DOI: https://doi.org/10.1145/3712587
تاريخ النشر: 2025-01-18
المؤلف: Zhenyun Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: نمذجة وتحليل العمليات التجارية
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية مراجعة منهجية للأدبيات تركز على مرحلة التحليل المسبق لتعدين العمليات، والتي تعتبر ضرورية لتحويل البيانات الخام إلى صيغة مناسبة للتحليل. تحدد الدراسة 15 نشاطًا رئيسيًا في التحليل المسبق، بما في ذلك استخراج البيانات، والتوليد، والتنظيف، وتبرز هيمنة منهجيات البحث في علوم التصميم في الأدبيات الحالية. تشير النتائج إلى أن معظم النتائج المقترحة قد تم تقييمها باستخدام بيانات من الحياة الواقعية، مما يبرز الأهمية العملية لهذه الأنشطة في تعدين العمليات.
تساهم الورقة في جانبين: تصنيف مواضيع البحث المتعلقة بالتحليل المسبق وتحديد الأهداف المرتبطة بها، بينما تستكشف أيضًا المنهجيات وأنواع النتائج وبيانات التقييم. تم ملاحظة مواضيع ناشئة مثل الخصوصية والدلالات، مما يشير إلى مجالات لمزيد من التحقيق. تعتبر هذه النظرة الشاملة مصدرًا أساسيًا للباحثين، حيث توجه الدراسات المستقبلية وتحدد الفجوات في الأدبيات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للممارسين الاستفادة من الرؤى المستخلصة من هذه المراجعة لتعزيز فهمهم للمهام الحرجة في التحليل المسبق، مما يحسن دقة وفعالية سير عمل تحليل العمليات الخاصة بهم.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على الدور الحاسم لموارد تكنولوجيا المعلومات (IT) في المنظمات، لا سيما في سياق إدارة العمليات التجارية. مع زيادة استخدام نظم المعلومات، زاد أيضًا حجم بيانات العمليات التجارية المولدة، مما يستلزم تطبيق تقنيات تعدين العمليات لتعزيز العمليات التشغيلية. ومع ذلك، غالبًا ما تتطلب البيانات المخزنة في هذه الأنظمة معالجة مسبقة كبيرة لتحويلها إلى سجلات أحداث قابلة للاستخدام لخوارزميات تعدين العمليات. تعتبر هذه المرحلة من التحليل المسبق كثيفة العمالة وتستغرق وقتًا طويلاً، وغالبًا ما تستهلك أكثر من 80% من الجهد الكلي في مشاريع تعدين العمليات. تؤكد الدراسة على أهمية البيانات عالية الجودة وتحدد التحديات التي تطرحها صيغة بيانات الأحداث المركزية حول الكائنات المتطورة.
لمعالجة الفجوة الموجودة في الأدبيات الشاملة حول مرحلة التحليل المسبق، تقوم هذه الدراسة بإجراء مراجعة منهجية للأدبيات (SLR) تصنف البحث إلى أربع فئات واسعة وتحدد 15 موضوعًا رئيسيًا. كما تحدد أربعة أهداف لتحليل تعدين العمليات، وتفحص المنهجيات، ونتائج البحث، والصناعات المعنية في بيانات التقييم. من خلال تقديم نظرة شاملة على حالة الفن في التحليل المسبق لتعدين العمليات، تهدف الدراسة إلى تعزيز الابتكار وتوجيه اتجاهات البحث المستقبلية. تم هيكلة الورقة لتقديم معلومات خلفية، ومنهجية، ونتائج، ومناقشات، مما يساهم في فهم أعمق لمرحلة التحليل المسبق وأهميتها في مجال تعدين العمليات.
