KIỂM TRA sự PHÙ hợp mô HÌNH QUÁ TRÌNH và NHẬT ký sự KIỆN BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÁT lại

Theo WMP Van der Aalst, 2011 1, trong thập kỷ vừa qua, khai phá quá trình hay còn gọi đầy đủ hơn là “khai phá dữ liệu quá trình”, nổi lên như là một lĩnh vực nghiên cứu mới, tập trung vào phân tích quá trình dựa trên những dữ liệu sự kiện sẵn có. Hiện nay, những nghiên cứu trong lĩnh vực này ngày càng trở thành một chủ đề nóng, và được rất nhiều nhà khoa học trên thế giới quan tâm, nghiên cứu, trong đó nổi bật và có nhiều đóng góp hơn cả là nhóm của WMP Van der Aalst và cộng sự tại trường đại học công nghệ Eindhoven. Kiểm tra sự phù hợp là một trong ba bài toán chính của khai phá quá trình (bao gồm: phát hiện quá trình, kiểm tra sự phù hợp, và tăng cường mô hình). Dựa trên quá trình tìm hiểu một số nghiên cứu của WMP Van der Aalst và Anne Rozinat 1, 6, 13, 14, 16 về một số hướng tiếp cận giải quyết bài toán kiểm tra sự phù hợp, khóa luận trình bày về hướng tiếp cận dựa trên phương pháp phát lại, một hướng tiếp cận tăng cường, trong đó thực hiện phát lại từng dấu vết (phiên làm việc của người dùng trong hệ thống) trong nhật ký sự kiện. Đồng thời, khóa luận cũng đưa ra một ý tưởng thay đổi về việc xác định không gian trạng thái của mô hình lưới Petri trong quá trình phát lại. Thực nghiệm mô hình giải quyết bài toán và ý tưởng thay đổi với plugin Conformance Checker được phát triển và tích hợp trong bộ công cụ mã nguồn mở ProM 5.2 cho kết quả độ đo precision trung bình tăng lên.

KIỂM TRA SỰ PHÙ HỢP MÔ HÌNH QUÁ TRÌNH VÀ NHẬT KÝ SỰ KIỆN

BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÁT LẠI Tóm tắt khóa luận tốt nghiệp:

Theo WMP Van der Aalst, 2011 [1], trong thập kỷ vừa qua, khai phá quá trìnhhay còn gọi đầy đủ hơn là “khai phá dữ liệu quá trình”, nổi lên như là một lĩnhvực nghiên cứu mới, tập trung vào phân tích quá trình dựa trên những dữ liệu sự kiệnsẵn có Hiện nay, những nghiên cứu trong lĩnh vực này ngày càng trở thành mộtchủ đề nóng, và được rất nhiều nhà khoa học trên thế giới quan tâm, nghiên cứu,trong đó nổi bật và có nhiều đóng góp hơn cả là nhóm của WMP Van der Aalst

và cộng sự tại trường đại học công nghệ Eindhoven Kiểm tra sự phù hợp là mộttrong ba bài toán chính của khai phá quá trình (bao gồm: phát hiện quá trình, kiểmtra sự phù hợp, và tăng cường mô hình)

Dựa trên quá trình tìm hiểu một số nghiên cứu của WMP Van der Aalst và AnneRozinat [1, 6, 13, 14, 16] về một số hướng tiếp cận giải quyết bài toán kiểm tra sựphù hợp, khóa luận trình bày về hướng tiếp cận dựa trên phương pháp phát lại, mộthướng tiếp cận tăng cường, trong đó thực hiện phát lại từng dấu vết (phiên làm việccủa người dùng trong hệ thống) trong nhật ký sự kiện Đồng thời, khóa luận cũngđưa ra một ý tưởng thay đổi về việc xác định không gian trạng thái của mô hình lướiPetri trong quá trình phát lại

Thực nghiệm mô hình giải quyết bài toán và ý tưởng thay đổi với pluginConformance Checker được phát triển và tích hợp trong bộ công cụ mã nguồn mởProM 5.2 cho kết quả độ đo precision trung bình tăng lên

Từ khóa: process mining, conformance checking, replay method.

CONFORMANCE CHECKING OF PROCESS MODEL AND EVENT LOG

USING REPLAY METHOD Abtract:

According to WMP Van der Aalst, 2011 [1], in the last decade, Process miningemerged as a new research field, that focus on process analysis based on the availableevent data Today, the research in this field has increasingly become a hot topic, andreceived attention of many scientists around the world The most active group ofscientists, which has many contributions in this field is group of WMP Van der Aalstand colleagues at Technische Universiteit Eindhoven Conformance checking is one ofthe three major types of process mining (including: process discovery, conformancechecking, and enhance the model)

Based on learning some researches of WMP van der Aalst and Anne Rozinat [1,

6, 13, 14, 16] about some approaches to solving the conformance checking, this thesispresents an approach based on the replay method An enhanced approach,implementation replay each trace (the session of the user in the system) in the eventlog At the same time, this thesis also gives an change of idea in defining state space ofPetri nets model during replay

Experimenting problem solving model and change of ideas by ConformanceChecker plugin, which is developed and integrated on open source toolkit ProM 5.2,result of increased average measurement precision

Keywords: process mining, conformance checking, replay method.

