Автоматизированный анализ бизнес-процесса с применением подхода Process Mining

Современные информационные системы (например, системы классов ERP, CRM, BPM) широко используются в различных компаниях, записывая события бизнес-процессов, происходящих в компаниях, в так называемые журналы событий. Полученные данные в дальнейшем анализируются с целью более глубокого изучения процесса, выявления его структуры, а также возможности оптимизации. В настоящее время разработано и продолжает разрабатываться программное обеспечение для анализа непосредственно бизнес-процессов. Однако, функциональность используемых решений обычно сводится к удобному интерфейсу для работы с журналами событий, их визуализации и подсчету некоторых метрик, непосредственный анализ при этом проводит специалист. Поэтому одно из направлений развития анализа бизнес-процессов - это автоматизация, в частности, применение методов машинного обучения ——- науки, посвященной выявлению различных закономерностей в массивах данных. Данная работа в основном сосредоточена на изучении применения алгоритмов и подходов машинного обучения в области анализа бизнес-процессов. Целью проекта является разработка программного обеспечения для визуализации, вычисления ключевых параметров, построения предиктивных моделей для улучшения и автоматизации анализа бизнес-процессов.