Analisando Processos Empresariais na Perspectiva de Grafos

Resumo

Mineração de Processos é uma área que preenche uma lacuna entre as disciplinas de Mineração de Dados e Processos de Negócios (BPM) (AALST, 2016). Ela tem como matéria-prima registros de logs de aplicações e como possíveis produtos a descoberta de processos, avaliação de conformidade, previsões de fluxo, dentre outras técnicas de análise e melhoria de processos (AALST, 2011). Em (AALST, 2007) os autores analisam o grafo social de uma empresa utilizando métricas de centralidade em grafos como betweenness para identificar papéis dentro de uma organização. Em (SEELIGER, 2017) os autores utilizam métricas de grafos para identificar concept drift (mudanças no decorrer do tempo) em processos. Entretanto, até o momento não foram encontrados trabalhos que analisam métricas de DFGs de processos para descobrir padrões em processos. Esses padrões podem auxiliar na identificação de gargalos em processos assim como estarem corelacionados ao desempenho dos processos em algumas métricas da área como precision. Dessa forma, em nossos experimentos, utilizamos métricas de grafos como coeficiente de clusterização, betweenness, grau médio e entropia para tarefas de clusterização com o DBSCAN. Foram incluidos processos sintéticos, reais e grafos provenientes de modelos geradores como os de Barabasi, binomial e Duplication Divergence. Nossos resultados preliminares sugerem que os grafos reais possuem coeficiente de clusterização, entropia e grau dos nós menores que os dos modelos geradores. Como próximos passos, pretende-se relacionar a presença de gargalos em processos com a estrutura de seu DFG e relacionar métricas de processos com as métricas de grafos.