Mục Lục

Mở đầu 1

Chương 1: GIỚI THIỆU CHUNG 3

1.1 Giới thiệu khái quát về khai phá quá trình 3

1.1.1 Tổng quan về khai phá quá trình 3

1.1.2 Ba bài toán chính trong lĩnh vực khai phá quá trình 6

1.2 Giới thiệu bài toán kiểm tra sự phù hợp của mô hình quá trình và nhật ký sự kiện ………8

1.2.1 Giới thiệu về bài toán kiểm tra sự phù hợp 8

1.2.2 Tổng quan một số nghiên cứu về bài toán kiểm tra sự phù hợp 9

1.3 Một số khái niệm cơ bản về nhật ký sự kiện và mô hình quá trình 10

1.3.1 Nhật ký sự kiện 10

1.3.2 Mô hình quá trình 11

1.3.3 Mô hình quá trình được biểu diễn bởi lưới Petri 14

1.3.4 Ánh xạ mô hình quá trình và nhật ký sự kiện 16

1.4 Quan hệ giữa kiểm tra sự phù hợp với phù hợp kinh doanh và kiểm toán 18

1.5 Một số ứng dụng khác của kiểm tra sự phù hợp 19

1.6 Tóm tắt chương một 19

Chương 2: HƯỚNG TIẾP CẬN GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN 20

2.1 Độ đo đánh giá sự phù hợp của mô hình quá trình và nhật ký sự kiện 20

2.2 Hướng tiếp cận dựa trên phương pháp phát lại trong bài toán kiểm tra sự phù hợp của mô hình quá trình và nhật ký sự kiện 23

2.2.1 Fitness 24

2.2.2 Precision 29

2.2.3 Structure 31

2.3 Tóm tắt chương hai 33

Chương 3: MÔ HÌNH GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN 34

3.1 Giải thuật phát lại 34

3.2 Phát biểu bài toán 41

3.4 Tóm tắt chương ba 44

Chương 4: THỰC NGHIỆM 45

4.1 Dữ liệu thực nghiệm 46

4.1.1 Dữ liệu sử dụng trong bước một của quá trình thực nghiệm (DL1) 46

4.1.2 Dữ liệu sử dụng trong bước hai của quá trình thực nghiệm (DL2) 48

4.2 Thực nghiệm 48

4.3 Kết quả thực nghiệm 49

4.3.1 Kết quả thực nghiệm Bước 1 49

4.3.2 Kết quả thực nghiệm Bước 2 50

4.4 Đánh giá 51

Kết luận và định hướng nghiên cứu tiếp theo 52

Tài liệu tham khảo 53

Danh sách hình vẽ

Hình 1.1: Vòng đời BPM 6

Hình 1.2 Ngữ cảnh khai phá quá trình 6

Hình 1.3: Ba bài toán trong khai phá quá trình 8

Hình 1.4: Ý tưởng của bài toán kiểm tra sự phù hợp 8

Hình 1.5: Ví dụ nhật ký sự kiện 10

Hình 1.6: Ví dụ quá trình của một công ty A 11

Hình 1.7: Mô hình quá trình trực quan của quy trình trong công ty A 12

Hình 1.8: Mô hình quá trình trực quan 13

Hình 1.9: Ví dụ mô hình lưới Petri 15

Hình 1.10: Minh họa không gian ánh xạ của mô hình và nhật ký sự kiện .17

Hình 2.1: Ví dụ mô hình lưới Petri mô tả quá trình bồi thường của một công ty .20

