё согласовывалось.
Это первый случай.
Теперь представим второй случай: такой же процесс, но временные метки будут другими. И снова майнинг соберёт экземпляр процесса, в котором последовательность операций окажется иной.
Фактически мы приходим к тому, что процессный майнинг в текущей реализации плохо работает с процессами, включающими параллельное выполнение.
Когда на основе этих разнообразных экземпляров строится граф, он выглядит крайне запутанным. Почему? Потому что реального процесса здесь нет — здесь совсем другая логика. Это серьёзная проблема, и над её решением сейчас работают разработчики инструментов процессного майнинга.
Но как решать её в текущей ситуации? На мой взгляд, всё просто: для процессов с параллельным выполнением мы используем другие инструменты. Мы ориентируемся на показатели, понимая, что майнинг пока не умеет корректно анализировать параллельные процессы.
Надеюсь, в течение года-полутора появятся алгоритмы, которые устранят этот недостаток.
Лекция посвящена проблемам процессного майнинга (process mining) при анализе процессов с параллельным исполнением (например, согласование договоров разными сотрудниками в разное время).
Ключевые тезисы:
-
Проблема: Традиционные алгоритмы майнинга плохо работают с параллельными процессами, так как собирают события в линейную последовательность, искажая реальную логику.
-
Пример: Если несколько человек согласовывают договор независимо, майнинг может показать разные порядки событий, создавая хаотичный граф.
-
Решение: Пока нет идеальных алгоритмов для таких случаев, поэтому предлагается:
-
Использовать альтернативные инструменты (например, метрики производительности).
-
Ожидать появления новых методов (в течение 1–1.5 лет).