النتائج
في هذا القسم، يتم تقديم نتائج المراجعة المنهجية للأدبيات (SLR)، باستخدام طريقة جيولا لتصنيف النتائج إلى مفاهيم من الدرجة الأولى، ومواضيع من الدرجة الثانية، وأبعاد مجمعة. تم تحديد أربع فئات رئيسية: الحصول على البيانات، تقسيم البيانات، جودة البيانات، والخصوصية، والتي تشمل المواضيع المختلفة التي تم مناقشتها في الأدبيات المراجعة. بالإضافة إلى ذلك، تم تصنيف مواضيع البحث إلى مواضيع فرعية، مما يكشف عن أهداف شائعة تدعم الدراسات. يبرز هذا النهج أهمية فهم النوايا والدوافع الأوسع التي تدفع مشهد البحث.
تُفصل النتائج في الأقسام الفرعية التالية، بدءًا من نظرة عامة على أهداف الدراسات المراجعة (القسم 4.1). تستمر التحليلات بمناقشات حول مواضيع البحث (القسم 4.2)، والمنهجيات (القسم 4.3)، والنتائج (القسم 4.4)، وأنواع بيانات التقييم (القسم 4.5)، بما يتوافق مع أسئلة البحث الموضحة في القسم 3.1. علاوة على ذلك، يوفر القسم 4.6 رؤى حول تطور مجال البحث المتعلق بمرحلة التحليل المسبق لتعدين العمليات على مدى العقدين الماضيين. تم تطوير لوحة تحكم تفاعلية لتسهيل الوصول إلى الأوراق المراجعة، مما يسمح للمستخدمين بالبحث، والترتيب، وتصنيف البيانات حسب الحاجة، مع توفر تفاصيل إضافية في وثيقة تكميلية.
مناقشة
في هذا القسم، يحدد المؤلفون إطار بحثهم الذي يهدف إلى التحقيق في مرحلة التحليل المسبق لتعدين العمليات. قاموا بصياغة خمسة أسئلة بحث رئيسية لتوجيه استكشافهم للمواضيع ذات الصلة، والمنهجيات، والنتائج، وأنواع البيانات المستخدمة في هذا المجال، بالإضافة إلى تطور المجال على مدى العقدين الماضيين. تم إجراء بحث أدبي شامل عبر قواعد البيانات الرئيسية، مما أسفر عن 3,923 نتيجة أولية، والتي تم فحصها بشكل منهجي لتحديد 260 ورقة تلبي معايير الإدراج. شمل عملية الفحص عدة مراحل، مما يضمن ضمان الجودة الصارمة من خلال تقييمات مستقلة من المؤلفين المشاركين وتطبيق مقاييس موثوقية بين المقيمين، مثل كابا فليس وألفا كريبيندورف.
استخدم المؤلفون نظام ترميز شامل دمج تقنيات استقرائية واستنتاجية لتصنيف الأدبيات. حددوا أربعة أهداف رئيسية ضمن مرحلة التحليل المسبق: تمكين تعدين العمليات، تعدين العمليات مع مراعاة الخصوصية، تعدين العمليات مع مراعاة الجودة، وتعدين العمليات مع مراعاة الدلالات. كشفت مراجعة الأدبيات عن مجموعة متنوعة من مواضيع البحث، مصنفة إلى “الحصول على البيانات”، “تقسيم البيانات”، “جودة البيانات”، و”الخصوصية”. من الجدير بالذكر أنه تم إعطاء اهتمام كبير لاستخراج البيانات، والتوليد، وبناء سجلات الأحداث، مما يبرز الدور الحاسم الذي تلعبه هذه العمليات في تعزيز فعالية منهجيات تعدين العمليات. تؤكد النتائج على أهمية معالجة جودة البيانات ومخاوف الخصوصية، فضلاً عن الحاجة إلى أساليب مبتكرة للتعامل مع البيانات في سياق تعدين العمليات.
DOI: https://doi.org/10.1145/3712587
Publication Date: 2025-01-18
Author(s): Zhenyun Du et al.
Primary Topic: Business Process Modeling and Analysis
Overview
This research paper presents a systematic literature review focused on the pre-analysis stage of process mining, which is essential for transforming raw data into a format suitable for analysis. The study identifies 15 key pre-analysis activities, including data extraction, generation, and cleaning, and highlights the predominance of design science research methodologies in existing literature. The findings indicate that most proposed outcomes have been evaluated using real-life data, underscoring the practical relevance of these activities in process mining.