Hình 2.2: Những nhật ký sự kiện của quá trình bồi thường .21

Hình 2.3: Ví dụ về mô hình quá chính xác và quá chung chung 21

Hình 2.4: Những góc độ đánh giá sự phù hợp 22

Hình 2.5: Ý tưởng phương pháp phát lại 23

Hình 2.6: Quá trình phát lại của dấu vết ABDEA 25

Hình 2.7: Quá trình phát lại dấu vết ACHDFA 27

Hình 2.8: Minh họa quá trình xây dựng tập quan hệ 30

Hình 2.9: Ví dụ mô hình lưới Petri có chứa các cấu trúc lặp, ẩn .32

Hình 3.1: Mô hình giải quyết bài toán 42

Hình 4.1: Nhật ký sự kiện L1 của DL1 46

Hình 4.2: Mô hình quá trình N1 của DL1 47

Hình 4.3: Mô hình quá trình N2 của DL1 47

Hình 4.4: Mô hình quá trình N3 của DL1 47

Hình 4.5: Mô hình quá trình N4 của DL1 47

Hình 4.6: Đồ thị tổng hợp kết quả thực nghiệm Bước 1 .49

Hình 4.7: Đồ thị tổng hợp kết quả thực nghiệm Bước 2 .50

Danh sách bảng biểu

Bảng 3.1: Ví dụ ánh xạ mô hình quá trình và nhật ký sự kiện

43Bảng 4.1: Cấu hình hệ thống thử nghiệm 45Bảng 4.2: Các phần mềm sử dụng 45Bảng 4.3: Kết quả thực nghiệm Bước 1, với giải thuật phát lại chưa thay đổi

49Bảng 4.4: Kết quả thực nghiệm Bước 1, với giải thuật phát lại thay đổi

49Bảng 4.5: Kết quả thực nghiệm Bước 2, với giải thuật phát lại chưa thay đổi

50Bảng 4.6: Kết quả thực nghiệm Bước 2, với giải thuật phát lại thay đổi

50

Danh sách các từ viết tắt

BPI Business Process IntelligenceBPM Business Process ManagementPPM Process Performance Manager

Mở đầu

Ngày nay, hầu hết các tổ chức đều tài liệu hóa quá trình sản xuất kinh doanhtheo một số mẫu (mô hình), nhằm trợ giúp hoạt động quản lý doanh nghiệp, đồngthời điều chỉnh, cải tiến hoạt động kinh doanh Trong khi một số tổ chức chỉ trìnhbày mô hình quá trình trên giấy, thì nhiều tổ chức đã đầu tư khá lớn vào công nghệ

mô hình hóa quá trình, và giờ đây, kho dữ liệu của các tổ chức này có thể có tới hàngtrăm mô hình quá trình Ngoài ra những dữ liệu sự kiện được ghi nhận lại trong hệthống thông tin của những tổ chức đó cũng ngày một tăng lên, và phản ánh tốt hơnthực tiễn quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh của những tổ chức đó Thực tiễntrên đặt ra một đòi hỏi mới, dẫn tới hình thành và phát triển hướng nghiên cứu khaiphá quá trình (process mining), một nội dung tích hợp khai phá dữ liệu với quản lýquá trình kinh doanh (business process management: BPM) nhằm phát hiện nhữngtri thức mới về quá trình kinh doanh, từ những dữ liệu ghi nhận quá trình kinhdoanh trong các nhật ký sự kiện (event logs) Kiểm tra sự phù hợp của mô hình quátrình và nhật ký sự kiện là một bài toán cơ bản trong lĩnh vực khai phá quá trình

Lý do cần phải đặt ra bài toán kiểm tra sự phù hợp là do: trong thực tiễn sảnxuất, kinh doanh của một tổ chức nào đó, những quy trình thực tế khó có thể luônluôn giữ nguyên, không bao giờ thay đổi, mà trái lại, nó cần phải được cập nhậtthường xuyên theo những yêu cầu mới, tức là chúng cần được thay đổi cho một mụctiêu kinh doanh cụ thể Trong trường hợp đó, các mô hình trong kho dữ liệu của tổchức đó không còn có thể đảm bảo phản ánh đúng thực tế sản xuất kinh doanh nữa.Thậm chí ngay cả các hệ thống WFM (Work Flow Management: quản lý dòng côngviệc), trong đó mô hình quá trình được sử dụng trực tiếp để thiết lập, cấu hình nhữngthi hành quá trình được phép, độ sai lệch vẫn có thể xảy ra Vì vậy, đặt ra một vấn đềrất quan trọng là tự động kiểm tra tính thống nhất của mô hình quá trình hệ thốngvới quá trình thực tế được phản ánh trong các nhật ký sự kiện

Theo W.M.P van der Aalst, 2011 [1], kiểm tra sự phù hợp có thể giúp kiểmchứng tính thống nhất của mô hình quá trình và nhật ký sự kiện tương ứng Bài toántrả lời câu hỏi về sự phù hợp phát sinh khi cả hai yếu tố: nhật ký sự kiện và mô hìnhquá trình đều đã sẵn có (hành vi được quan sát và hành vi được mô hình hóa phù hợptốt với nhau như thế nào?) Nếu mô hình là mô hình mô tả hay mô hình quy tắc thìkiểm tra sự phù hợp cung cấp một giải pháp để đo lượng, và xác định vị trí sai lệch.Nếu mô hình được tạo ra thông qua bài toán phát hiện quá trình, thì kiểm tra sự phù

hợp trở nên quan trọng để thẩm định và đánh giá chất lượng của mô hình được phát hiện [6].

