Предварительная обработка и оценка исходных данных по выбранным критериям

Согласно составленной гипотезе исходные данные о процессе могут и должны быть оценены по ряду критериев, на основании чего может быть спрогнозирована успешность применения методов автоматизированного выявления процессов. Однако далеко не все данные сразу по итогам сбора готовы для алгоритмического анализа, большинство данных требует предварительной подготовки, очистки, приведения к нужному формату, что является неотъемлемым этапом каждой из описанных методологий. Для того, чтобы определить, какие именно преобразования необходимы и могут быть произведены с этим массивом информации, необходимо произвести их первичную оценку, используя критерии, выработанные в качестве гипотезы, и затем проанализировать и произвести возможные улучшения качества по каждому из критериев, оценка которых ниже желаемой. Финальная же оценка данных для выявления итогового уровня качества исходной информации должна быть произведена после всех преобразований и обработок, для того, чтобы зафиксировать качество данных, которые будут непосредственно переданы на вход алгоритму для анализа.

Полученные исходные данные об использовании информационной системы CAS, представляющие собой журнал событий, уведомления и техническую и инструктирующую документацию, до предварительной обработки оценены следующим образом:

Таблица 2. Оценка исходных данных о процессе согласования контрактов до обработки.

Полнота выбранных исходных данных не могла быть оценена выше 4 баллов из 5, так как файлы содержат записи этапов одобрений лишь за один год, что в рамках изменения данного процесса и поддерживающей его системы, по мнению экспертов-разработчиков, является достаточным периодом для отображения лишь основного массива типов контрактов. Более же редкие типы контрактов с крупными подрядчиками или на большие денежные суммы могут заключаться один раз в два-три года, что делает вероятным их исключение из выбранного массива записей. К сожалению, объем исследуемых данных не может быть увеличен в силу политик информационной безопасности компании «Дж. Т. И.» по сохранению корпоративной тайны в течение трех лет после того, как информация являлась актуальной. Другим требованием к полноте данных является достаточное для составления описания процесса наличие параметров о каждом шаге его выполнения. В данном направлении качество данных может быть оценено достаточно высоко, так как и представленный журнал событий, и имеющиеся письма и документация содержат упоминание инициирующих событий, содержания действия, роли и имени исполнителя, временные отметки, предписывающие время выполнения, а также получаемый результат.

Чистота данных оценена на 4 балла из 5, так как, согласно выработанной шкале оценки, данные описаны структурировано, в формате строгой документации на естественном языке, относятся только к смысловой стороне исследуемого процесса, для каждого описательного формата использован единый шаблон, использован один язык для каждого описательного блока. Однако в инструктирующей документации и требованиях содержится большое количество описательной информации, не связанной непосредственно с параметрами исследуемого процесса, а также связующих слов для облегчения восприятия пользователями. Таким образом, можно сказать, что очищение документации от естественных речевых оборотов для произведения латентно-семантического анализа и повышения смысловой составляющей может быть произведено только экспертом, так как, в противном случае, такое преобразование может повлечь изменения структуры текста и связей терминов. Однако в журнале событий были обнаружены записи событий, которые описывали тестирование, производившееся администраторами и фиктивными пользователями, что не относится к исследуемому процессу и присутствие не полностью согласованных карточек и тестовых экземпляров портит как картинку самого процесса, так и статистику участия пользователей в той или иной роли. В связи с этим из журнала событий были удалены все записи, помеченные как тестирование функционала приложения. Однако журнал содержит также комментарии, которые ведутся пользователями на разном языке, в различном формате высказываний и вопросов. Это делает анализ сети информационных потоков не столь качественным, не давая возможность определить характер взаимодействия между той или иной ролью. Таким образом, произведенные преобразования не изменят общую оценку чистоты данных, однако все-таки улучшат их качество.

Актуальность данных оценена на 4 балла из 5, так как среди временных отметок в журнале событий указано для каждого этапа только время исполнения, а письма содержат также отметки о сроке, в который должно быть выполнено действие. Документация, между тем, не имеет временных отметок для этапов согласования контрактов, однако является актуальным описанием, что подтверждено формально и экспертами. К сожалению, так как журнал событий информационной системы не фиксирует других временных отметок, кроме момента исполнения задачи, а для подтверждения актуальности документации в любом случае необходимо привлечение эксперта, данный показатель не может быть улучшен.

Достоверность полученных мной данных оценена на 5 баллов из 5, так как данные проверено относятся к изучаемому процессу, получены от ответственного лица и хранились в период с момента создания до передачи в доступе только для ответственных лиц. Кроме того, имеется подтвержденная информация, о том, что журнал событий и полученные уведомления не были подвержен изменениям, документация подвергалась изменениям ответственным лицом для поддержания ее актуальности. Корректировки формата, описанные в следующем абзаце, не повлияли на достоверность.

