Técnicas de minería de proceso para el diagnóstico de procesos de negocio. Process mining techniques for business processes diagnosis.

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1 Técnicas de minería de proceso para el diagnóstico de procesos de negocio. Process mining techniques for business processes diagnosis. Reynaldo López Jiménez 1*, Eudel Pupo Hernández 1, Damián Pérez Alfonso 1, Raykenler Yzquierdo Herrera 2. 1 Universidad de las Ciencias Informáticas. Facultad 3. Carretera a San Antonio de los Baños, km 2 1D2, Reparto Torrens, Ciudad de la Habana, Cuba. * Autor para correspondencia: Resumen Los Sistemas de Gestión de Procesos de Negocios registran las ejecuciones de los procesos que gestionan. La minería de proceso desarrolla herramientas y técnicas que permiten extraer y analizar la información almacenada en los registros de eventos. Una de las áreas de la minería de proceso es el diagnóstico de proceso que comprende el análisis de rendimiento, la detección de anomalías y la identificación de patrones de control de flujo. Como parte del diagnóstico de proceso se han desarrollado diferentes técnicas, mediante las cuales es posible conocer los comportamientos más frecuentes dentro del registro de eventos, identificar las desviaciones presentes y contextualizar su comportamiento. En el presente trabajo se presenta un análisis de las características de las principales técnicas de diagnóstico de proceso. Se identifican las capacidades y limitaciones presentes en cada una de las técnicas analizadas para el tratamiento de las diferentes características relacionadas, tanto con el registro de eventos como con la estructura del proceso. Palabras clave: minería de proceso; diagnóstico de proceso; técnicas de diagnóstico de proceso; patrones de control de flujo. 1

2 Abstract Business Process Management Systems records executions of the processes that they manage. Process mining develops tools and techniques to extract and analyze the information stored in those records, knows as events log. Process diagnostic is a process mining topic that includes performance analysis, anomaly detection and workflow control pattern s identification. Several techniques has been developed as part of the process diagnostic by which most frequent behaviors in the event log can be uncovered, deviations present in the event log can be identified and the process behavior can be contextualized. An analysis of main technique s characteristics used in process diagnosis is presented in this paper. For each technique is identified an overview of its capabilities and limitations to treatment different characteristics related to both the event log and the process. Keywords: process mining; process diagnostic; process diagnostic s techniques; workflow control pattern. Introducción En el desarrollo de las organizaciones la gestión de sus procesos ha tomado cada vez mayor protagonismo. Los Sistemas de Gestión de Procesos de Negocios (BPMS 1 ) brindan funcionalidades para controlar la ejecución de los procesos, evaluar su funcionamiento y apoyar la toma de decisiones. A pesar de los costos de implantación, el uso de sistemas de este tipo ha impactado positivamente en el rendimiento de las empresas (HENDRICKS, 2007). Los BPMS permiten registrar trazas de las ejecuciones de los procesos que gestionan. Estos registros de ejecuciones de procesos, denominados registros de eventos, almacenan información sobre los estados que transcurren durante la ejecución de los procesos. El estudio de los datos compilados en los registros de eventos constituye una oportunidad para analizar el funcionamiento real de una empresa a partir de los procesos que se llevan a cabo en ella y el orden en que se realizan. La minería de proceso es la disciplina que desarrolla técnicas y herramientas que permiten analizar los registros de eventos, extraer información a partir de ellos y presentar de forma explícita el conocimiento que contienen (AALST. W. M., 2011). 1 Del inglés: Business Process Management Systems. 2