Trong khóa luận, chúng tôi sử dụng phương pháp phát lại nhật ký sự kiện trên

mô hình quá trình, dựa theo một số nghiên cứu của A Rozinat và W.M.P van derAalst [6, 13, 14], để đo lượng cũng như đánh giá sự phù hợp giữa mô hình quá trình vànhật ký sự kiện đã cho Theo đó, mỗi dấu vết (một phiên làm việc của người dùngtrong hệ thống) trong nhật ký sự kiện được phát lại tuần tự trên mô hình quá trình,với mỗi lần phát lại, những tham số để tính toán độ phù hợp, độ chính xác của nhữngdấu vết đó so với mô hình được lưu lại Cuối cùng dựa vào những công thức củatừng độ đo để tính toán mức độ phù hợp chung cho cả nhật ký sự kiện với mô hìnhquá trình Đồng thời chúng tôi cũng đề xuất một ý tưởng thay đổi trong việc xác địnhkhông gian trạng thái trong phương thức phát lại để có thể thu được những kết quảphân tích đầy đủ và chính xác hơn

Nội dung của khóa luận được chia thành các chương như sau:

Chương 1: Giới thiệu khái quát về lĩnh vực khai phá quá trình và bài toán kiểm

tra sự phù hợp của mô hình quá trình và nhật ký sự kiện (một trong ba bài toán chínhtrong lĩnh vực khai phá quá trình) Ngoài ra chương này cũng trình bày về một sốkhái niệm cơ bản trong bài toán kiểm tra sự phù hợp, về quan hệ giữa kiểm tra sựphù hợp với phù hợp kinh doanh và hoạt động kiểm toán kinh doanh của doanhnghiệp cũng như một số ứng dụng của bài toán kiểm tra sự phù hợp

Chương 2: Trình bày về những độ đo cơ sở để đánh giá sự phù hợp của mô

hình quá trình và nhật ký sự kiện Đồng thời, cũng trình bày về hướng tiếp cận giảiquyết bài toán dựa trên phương pháp phát lại áp dụng để tính toán những độ đo đó

Chương 3: Chương này trình bày về giải thuật phát lại, đưa ra ý tưởng thay

đổi trong giải thuật phát lại đó, và xây dựng mô hình giải quyết bài toán

Chương 4: Trình bày giải pháp thực nghiệm đánh giá sự phù hợp của mô hình

quá trình và nhật ký sự kiện, cũng như đánh giá ý tưởng thay đổi với thực nghiệm dựatrên việc thay đổi phương thức phát lại của plugin Conformance Checker trong bộcông cụ mã nguồn mở ProM 5.2

Phần kết luận: Tóm lược kết quả đạt được của khóa luận và định hướng phát

triển tương lai

Chương 1: GIỚI THIỆU CHUNG

1.1 Giới thiệu khái quát về khai phá quá trình

1.1.1 Tổng quan về khai phá quá trình

Khai phá quá trình (process mining) là một chuyên ngành nghiên cứu mới, pháttriển mạnh mẽ trong thập kỷ gần đây Theo WMP Van der Aalst, 2011 [1], khai pháquá trình là một lĩnh vực nghiên cứu đặt giữa học máy và khai phá dữ liệu ở một bên

và mô hình hóa và phân tích quá trình ở bên kia, nhằm chiết xuất thông tin có giá trị,liên quan đến quá trình từ các nhật ký sự kiện, bổ sung các phương pháp tiếp cậnhiện có tới quản lý quá trình kinh doanh (Business Process Management: BPM).Khai phá quá trình đóng một vai trò quan trọng là cầu nối giữa khai phá dữ liệu và

mô hình hóa quá trình, một thành phần của quản lý quá trình kinh doanh

Theo Michael Hammer, 2010 [5], quản lý quá trình kinh doanh được thể hiện cả

ở mặt quản lý lẫn ở mặt công nghệ Về mặt quản lý, quản lý quá trình kinh doanh làcách tiếp cận có hệ thống nhằm giúp các tổ chức, doanh nghiệp tiêu chuẩn hóa và tối

ưu hóa các quy trình hoạt động với mục đích giảm chi phí, tăng chất lượng hoạtđộng nhằm đạt được các mục tiêu cần thiết Về mặt công nghệ, quản lý quá trình kinhdoanh là bộ công cụ trợ giúp tổ chức, doanh nghiệp thiết kế, mô hình hóa, triểnkhai, giám sát, vận hành và cải tiến các quy trình kinh doanh linh hoạt Có thể coiquản lý quá trình kinh doanh là công nghệ thúc đẩy hợp tác giữa công nghệ thôngtin và người dùng nhằm xây dựng các ứng dụng có khả năng tích hợp con người, quytrình và thông tin trong tổ chức, doanh nghiệp