Полученные данные для глубинного поиска процессов и анализа сетей информационных потоков были подходящего для проведения анализа формата, но имеющая документация для семантического анализа вероятней всего не пригодна, так как в ней невозможно выделить морфологические структуры, которыми описывается процесс, что невозможно исправить, не изменив смысл документов и их целостность. Журнал событий содержал данные о дате и времени в различном формате разделителя, что было исправлено с помощью макроса-обработки. Формат сообщений при анализе был сохранен, однако для автоматизированного анализа сети информационных потоков, вероятно, могла бы понадобиться конвертация формата сообщений в текстовый, что реализуемо без потери полноты данных. Таким образом, можно сказать, что формат данных для применения двух методологий может быть оценен достаточно высоко (5 баллов), однако учитывая неподходящую структуру документов для семантического анализа эта оценка должна быть ниже. В итоге предварительной обработки исходных данных их качество было улучшено, в том числе изменилась оценка формата данных с 3 баллов до 4. Итоговые оценки, соответствующие выработанной шкале, приведены в таблице 3.

Таблица 3. Оценка исходных данных после обработки и подготовки для последующего выявления бизнес-процесса «Согласование контрактов».

Выявление процесса «Согласование контрактов» с помощью глубинного поиска бизнес-процессов Первым этапом применения методологии глубинного поиска бизнес-процессов является сбор и предварительная обработка данных, которая была описана выше. Как уже было описано ранее, для каждой из методологий автоматизированного выявления процессов качество исходных данных в целом определяет результат ее применения. Таким образом, учитывая достаточно высокие оценки качества данных по выбранным критериям, можно сделать вывод о том, что собранные данные являются достаточными для успешного применения глубинного поиска процессов, и можно ожидать до 88% - расчет произведен на основании предположения о равенстве влияния каждого из выбранных критериев на общий уровень качества исходных данных для автоматизированного выявления процессов, таким образом каждый оценочный пункт по одному критерию добавляет 4% от 100% уровня качества данных. совпадения полученной модели с эталонной моделью процесса.

В результате применения выбранного инструмента реализации глубинного поиска процессов Disco к предварительно обработанному журналу событий были получены разносторонние данные о процессе в зависимости от настройки параметров для анализа. Выбор параметров процесса, которые будут приняты в ходе анализа в качестве идентификатора экземпляра процесса, событий, исполняющего и временной отметки, с помощью данного инструмента может быть произведен достаточно гибко пользователем перед произведением выявления процессов (Приложение 2). Таким образом, в ходе исследования журнала событий были получены несколько моделей процесса, а также различная статистика. При выборе в качестве события действия, произведенного тем или иным согласующим в системе, была получена общая модель согласования документа в системе CAS (Рисунок 4). Карта процесса является интерактивной и позволяет также настроить количество отображаемых на ней экземпляров процесса — это может абсолютное большинство схожих экземпляров или все, что позволит увидеть на карте все возможные пути развития событий при согласовании того или иного документа. На Рисунке 4 приведена модель процесса, содержащая отображения схем всех экземпляров процесса, а в Приложении 3 — графики и статистика участия ролей и частота этапов, что позволяет видеть все возможные последовательности этапов согласования друг за другом и оценить их степень значимости в процессе.

Рисунок 4. Модель процесса «Согласование контрактов», выявленная с помощью глубинного поиска процессов При выборе в качестве события роли согласующего, которые также закреплены для каждого этапа согласования документов (Приложение 4), была получена карта последовательностей согласования (Рисунок 5) для каждого типа контракта, что является непосредственным аналогом схемы согласования, приведенной в качестве эталонного описания. Кроме того, в результате получены статистические данные о степени вовлеченности каждой обнаруженной роли в процессе. При выборе в качестве событий имени пользователя для выявления степени загруженности каждого пользователя и количества совершаемых им типов действий (Приложение 5) была составлена карта последовательного взаимодействия пользователей (Рисунок 6), которая интересна в основном цветовыми пометками загруженности участников процесса согласования, а также статистикой принятия решений одобрения каждой ролью. Выделенные темно-синим участники процесса являются ключевыми участниками процесса, и также могут быть приняты в качестве экспертов согласования документов в данной системе. Статистика же ярко демонстрирует, что некоторые роли никогда не отклоняют документацию, что, возможно, говорит о том, что данный этап согласования может быть пропущен или переведен в формат уведомления.

Рисунок 5. Модель последовательности активностей ролей, участвующих в согласовании процесса «Согласование контрактов».

Рисунок 6. Модель последовательностей согласования, отображающая передачу потока (документа) от одного участника процесса «Согласование контрактов» другому Действительно, выбранный инструмент позволил на используемых исходных данных произвести полноценное выявление и исследование процесса согласования контрактов, представив его в различных плоскостях и статистических разрезах. В результате данного этапа практического исследования получена достаточная информация для того, чтобы в общем сложить представление о процессе и сделать общие выводы о его соответствии эталонной модели.