3 Existen tres tipos fundamentales de técnicas de minería de proceso, el Descubrimiento de Proceso, la Verificación de Conformidad y el Mejoramiento de Modelos, como se muestra en la Figura 1. Figura 1: Representación de los tres tipos fundamentales de técnicas de minería de proceso: descubrimiento, conformidad y mejoramiento (AALST. W. M., 2011). El Descubrimiento de Proceso consiste en determinar, a partir de un registro de eventos, un modelo de proceso que explique el comportamiento presente en el mismo (AALST. W. M., 2011). La principal motivación del Descubrimiento de Proceso es la utilidad de los modelos obtenidos a partir de la ejecución real de un proceso. El Descubrimiento de Proceso es una tarea compleja y con disímiles retos, los cuales influyen en la calidad de los modelos descubiertos (LY, 2012). El ruido, las tareas duplicadas y la ausencia de información son rasgos del registro de eventos que afectan los resultados de los algoritmos de descubrimiento (DE WEERDT, 2012). Asimismo, la presencia en el proceso de patrones de control de flujo como el lazo y la elección no libre, representan una dificultad para algunos de estos algoritmos (VAN DONGEN, 2009). Las múltiples dificultades presentes en el Descubrimiento de Proceso han provocado que se hayan realizado acercamientos al problema desde distintos enfoques y por tanto el surgimiento de diferentes algoritmos de descubrimiento. Los algoritmos de descubrimiento permiten obtener modelos en notaciones conocidas, tales como: Redes de Petri, Redes de Flujo de Trabajo o Redes Heurísticas (AALST. W. M., 2004) (WEIJTERS, 2006). Heurísticas (AALST. W. M., 2004) (WEIJTERS, 2006). La Verificación de Conformidad consiste en analizar un registro de eventos para comprobar que las restricciones del modelo que lo originó se cumplen en la ejecución real del proceso. La utilización de técnicas de verificación se 3

4 emplea para detectar posibles desviaciones en las ejecuciones de los procesos. El Mejoramiento de Modelos consiste en analizar la información almacenada en los registros de eventos con el fin de ajustar o extender el modelo de modo que refleje mejor lo que ocurre durante su ejecución. El ciclo de vida de la Gestión de Procesos de Negocio (BPM 2 ) abarca las siete fases de un proceso de negocio. Estas fases son implementación, (re)diseño, análisis, (re)configuración, ejecución, ajuste y diagnóstico. En la Figura 2 se muestran las fases del ciclo de vida de BPM y la relación existente entre ellas. Figura 2: Ciclo de vida de BPM (AALST. W. M., 2011). El diagnóstico de proceso comprende el análisis de rendimiento, la detección de anomalías, la identificación de patrones comunes y la existencia de desviaciones en el proceso (BOSE R.P.J.C., 2012). Teniendo en cuenta las áreas de la minería de proceso anteriormente expuestas es posible identificar su utilidad en la mayoría de las fases que abarca el ciclo de vida BPM (AALST. W. M., 2011). Las técnicas de Verificación de Conformidad y Mejoramiento de Modelos pueden apoyar el diagnóstico, (re) diseño, (re) configuración y ajuste de los modelos de proceso, mientras que el Descubrimiento de Proceso puede ser empleado también durante la fase de diagnóstico. La aplicación de estas técnicas durante el diagnóstico brinda la oportunidad de obtener una visión general de las principales características 2 Del inglés: Business Process Management. 4

