FOR 5495: SOURCED – Process Mining auf verteilten Ereignisquellen

Process-Mining befasst sich mit automatischen Prozessanalysetechniken basierend auf Ereignisdaten komplexer Systeme. Das klassische Process-Mining geht weitgehend davon aus, dass Ereignisdaten in einer einzigen, zentralen Datei auf einem Ger?t mit ausreichender Rechenleistung verarbeitet werden. In vielen Anwendungsf?llen stammen Ereignisdaten aus verteilten, sensorbasierten Systemen, die den Annahmen des (klassischen) Process-Mining im Regelfall nicht genügen. Ereignisse k?nnen hier jede Art von Beobachtungen sein (z. B. die ?nderung eines Sensorwerts), unabh?ngig davon, ob sie explizit mit bestimmten Aktivit?ten oder F?llen verknüpft sind. Ereignisse treten als unbegrenzte Str?me erfasster Ereignisdaten auf; sie sind Rauschen, ungenauen Messungen und mehrdeutigen 金贝棋牌 ausgesetzt; und sie bergen das Potenzial der Korrelation mit Hintergrundwissen und entsprechenden Bedrohungen der Privatsph?re durch Re-Identifikation. Bis heute begegnen Process-Mining in verteilten Szenarien technische und konzeptionelle Forschungsherausforderungen, die sich über die drei Dimensionen erstrecken (1) Infrastruktur: Die Verteilung und physikalischen Eigenschaften sensorbasierter Systeme stellen spezifische Forschungsherausforderungen für eine effiziente Verarbeitung von Ereignisdaten dar. (2) Daten: Die Granularit?t und Qualit?tsmerkmale von Sensordaten stellen spezifische Forschungsherausforderungen für eine sinnvolle und datenschutzrelevante Abstraktion von Ereignisdaten dar. (3) Benutzer: Die Detailliertheit und Komplexit?t von Sensordaten stellt spezifische Forschungsherausforderungen für die nachvollziehbare Pr?sentation und Darstellung von verteilten Process-Mining-Ergebnissen dar. Die Forschungsgruppe SOURCED – ?Process Mining auf verteilten Ereignisquellen“ wird die methodischen Grundlagen für neuartige Process-Mining-Techniken für verteilte Ereignisdaten entwickeln. Eine übergreifende Herausforderung des sogenannten Sourced Process Mining ist die Tatsache, dass die Infrastruktur, Daten und Benutzersicht kaum vollst?ndig getrennt werden k?nnen. Das birgt Synergien für Zusammenarbeit. Die Datenanalyse wird im Hinblick auf die Nützlichkeit der Daten untersucht, wobei die Genauigkeit und Vollst?ndigkeit der Process-Mining-Ergebnisse so weit wie m?glich erhalten bleibt, indem die Unsicherheit der Daten in die gesamte Process-Mining-Pipeline eingebettet wird. Dadurch k?nnen Datenqualit?tsprobleme in der Analyse und beim Schutz explizit gemacht werden und die Daten durch nachweisbare Garantien geschützt sind. Die Forschungsgruppe bündelt Expertise aus den Bereichen Prozessmanagement, Data and Software Engineering, Verteilte Systeme und Privacy. Die sieben Projekte in SOURCED erm?glichen es, die wissenschaftlichen Herausforderungen an ihren Schnittpunkten anzugehen und einen signifikanten Forschungseffekt zu erzielen, indem sie die Grundlage für die n?chste Generation von Process-Mining-Techniken bereitstellen.