Có hai yếu tố chính khiến lĩnh vực khai phá quá trình ngày càng nhận đượcnhiều sự quan tâm Một mặt, ngày càng có nhiều dữ liệu sự kiện được ghi nhân lạitrong các hệ thống thông tin, giúp cung cấp tốt hơn những thông tin chi tiết về quytrình thực tế, và mặt khác, đó là do yêu cầu đặt ra cần phải hỗ trợ và cải tiến nhữngquy trình kinh doanh trong môi trường kinh doanh cạnh tranh và có nhiều thay đổinhanh chóng như hiện nay

Cũng theo WMP Van der Aalst, 2011 [1], dưới không gian chung của lĩnh vựckinh doanh thông minh (Business Intelligence – BI), có nhiều thuật ngữ thông dụng đềcập đến những kỹ thuật được sử dụng trong việc phân tích, hỗ trợ và cải tiến quytrình kinh doanh như: Theo dõi hoạt động kinh doanh (Business ActivityMonitoring – BAM) đề cập đến kỹ thuật cho phép theo dõi quy trình thời gian thực,

Xử lý sự kiện

phức tạp (Complex Event Processing – CEP) đề cập đến kỹ thuật xử lý với một lượng

sự kiện lớn, sử dụng chúng để theo dõi, chỉ đạo, và tối ưu hóa kinh doanh, Quản lýhiệu suất công ty (Corporate Performance Management – CPM) đề cập đến cách

đo lượng hiệu suất của một quy trình hay tổ chức Ngoài ra cũng có những thuật ngữkhác liên quan đến hướng quản lý quá trình kinh doanh như: Cải tiến quá trìnhliên tục (Continuous Process Improvement – CPI), Cải tiến quá trình kinh doanh(Business Process Improvement – BPI), Quản lý chất lượng toàn diện (TotalQuanlity Management – TQM), và Six Sigma – một triết lý quản lý, quản trị dựa theoquá trình hơn là theo chức năng, và đưa ra quyết định dựa theo những sự kiện thực tếchứ không phải cố hữu Những phương pháp trên đều có điểm chung là các quá trìnhluôn là đối tượng được xem xét để tìm ra những cải tiến có thể Khai phá quá trình làmột kỹ thuật thúc đẩy CMP, BPI, TQM, Six Signa và những phương pháp tương tự.Trong thập kỷ gần đây, dữ liệu sự kiện đã trở nên sẵn có, và những kỹ thuậtkhai phá quá trình đã phát triển nhanh chóng Hơn nữa như đã đề cập, những xuhướng quản lý liên quan đến cải tiến quy trình (như Six Sigma, TQM, CPI, và CPM)

và tuân thủ (BAM) có thể được hưởng lợi từ khai phá quá trình Do đó, không ítthuật toán khai phá quá trình đã được thực thi trong nhiều hệ thống thương mại hayphi thương mại khác nhau nhằm trợ giúp cho những xu hướng quản lý kinh doanh.Hiện nay, một nhóm tích cực những nhà nghiên cứu làm việc trong lĩnh vực khaiphá quá trình (IEEE-TfoPM: xin xem dưới đây) và nó đã trở thành một trongnhững chủ đề nóng trong nghiên cứu Quản lý quy trình kinh doanh (BusinessProcess Management - BPM)

Hơn nữa, cũng có một sự quan tâm rất lớn từ ngành công nghiệp đến lĩnh vựckhai phá quá trình Và càng ngày càng có nhiều nhà cung cấp phần mềm bổ xungthêm chức năng khai phá quá trình vào công cụ của họ Ví dụ như ARISProcess Performance Manager (Software AG), Process Discovery Focus(Iontas/Verint),

Comprehend (Open Connect), Flow (Fourspark), Interstage Automated ProcessDiscovery (Fujitsu), OKT Process Mining suite (Exeura), ProcessAnalyzer (QPR),ProM (TU/e), Reflect|one (Pallas Athena), Rbminer/Dbminer (UPC)

Sự quan tâm tăng lên trong phân tích quá trình đã thúc đẩy việc thành lậpĐội đặc nhiệm IEEE về khai phá quá trình (IEEE Task Force on Process Mining:IEEE- TFoPM) Kể từ khi IEEE-TFoPM được thành lập năm 2009 bởi Ủy ban kỹthuật khai phá dữ liệu (Data Mining Technical Committee – DMTC) trong Hiệp hội

