工作流挖掘的发展

文：鼎捷ERP

作者：鼎捷数智 | 发布时间：2012-11-30 14:50:34

    工作流挖掘(workflowmining)是数据挖掘在工作流管理领域的应用，主要思想是利用数据挖掘技术从工作流日志中重构工作流模型，达到流程分析和流程优化的目的。本章首先介绍了工作流挖掘的起源和发展，然后讨论了工作流挖掘的概念和内容，较后总结了工作流挖掘的主要应用。
    在传统的流程管理中，流程分析往往是由管理者根据经验手工完成的，这种方式准确度较低且不全面。工作流(流程的自动化或半自动化)日志可以精确地记录工作流执行过程中的各种信息，包括活动、参与者、时间、资源等，利用日志可以实现更智能化的流程分析。随着企业信息化的发展，各种应用系统得到了广泛的应用。目前，大多数流程驱动的企业管理软件，例如ERP、CRM、SCM和WfMS等都可以自动生成日志，代替早期的手工记录。分析这些日志数据，充分利用数据资产，从中找出工作流运行的模式，对工作流的绩效进行评价引起了人们的关注。工作流挖掘正是在此背景下产生的。
    工作流挖掘较早应用于管理软件工程领域，早期的软件设计者对软件需求和软件分析阶段涉及的业务认知主要来自业务分析师和管理人员，使得他们对业务流程的理解存在片面、主观的因素。同时，他们对实际运行中可能出现的意外无法进行有效处理，直接影响了应用软件的效率。在有些情况下，工作流的精确建模比较困难，某些要素在工作流运行时才能确定，工作流在运行过程中也会发生变化。因此不必在工作流建模时过分强调工作流模型的完美，而是使工作流先运行起来，然后在运行过程中积累数据，使流程不断地优化。其中工作流挖掘起到十分重要的作用，如何确定业务流程的真正执行过程就成为软件设计者们追求的目标。例如Cook和Wolf发现工作流日志基于许多完整的事件，只要找到一种对工作流日志分析的算法，在软件设计时就可以直接利用工作流运行的真实记录，客观地重现工作流，从而避免因业务顾问和管理者的主观原因导致的软件设计失败。因此他们提出从纯理论、纯算法到理论与算法相结合的流程发现的方法，利用记录的活动属性自动发现活动之间的关联，从而以此分析软件的运行过程。
    目前，工作流挖掘的研究主要包括工作流模型重构、工作流监控与评价和组织视图挖掘等方面，其中工作流模型重构研究成果较多。1998年，Agrawal基于有向图较早提出了工作流挖掘模型，并提出了模型挖掘的目标。此后Agrawal还进行了一系列扩展性的研究。2003年，Aalst提出了基于Petri网的。算法，他的研究小组在此基础上不断对瓤算法进行了许多改进。2003年以后产生了许多新的工作流挖掘算法，这些算法增加了对日志的预处理和流程模型的评价，从而克服了原有算法中的不足之处。总的来说，对工作流挖掘方法的研究是一个不断完善的过程，总的趋势是提高处理复杂结构的能力，使挖掘出的模型更加精确，更加有意义，且算法的复杂度更低。除了工作流模型重构外，其他方面也有一定的研究成果。例如，关于流程监控的研究很早就出现了，但用工作流挖掘研究流程监控是较近才产生的，流程监控方面的研究主要集中在流程频繁模式挖掘和流程性能实时监控等方面。在组织视图挖掘方面，使用工作流挖掘处理流程中的角色关系或挖掘社会网络图的研究也相对较多，但这类工作中还存在许多需要进一步研究的问题，例如角色间的深层协作模式等，组织视图挖掘的发展趋势是能够挖掘流程中更加复杂的参与者之间的协作关系。
    工作流挖掘的应用也取得了一定的进展。很多学者和公司都在试图开发带有工作流挖掘功能的软件，Aalst教授带领的研究小组研发出了比较完善的工作流挖掘Process Miner系统，并成功地把该系统与其他公司的流程管理产品进行了整合。

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