5 del proceso evidenciadas en el registro de eventos. Además, los resultados obtenidos a través del diagnóstico facilitan la selección de las técnicas a utilizarse en posteriores análisis del proceso (YZQUIERDO-HERRERA. R. S., 2012). Mediante el empleo de técnicas para el diagnóstico de proceso es posible conocer los comportamientos presentes de mayor frecuencia, lo que posibilita dirigir las técnicas de mejora hacia los elementos más críticos del proceso. Al mismo tiempo, la detección de ejecuciones anómalas existentes en el registro de eventos brinda información acerca de posibles fraudes o violaciones en las políticas (BOSE R.P.J.C., 2012). El diagnóstico de proceso permite identificar el contexto en el que se ejecuta una actividad en el registro de eventos y reconocer la existencia de dependencias entre las actividades que conforman el proceso. Dentro de la minería de proceso el diagnóstico de proceso es considerado un área desafiante (BOSE R.P.J.C. A. W., 2012), lo que ha provocado el surgimiento de diferentes técnicas. Algunas técnicas se limitan a realizar análisis sobre los modelos de proceso o a la proyección de la información de diagnóstico de estos modelos. El diagnóstico de proceso a nivel de modelo es engorroso, tedioso y en ocasiones no es viable, fundamentalmente cuando se trata de registros de eventos provenientes de entornos reales y/o de procesos flexibles (BOSE R.P.J.C. A. W., 2012). Existen otros aspectos relevantes para el diagnóstico del proceso que no son manejados por estas técnicas y que limitan la aplicación de las mismas a determinados contextos. En el presente trabajo se presenta un análisis de las principales técnicas de diagnóstico de proceso existentes. De las técnicas analizadas se muestran sus características, las potencialidades identificadas y las limitantes frente a determinados rasgos tanto de los registros de eventos como del proceso. Desarrollo Existen aspectos significativos para el diagnóstico de proceso por su repercusión en la comprensión de la estructura general del proceso y de las relaciones entre las actividades que lo componen. Dentro de estos aspectos se encuentran el manejo y la identificación de características presentes en los registros de eventos así como la identificación de los patrones de control de flujo presentes. El ruido y la ausencia de información son características comunes de los registros de eventos provenientes de entornos reales (AALST. W. V.). Se denomina ausencia de información a la inexistencia de evidencias en el registro de eventos de la ejecución de algunas tareas del proceso. Las causas fundamentales de que no se hayan registrado estas actividades son la ocurrencia de errores en el momento de su almacenamiento, que el sistema de información no 5

6 deja huella de su ejecución o que no han sido informatizadas (YZQUIERDO-HERRERA. R. S., 2012). Por otra parte se denomina ruido al comportamiento raro e infrecuente registrado en el registro de eventos y que no es representativo del comportamiento típico o común del proceso (AALST. W. M., 2011). Resulta relevante el conocimiento de estas características durante el diagnóstico del proceso debido a que afectan los resultados de la aplicación de otras técnicas (DE WEERDT, 2012). El reconocimiento de los patrones de control de flujo posibilita el mejoramiento de la comprensión de la estructura y el funcionamiento general del proceso. La identificación de patrones de control de flujo permiten determinar las actividades que se realizan sincrónicamente, los bloques de actividades que se repiten, el orden en que se ejecutan determinadas actividades y otros comportamientos relevantes en el proceso. En este sentido, uno de sus principales objetivos es la determinación de patrones como el paralelismo y la selección, relacionados con la ejecución simultánea de actividades, debido al incremento de complejidad que significa su posterior análisis (BOSE R.P.J.C. A. W., 2012). Las principales técnicas de diagnóstico de proceso identificadas son Análisis de Diagramas de Puntos (SONG M., 2007), Visualización de Flujo y Alcance 3 (GÜNTHER C.W., 2009), Alineación de trazas (BOSE R.P.J.C. A. W., 2012), Arreglos Tándem 4, descubrimiento de patrones usando árboles de sufijo, Minería Difusa y Descomposición en Subprocesos empleando bloques de construcción. Análisis de Diagramas de Puntos. El Análisis de Diagramas de Puntos permite tener una visión general del registro de eventos lo que facilita la identificación de los aspectos significativos en el proceso. Dicha técnica, similar a los Diagramas de Gantt, presenta una vista helicóptero del registro de eventos. El Análisis de Diagramas de Puntos muestra los eventos del proceso de forma gráfica, como puntos en un plano, donde una dimensión representa las trazas y la otra se refiere al instante en el que se ejecutaron los eventos. Cada uno de los eventos es representado en el diagrama con un color particular (SONG M., 2007). En la Figura 1 se muestra un resultado de la aplicación de esta técnica. 3 Del inglés: Stream Scope Visualization. 4 Del inglés: Tandem Arrays. 6