Electronic Engineers, IEEE-TFoPM hiện tại đã thu hút được sự tham gia của nhiềunhà cung cấp phần mềm (ví dụ, Pallas Athena, Software AG, Futura ProcessIntelligence, HP, IBM, Infosys, Fluxicon, Businesscape, Iontas/Verint, Fujitsu, FujitsuLaboratories, Business Process Mining, Stereologic) những công ty tư vấn (ví dụ:ProcessGold, Business Process Trends, Gartner, Deloitte, Process Sphere, Siav SpA,BPM Chile, BWI Systeme GmbH, Excellentia BPM, Rabobank) và những trường-viện nghiên cứu (ví dụ, TU/e, University of Padua, Universitat Politècnica deCatalunya, New Mexico State University, IST - Technical University of Lisbon,University of

Calabria, Penn State University, University of Bari, HumboldtUniversität zu Berlin,Queensland University of Technology, Vienna University of Economics and Business,Stevens Institute of Technology, University of Haifa, University of Bologna, UlsanNational Institute of Science and Technology, Cranfield University, K.U Leuven,Tsinghua University, University of Innsbruck, University of Tartu)

Đã có rất nhiều những hoạt động khác được tổ chức liên quan đến chủ đề trên

Ví dụ như đã có một số hội thảo được IEEE-TFoPM tổ chức hay đồng tổ chức Ví dụnhư những hội thảo về quy trình kinh doanh thông minh (Business ProcessIntelligence – BPI: BPI 2009, 2010, 2011, 2012, 2013) và những hội nghị chínhcủa IEEE như CIDM 2011 Ngoài những hội thảo và hội nghị, kiến thức về khaiphá quá trình cũng được phổ biến thông qua những hướng dẫn (WCCI 2010 vàPMPM 2009), những trường hè (ESSCaSS 2009, ACPN 2010, CICH 2010), nhữngvideo qua trang web www.proc e s s m in i ng.o rg , và một số ấn phẩm gần đây về khaiphá quá trình trên Springer IEEE-TFoPM còn tổ chức và đồng tổ chức những cuộcthi Business Process Intelligence Challenge (BPIC 2011, 2012, 2013) nhằm yêu cầunhững đội tham gia phải trích xuất được những thông tin hữu ích từ lượng lớn nhữngnhật ký sự kiện phức tạp Trong năm 2010, IEEE-TFoPM còn chuẩn hóa XES(w ww.xes s tandard o rg ) , một chuẩn định dạng nhật ký sự kiện và được hỗtrợ bởi thư viện OpenXES (www.ope n xes.org ) và những công cụ như ProM,XESame, Nitro, vv Những thông tin thêm về những hoạt động của IEEE-TFoPM

có thể tham khảo tại trang web

www.win tue.nl/ie e et f p m /

1.1.2 Ba bài toán chính trong lĩnh vực khai phá quá trình

Trước khi đề cập tới các bài toán chính trong lĩnh vực khai phá quá trình, chúng

ta xem xét mô hình quá trình có ảnh hưởng như thế nào trong quy trình quản lý kinhdoanh [1]

Do đó khai phá quá trình cần phải cung cấp khả năng để thực sự “làm đóng kín”vòng đời BPM Dữ liệu được các hệ thống thông tin ghi lại có thể được sử dụng đểcung cấp một cái nhìn tốt hơn lên các quá trình thực tế, tức là những sai lệch có thểđược phân tích và chất lượng của các mô hình có thể được cải thiện

Hình 1.2 Ngữ cảnh khai phá quá trình

Hình 1.2 cho thấy khai phá quá trình thiết lập các liên kết giữa các quá trình thực

tế và dữ liệu ở một bên và các mô hình quá trình ở bên kia Hệ thống thông tin ngàynay phải đối mặt với sự gia tăng không ngừng cả về mặt số hóa và vật lý (công nghệvật liệu) Nhất là về mặt số hóa, hệ thống thông tin ngày nay ghi lại nhật ký với sốlượng rất lớn các sự kiện Các hệ thống WFM cổ điển (chẳng hạn, Staffware vàCosa), các hệ thống BPM (chẳng hạn, BPM|One của Pallas Athena,SmartBPM của Pegasystems, FileNet, Global 360 và TeamWork của LombardiSoftware), hệ thống ERP (chẳng hạn, SAP Business Suite, Oracle E -BusinessSuite, và Microsoft Dynamics NAV)…cung cấp một lượng thông tin chi tiết rấtlớn về các hoạt động đã được thực hiện trong quy trình sản xuất kinh doanh Vàvới lượng thông tin vô tận chứa nhiều tri thức hữu ích đó, yêu cầu đặt ra là làmsao chúng ta có thể sử dụng chúng để thu nhận được những thông tin cần thiết và

hỗ trợ, cải tiến thực tiễn quá sản xuất kinh doanh Từ đó theo WMP Van der Aalst[1], khai phá quá trình bao gồm ba

bài toán chinh:

Bài toán thứ nhất là bài toán “phát hiện quá trình” Đây là một kĩ thuật pháthiện quá trình từ nhật ký sự kiện và tạo ra một mô hình quá trình mà không sử dụngbất cứ một thông tin tiền nghiệm nào Đối với các doanh nghiệp, đây là điều khá bấtngờ vì việc có thể phát hiện những quá trình thực chỉ đơn thuần dựa trên những ví dụhành vi được lưu trữ trong những nhật ký sự kiện

Bài toán thứ hai là bài toán “kiểm tra sự phù hợp” Ở bài toán này một mô hìnhquá trình hiện có được so sánh với một nhật ký sự kiện tương ứng với nó Quá trìnhkiểm tra sự phù hợp có thể được dùng để kiểm tra xem quá trình thực tế - được ghilại trong một nhật ký và mô hình quá trình được mô hình hóa, có thống nhất với nhauhay không và có thể đưa ra những điểm sai lệch để hỗ trợ việc cải tiến quá trình.Khóa luận "Kiểm tra sự phù hợp mô hình quá trình và nhật ký sự kiện bằng phươngpháp phát lại" tiến hành nghiên cứu, phân tích giải pháp giải quyết bài toán thứ hai.Nội dung bài toán thứ hai sẽ được giới thiệu chi tiết hơn ở mục tiếp theo

Bài toán thứ ba là bài toán “tăng cường mô hình” Bài toán này hướng tới việccải tiến hay mở rộng mô hình trước đó Ví dụ như, bằng cách sử dụng các mốcthời gian trong những nhật ký sự kiện, ta có thể mở rộng mô hình để có thể cho thấynhững phần tắc nghẽn, mức độ phục vụ và thời gian thực hiện giữa chúng

Hình 1.3: Ba bài toán trong khai phá quá trình

1.2 Giới thiệu bài toán kiểm tra sự phù hợp của mô hình quá trình và nhật ký sự kiện

1.2.1 Giới thiệu về bài toán kiểm tra sự phù hợp

Bài toán “kiểm tra sự phù hợp” là một trong ba bài toán chính của lĩnh vực khaiphá quá trình Trong bài toán này, một mô hình quá trình hiện có được so sánh vớimột nhật ký sự kiện tương ứng với nó Quá trình kiểm tra sự phù hợp có thể đượcdùng để kiểm tra xem quá trình thực tế - được ghi lại trong một nhật ký và mô hìnhquá trình được mô hình hóa, có thống nhất với nhau hay không và có thể đưa ranhững điểm sai lệch để hỗ trợ việc cải tiến quá trình

Hình 1.4: Ý tưởng của bài toán kiểm tra sự phù hợp

Với ý tưởng so sánh mô hình quá trình được mô hình hóa và nhật ký sự kiệntương ứng để kiểm tra tính thống nhất giữa chúng, những hành vi của mô hình quá

trình và hành vi được ghi lại trong nhật ký sự kiện được so sánh để tìm ra điểm tươngđồng và khác biệt Sự thể hiện của không phù hợp phụ thuộc vào mục đích của môhình Nếu mô hình được định hướng để mô tả, thì những khác nhau giữa mô hình vànhật ký sự kiện thể hiện rằng mô hình cần được cải thiện để đạt được tính thực tế caohơn Nếu mô hình mang tính tiêu chuẩn, thì những khác biệt có thể được giải thíchtheo 2 hướng Một số khác biệt được tìm thấy có thể thể hiện những chênh lệchkhông mong muốn, tức là kiểm tra sự phù hợp cho thấy nên cải tiến quy trình để cóthể điều khiển quy trình tốt hơn Những khác biệt khác có thể thể hiện những chênhlệch mong muốn Ví dụ như người lao động có thể sai lệch để phục vụ khách hàng tốthơn, hay xử lý những tình huống không lường trước được trong mô hình quá trình.Trong thực tế tính linh hoạt và không phù hợp thường tương quan tích cực lẫn nhau.Khi kiểm tra sự phù hợp, điều quan trọng là xem xét độ lệch từ hai góc độ: (a)

mô hình sai và không phản ánh đúng thực tế (làm thế nào để cải tiến mô hình?) và (b)những trường hợp đi lệch khỏi mô hình và những hành động khắc phục cần thiết.(làm sao để cải tiến sự điều khiển để thực thi sự phù hợp tốt hơn?), kĩ thuật kiểm tra

sự phù hợp nên hỗ trợ cả 2 quan điểm này

1.2.2 Tổng quan một số nghiên cứu về bài toán kiểm tra sự phù

hợp

Kiểm tra sự phù hợp khởi đầu từ nghiên cứu của Cook và cộng sự [7], người đãgiới thiệu các khái niệm về thẩm định quá trình Họ đề xuất một kỹ thuật so sánhluồng sự kiện trong mô hình quá trình với luồng sự kiện trong nhật ký thực thi dựatrên đánh giá sự khác biệt giữa hai chuỗi Những khái niệm về sự phù hợp cũngđược thảo luận trong bối cảnh bảo mật và an ninh [8], điều chỉnh kinh doanh [10]

và khai phá di truyền [9, 3] Nhiều nghiên cứu gần đây về khai phá di truyền cũng đềcập đến vấn đề mô hình quá trình tạo ra quá nhiều hành vi và thí nghiệm với việcgiới thiệu (và đánh giá) của những hành vi trùng lặp trong những hành vi quan sátđược đó [17] Ngoài ra cũng có một số nghiên cứu: dựa trên hướng tiếp cận khai phá

mờ (Fuzzy mining [18]