The paper’s contributions are twofold: it categorizes research topics related to pre-analysis and identifies associated goals, while also exploring methodologies, outcome types, and evaluation data. Emerging themes such as privacy and semantics are noted, suggesting areas for further investigation. This comprehensive overview serves as a foundational resource for researchers, guiding future studies and identifying gaps in the literature. Additionally, practitioners can utilize the insights from this review to enhance their understanding of critical pre-analysis tasks, thereby improving the accuracy and effectiveness of their process analysis workflows.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical role of Information Technology (IT) resources in organizations, particularly in the context of business process management. As the use of information systems has surged, so has the volume of business process data generated, necessitating the application of process mining techniques to enhance operational processes. However, the data stored in these systems often requires significant preprocessing to be transformed into usable event logs for process mining algorithms. This pre-analysis stage is labor-intensive and time-consuming, often consuming over 80% of the total effort in process mining projects. The study emphasizes the importance of high-quality data and outlines the challenges posed by the evolving object-centric event data format.
To address the existing gap in comprehensive literature on the pre-analysis stage, this study conducts a systematic literature review (SLR) that categorizes the research into four broad categories and identifies 15 primary topics. It also delineates four goals of process mining pre-analysis, examines methodologies, research outcomes, and the industries involved in the evaluation data. By providing a holistic overview of the state-of-the-art in process mining pre-analysis, the study aims to foster innovation and guide future research directions. The paper is structured to present background information, methodology, results, and discussions, ultimately contributing to a deeper understanding of the pre-analysis phase and its significance in the field of process mining.
Results
In this section, the results of the systematic literature review (SLR) are presented, employing the Giola method to categorize findings into first-order concepts, second-order themes, and aggregate dimensions. Four primary categories were identified: Getting Data, Subsetting Data, Data Quality, and Privacy, which encompass the various topics discussed in the reviewed literature. Additionally, the research topics were classified into subtopics, revealing common objectives that underpin the studies. This approach emphasizes the importance of understanding the broader intentions and motivations driving the research landscape.
The findings are detailed in subsequent subsections, beginning with an overview of the goals of the reviewed studies (Section 4.1). The analysis continues with discussions on research topics (Section 4.2), methodologies (Section 4.3), outcomes (Section 4.4), and types of evaluation data (Section 4.5), corresponding to the research questions outlined in Section 3.1. Furthermore, Section 4.6 provides insights into the evolution of the research field related to the pre-analysis stage of process mining over the past two decades. An interactive dashboard has been developed to facilitate access to the reviewed papers, allowing users to search, sort, and filter the data as needed, with additional details available in a supplementary document.
Discussion
In this section, the authors outline their research framework aimed at investigating the pre-analysis stage of process mining. They formulated five key research questions to guide their exploration of relevant topics, methodologies, outcomes, and data types used in this domain, as well as the evolution of the field over the past two decades. An extensive literature search was conducted across major databases, yielding 3,923 initial results, which were systematically screened to identify 260 papers that met the inclusion criteria. The screening process involved multiple phases, ensuring rigorous quality assurance through independent assessments by co-authors and the application of inter-rater reliability metrics, such as Fleiss’ kappa and Krippendorf’s alpha.
The authors employed a comprehensive coding scheme that integrated both inductive and deductive techniques to categorize the literature. They identified four primary objectives within the pre-analysis phase: enabling process mining, privacy-aware process mining, quality-aware process mining, and semantics-aware process mining. The literature review revealed a diverse array of research topics, categorized into “Getting Data,” “Subsetting Data,” “Data Quality,” and “Privacy.” Notably, significant attention was given to data extraction, generation, and event log-building, highlighting the critical role these processes play in enhancing the effectiveness of process mining methodologies. The findings underscore the importance of addressing data quality and privacy concerns, as well as the need for innovative approaches to data handling in the context of process mining.