7 Figura 1: Análisis de Diagrama de Puntos. El Análisis de Diagramas de Puntos presenta algunos indicadores de desempeño como el intervalo de mínimo, máximo y promedio entre eventos lo que facilita el análisis del rendimiento del proceso. Debido a que los eventos no se encuentran alineados con otras ejecuciones del proceso, se dificulta la detección de patrones que involucren varias trazas. Por otra parte, esta técnica es susceptible a la cantidad de actividades presentes en el proceso, pues al incrementarse el número de actividades al orden de las decenas, la inspección manual, la comprensión de la tabla de puntos y la identificación de patrones se complejizan. Se considera que todos los eventos pertenecen al mismo nivel de abstracción en el registro de eventos, lo que dificulta la identificación de los subprocesos que componen el proceso. Visualización de Flujo y Alcance. Visualización de Flujo y Alcance es una técnica de visualización de trazas cuya base es la existencia de correlaciones de clases de eventos. El empleo de esta técnica permite la detección de los patrones de los eventos co-ocurrentes debido a su cercanía. El empleo de esta técnica produce una visualización en la que cada una de las trazas que componen el registro de eventos se muestra por separado. 7

8 Dentro de las limitaciones de esta técnica se identifica la ausencia de una visión global del proceso, lo que dificulta enmarcar claramente el proceso en un contexto, asimismo, aunque la técnica permite la detección de patrones recurrentes no permite relacionarlos. Esta técnica determina modelos de procesos donde no se establece el nivel de abstracción de las actividades que los componen, por lo que cada actividad se considera que pertenece solamente a un determinado patrón. Este enfoque dificulta la realización de análisis de los procesos de modo jerárquico. Alineación de trazas. La Alineación de trazas es una técnica de diagnóstico que utiliza la programación dinámica para tabular las trazas, de forma que se simplifiquen los problemas asociados al entendimiento de las relaciones entre las actividades (BOSE R.P.J.C., 2012). Esta técnica se basa en la Alineación de Múltiples Secuencias (MSA 5 ), una herramienta empleada en la bioinformática para determinar las estructuras secundarias y terciarias de las proteínas y moléculas. Similar a la bioinformática, la minería de proceso se encuentra relacionada con las secuencias, aunque en este caso las secuencias están constituidas por el registro de la ejecución de un proceso en un registro de eventos. Para realizar la Alineación de trazas se ha empleado el enfoque de alineación progresiva. El mismo se basa en la construcción iterativa de parejas de alineaciones, permitiendo la alineación entre: dos alineaciones, una traza y una alineación o dos trazas (BOSE R.P.J.C. A. W., 2012). La calidad de la alineación final sobre un conjunto de trazas depende en gran medida del orden en que se realiza la alineación progresiva. Una de las potencialidades de la Alineación de trazas consiste en posibilitar el descubrimiento de desviaciones en la ejecución del proceso, es decir, distinguir las ocurrencias anómalas del proceso de las ocurrencias comunes. Dicha técnica permite la visualización de múltiples ejecuciones del proceso simultáneamente y facilita la determinación visual de los patrones de control de flujo en registros de eventos. La Figura 2 muestra un conjunto de trazas alineadas. 5 Del inglés: Multiple Sequence Alignment. 8

9 Figura 2: Alineación de trazas. Sin embargo, esta técnica no permite detectar los subprocesos que conforman al proceso analizado y enmarcar en estos las anomalías y patrones identificados, lo que dificulta la contextualización del aspecto detectado y el entendimiento de las causas que lo originaron (YZQUIERDO-HERRERA. R. S., 2012). Por otra parte, la presencia de ruido en el registro de eventos puede conducir a la obtención de alineaciones con baja calidad (BOSE R.P.J.C. A. W., 2012). Arreglos Tándem. En (BOSE R.P.J.C. A. W., 2009) se propone el uso de Tandem Arrays y repeticiones máximas para capturar patrones recurrentes dentro y a través de las trazas. La utilización de esta técnica permite la determinación de los patrones en tiempo de cómputo lineal, aunque el número de patrones descubiertos puede ser elevado. Para solventar esta situación en (LI J., 2010) se han propuesto un conjunto de métricas que posibilitan el filtrado de los patrones insignificantes. 9

