동적이고 확장 가능한 객체 중심 프로세스 마이닝을 위한 데이터 준비

Khái niệm cốt lõi

동적 환경에서 객체 중심 프로세스 데이터를 유연하고 확장 가능하게 저장하고 관리하는 데이터베이스 스키마 및 아키텍처를 제안한다.

Tóm tắt

이 논문은 객체 중심 프로세스 마이닝을 위한 데이터 저장소 및 관리 요구사항을 제시하고, 이를 충족하는 유연하고 확장 가능한 관계형 데이터베이스 스키마를 소개한다.

주요 내용은 다음과 같다:

1. 유지보수성 및 확장성 요구사항:

   • 프로세스 데이터의 동적 변화에 유연하게 대응할 수 있는 데이터 모델
   • 효율적인 쿼리 성능과 확장성을 위한 데이터 파티셔닝 및 비동기 데이터 수집 지원

2. 유연성 및 기능성 요구사항:

   • 이벤트-객체, 객체-객체 간 관계의 다양한 유형 및 변화 추적 지원
   • 객체 속성 변경과 이벤트 간 인과 관계 모델링

3. 범용성 요구사항:

   • 다양한 데이터 소스로부터의 데이터 통합 지원
   • 다양한 객체 중심 이벤트 로그 형식으로의 내보내기 기능 제공

제안된 관계형 데이터베이스 스키마는 이러한 요구사항을 충족하며, 오픈소스 도구 Stack't를 통해 구현되었다. Stack't는 데이터 수집, 변환, 시각화 등의 기능을 제공하여 객체 중심 프로세스 마이닝 연구와 실무 적용을 지원한다.

Thống kê

95,241개의 이벤트, 96,209개의 객체, 263,383개의 이벤트-객체 관계, 343,343개의 객체-객체 관계, 929개의 이벤트-객체 속성 변경 관계가 추출되었다.

Trích dẫn

"동적 환경에서 객체 중심 프로세스 데이터를 유연하고 확장 가능하게 저장하고 관리하는 데이터베이스 스키마 및 아키텍처를 제안한다."
"제안된 관계형 데이터베이스 스키마는 다양한 요구사항을 충족하며, 오픈소스 도구 Stack't를 통해 구현되었다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Dynamic and Scalable Data Preparation for Object-Centric Process Mining

by Lien Bosmans... lúc arxiv.org 10-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.00596.pdf

Yêu cầu sâu hơn

객체 중심 프로세스 마이닝에서 비정형 데이터(이메일, 동영상 등)를 어떻게 통합할 수 있을까?

비정형 데이터(예: 이메일, 동영상 등)를 객체 중심 프로세스 마이닝에 통합하기 위해서는 몇 가지 접근 방식을 고려할 수 있다. 첫째, 비정형 데이터를 구조화된 형식으로 변환하는 데이터 전처리 과정이 필요하다. 예를 들어, 이메일의 경우, 텍스트 분석 기법을 사용하여 주요 정보(발신자, 수신자, 날짜, 내용 등)를 추출하고 이를 객체 중심 이벤트 로그 형식으로 변환할 수 있다. 둘째, 비정형 데이터의 메타데이터를 활용하여 객체와 이벤트 간의 관계를 정의할 수 있다. 예를 들어, 특정 이메일이 특정 프로세스 이벤트와 관련이 있다면, 이 관계를 데이터베이스에 저장하여 프로세스 흐름을 시각화할 수 있다. 마지막으로, 비정형 데이터의 지속적인 수집과 분석을 위해, 데이터 파이프라인을 구축하여 실시간으로 비정형 데이터를 수집하고 이를 객체 중심 프로세스 마이닝에 통합하는 방법도 고려할 수 있다. 이러한 접근 방식은 비정형 데이터의 유용성을 극대화하고, 객체 중심 프로세스 마이닝의 분석 범위를 확장하는 데 기여할 수 있다.

객체-객체 관계의 변화를 시각화하는 방법에는 어떤 것들이 있을까?

객체-객체 관계의 변화를 시각화하는 방법에는 여러 가지가 있다. 첫째, 그래프 데이터베이스를 활용한 시각화가 있다. Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 사용하면 객체 간의 관계를 노드와 엣지로 표현할 수 있으며, 시간에 따른 관계의 변화를 시각적으로 탐색할 수 있다. 둘째, 시간 기반의 시각화 도구를 사용하여 객체 간의 관계가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 보여줄 수 있다. 예를 들어, 객체의 상태 변화나 관계의 생성 및 소멸을 타임라인 형식으로 표현하는 방법이 있다. 셋째, 대시보드 도구를 활용하여 객체 간의 관계를 동적으로 시각화할 수 있다. 이러한 대시보드는 사용자가 특정 시간 범위를 선택하거나 필터링하여 객체 간의 관계 변화를 실시간으로 확인할 수 있도록 한다. 마지막으로, 데이터 시각화 라이브러리(예: D3.js)를 사용하여 커스터마이즈된 시각화를 구현함으로써, 객체-객체 관계의 복잡성을 효과적으로 전달할 수 있다. 이러한 다양한 시각화 방법은 객체 중심 프로세스 마이닝의 분석 결과를 보다 직관적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있다.

객체 중심 프로세스 마이닝 기술이 다른 산업 분야(예: 의료, 금융 등)에 어떻게 적용될 수 있을까?

객체 중심 프로세스 마이닝 기술은 다양한 산업 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 의료 분야에서는 환자, 의사, 치료 과정 등 다양한 객체를 모델링하여 환자의 치료 경로를 분석하고, 치료의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, 환자의 진료 기록과 치료 결과를 객체 중심 이벤트 로그로 변환하여, 치료 과정에서의 병목 현상이나 비효율성을 식별할 수 있다. 금융 분야에서는 거래, 고객, 계좌 등의 객체를 분석하여 사기 탐지 및 리스크 관리에 활용할 수 있다. 객체 중심 프로세스 마이닝을 통해 거래 패턴을 분석하고, 비정상적인 거래를 조기에 감지하여 금융 범죄를 예방할 수 있다. 또한, 제조업에서는 자재, 기계, 작업자 등의 객체를 모델링하여 생산 공정을 최적화하고, 품질 관리를 강화하는 데 활용할 수 있다. 이러한 방식으로 객체 중심 프로세스 마이닝 기술은 각 산업의 특성에 맞춰 프로세스 개선과 의사결정 지원에 기여할 수 있다.