10 Por otra parte, los patrones descubiertos son atómicos por lo que las dependencias existentes entre los patrones deben ser descubiertas por separado. Descubrimiento de patrones usando árboles de sufijo. Este tipo de técnica emplea la concatenación de las trazas existentes en el registro de eventos y la posterior aplicación de algoritmos de identificación de patrones sobre el resultado obtenido. Para la determinación de los límites de cada una de las trazas es necesaria la existencia de un delimitador distinto de cualquiera de las actividades presentes en el registro de eventos. La concatenación de las trazas puede traer consigo la obtención de una secuencia demasiado larga. En (CHEUNG C.F., 2005) se propone realizar la construcción de un árbol de sufijos eficiente para el manejo de situaciones similares. Este tipo de técnica posibilita la determinación de patrones de control de flujo, sin embargo, el diagnóstico se encuentra afectado por la ausencia de variables de rendimiento del proceso y la suposición que todas las actividades en el registro de eventos se encuentran en el mismo nivel de abstracción. Minería Difusa. La Minería Difusa es una técnica de diagnóstico que permite mostrar las actividades y sus relaciones según diferentes niveles de abstracción. La misma utiliza una similitud con la forma de representar la información en la cartografía, aplicando conceptos como: abstracción, personalización, agregación y énfasis (GÜNTHER, 2007). Dicha técnica produce un modelo basado en grafos, donde existen dos tipos de nodos, los que se refieren a una actividad y los que agrupan un conjunto de actividades denominados clústeres. Un modelo obtenido mediante esta técnica se presenta en la Figura 3. 10

11 Figura 3: Minería Difusa. La agregación se refiere a limitar la cantidad de elementos, nodos y relaciones, que se muestran. En su lugar, varios elementos forman clústeres encapsulando la información y facilitando su visualización. La abstracción consiste en omitir de la visualización la información que en determinado contexto es insignificante. Para facilitar la visualización de la información relevante características como color, contraste, saturación y tamaño son destacadas en determinados componentes. Por su parte la personalización permite configurar la información que se muestra de acuerdo a determinados criterios (GÜNTHER, 2007). La selección de las relaciones a mostrar en el grafo se basa en umbrales definidos por el usuario, posibilitando la consideración de las relaciones que no se encuentren dentro de los límites como comportamiento infrecuente. La Minería Difusa asume que cada actividad puede pertenecer solamente uno de los clústeres creados, sin tener en cuenta la presencia de relaciones de muchos a muchos entre actividades y clústeres. Esta técnica no permite la identificación de patrones de control de flujo mostrando solo las relaciones existentes entre actividades. 11

12 Descomposición en Subprocesos utilizando bloques de construcción. La Descomposición en Subprocesos se basa en la técnica de Alineación de trazas explicada anteriormente. Consiste en obtener una visión jerárquica del proceso, descomponiendo cada nivel según el patrón de control de flujo identificado (YZQUIERDO-HERRERA. R. S.-C.-C., 2012). Dicha técnica permite detectar los patrones de control de flujo presentes en el registro de eventos. Por otra parte, posibilita detectar los subprocesos que conforman el proceso analizado y enmarcar en éstos las anomalías y patrones detectados (YZQUIERDO-HERRERA. R. S., 2012). Mediante la utilización de la Descomposición en Subprocesos, se puede combinar el análisis de las frecuencias en que ocurren las actividades con el análisis de manera escalonada de la secuencia de acontecimientos estructurada en los subprocesos. Esto contribuye a la comprensión de las causas de las fallas y por tanto, a la posible mejora del proceso (YZQUIERDO-HERRERA. R. S.-C.-C., 2012). En la figura 4 se muestra el resultado de la aplicación de la técnica de descomposición en subprocesos. Figura 4: Descomposición en subprocesos. La Descomposición en Subprocesos, al utilizar como base la Alineación de trazas, presenta como limitante que se encuentra sujeta a las dificultades inherentes a ésta, además de agregarle un tiempo adicional a su aplicación. La principal debilidad de la técnica de Descomposición en Subprocesos es la afectación de sus resultados por la presencia de ruido y la ausencia de información. Dichas características, presentes en los registros de eventos, dificultan la identificación de patrones de control de flujo. 12

13 Análisis de las principales características identificadas. Entre las principales limitaciones identificadas en las técnicas analizadas se pueden mencionar que el Análisis de Diagramas de Puntos y la Visualización de Flujo y Alcance no son capaces de identificar patrones de control de flujo y solo muestran una vista general del proceso. Por otra parte, la utilización de Tandem Arrays y el descubrimiento de patrones empleando árboles de sufijos son capaces de identificar los patrones de control de flujo, pero no permiten la visualización de las relaciones o dependencias entre ellos. La Minería Difusa considera que las relaciones existentes entre eventos y clústeres son de uno a muchos. Aunque permite ver las conexiones que existen entre los eventos, no identifica los patrones de control de flujo presentes. La técnica de Alineación de trazas muestra una vista del registro de eventos que permite identificar las desviaciones en las ejecuciones del proceso, pero no enmarca las anomalías y desviaciones identificadas en los subprocesos correspondientes, lo que dificulta su contextualización. La técnica de Descomposición en Subprocesos utilizando bloques de construcción emplea la Alineación de trazas y permite contextualizar los patrones de control de flujo que se identifican en los subprocesos correspondientes. La utilización de la Alineación de trazas como punto de partida provoca un aumento en el tiempo de aplicación de la técnica. Otra limitante resulta la imposibilidad de lidiar con características presentes en los registros de eventos como ruido o ausencia de información. En la siguiente tabla se muestra un resumen de las principales capacidades de las técnicas analizadas. Análisis de Diagramas de Puntos Visualización de Flujo y Alcance Vista global del proceso Tabla 1. Capacidades y deficiencias por técnica. Identificación de patrones Manejo de ruido Manejo de ausencia de información Vista jerárquica del proceso X X Alineación de trazas X X Arreglos Tándem - X Descubrimiento de patrones usando árboles de sufijo X X Minería Difusa X - X

14 Descomposición en Subprocesos utilizando bloques de construcción X X - - X Conclusiones La detección de patrones de control de flujo, identificación y manejo de características de los registros de eventos como ruido y ausencia de información y la contextualización de las actividades dentro del proceso no son manejadas por todas las técnicas de diagnóstico de proceso existentes. Algunas técnicas son capaces de identificar los patrones de control de flujo presentes pero no son capaces de determinar las relaciones existentes entre los mismos. El empleo de umbrales definidos por los usuarios es empleado en algunas técnicas para obviar la información cuya frecuencia se encuentre dentro de los límites establecidos, considerándola como ruido. En otros casos se emplea la descomposición en subprocesos para posibilitar la contextualización de las actividades y características identificadas dentro del proceso. Debido a las limitaciones de las técnicas existentes para lograr una adecuada comprensión tanto de la estructura del proceso como del comportamiento y los aspectos relevantes en el registro de eventos es necesario combinar la aplicación de varias de las técnicas analizadas. La aplicación de múltiples técnicas para el diagnóstico del proceso representa un incremento en el costo temporal del análisis. El análisis realizado evidencia la necesidad de una herramienta de diagnóstico de proceso capaz de identificar y manejar las principales características del registro de eventos, determinar los patrones de control de flujo presentes y permitir la visualización de los distintos niveles de abstracción del proceso. La combinación de estas características solventaría las limitantes de las técnicas de diagnóstico de proceso disponibles actualmente. Referencias AALST., W. M. (2004). Workflow Mining: Discovering process models from events logs. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16(9), AALST., W. M. (2011). Process Mining. Discovery, Conformance and Enhancement of Bussiness Processes. London. AALST., W. v. (n.d.). Workflow Mining: A Survey of Issues and Approaches. 14

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