Khai phá quá trình và kiểm tra sự phù hợp có thể được thấy trong bối cảnhrộng hơn của quản lý doanh nghiệp, quá trình kinh doanh thông minh, được đề cậptrong hội nghị BPI 2010 [2], và giám sát hoạt động kinh doanh Ngoài ra cũng cómột số công cụ BPI, thiết lập dựa trên quy trình quản lý của công ty HP được thựcthi [11] Bộ công cụ BPI bao gồm một công nghệ được gọi là “BPI Process MiningEngine” Zur Muehlen cũng mô tả bộ công cụ PISA, có thể được sử dụng để tríchxuất giá trị hiệu xuất từ những nhật ký luồng công việc [12] Phát hiện tương tự được

đưa ra bởi

ARIS Process Performance Manager (PPM) Công cụ này sau đó mang tínhthương mại và có một phiên bản tùy biến của PPM là Staffware Process Monitor(SPM), được thiết kế theo hướng Staffware1 Những công cụ này hỗ trợ kiểm tra sựphù hợp nhưng thường là đo lường hiệu năng chứ không chú trọng đến giám sátnhững hành vi mong muốn hay không mong muốn.

1.3 Một số khái niệm cơ bản về nhật ký sự kiện và mô hình quá trình1.3.1 Nhật ký sự kiện

Như đã trình bày, dữ liệu đầu vào cho khai phá quá trình là nhật ký sự kiện, chứađựng dữ liệu sự kiện về quá trình theo cấu trúc quy định nào đó Cụ thể, dữ liệu sựkiện được lưu trữ trong nhật ký sự kiện có cấu trúc như sau:

Hình 1.5: Ví dụ nhật ký sự kiện

1 https://doc s tibco co m / pub/iproce ss -engi n e/1 1 1 0 -sept e mber-20 0 9/ p d f / t ib-iproces s objects-ser v er-a d m i nis t rator s -guid e pdf

-Từ cấu trúc nhật ký sự kiện trong Hình 1.5, có thể đưa ra giả định rằng một quátrình (process) có thể bao gồm nhiều trường hợp (cases) hay cũng có thể gọi là dấuvết, chúng thể hiện một phiên làm việc của người dùng trong hệ thống Một trườnghợp có thể chứa nhiều sự kiện (events) được sắp xếp theo trình tự, mỗi sự kiện chứamột số thuộc tính (attributes) Chẳng hạn như ở ví dụ trên, các thuộc tính điển hìnhthường thấy là tên hoạt động (activity), thời gian (time), chi phí (cost)… Tuynhiên không phải lúc nào tất cả các sự kiện đều chứa cùng một tập thuộc tính Các sựkiện liên quan đến cùng một hoạt động thì có cùng tập các thuộc tính.

Theo WMP Van der Aalst [1], có thể tổng quát hóa nhật ký sự kiện trên về dạngnhật ký sự kiện đơn giản được định nghĩa một cách toán học như sau:

một chuỗi những hành động, tức là σ ϵ A* Một nhật ký sự kiện đơn giản L

là một đa tập (multi-set) trên tập A tức là L ϵ B (A*)

Trong đó khái niệm đa tập trên tập A có thể hiểu như là nhật ký sự kiện đơngiản L là một tập hợp của những dấu vết σ, trong đó mỗi dấu vết σ được thể hiệnkèm chỉ số số lần dấu vết đó được thực thi trong nhật ký sự kiện

L=[ (a,b,c,d)3, (a,c,b,d)2, (a,e,d)]

1.3.2 Mô hình quá trình

Để tường minh hơn khái niệm mô hình quá trình, xem xét một ví dụ minh họasau về quy trình hệ thống phục vụ khách hàng của một công ty A Khi khách hàng cóvấn đề với sản phẩm, họ liên hệ với trung tâm tiếp nhận cuộc gọi của công ty này

Hình 1.6: Ví dụ quá trình của một công ty A

Như mô tả trên Hình 1.6, công ty đó có một bộ phận “Front office” có kiếnthức chung và có thể đối phó với hầu hết các trường hợp chung và đơn giản Nếumột vấn đề không thể giải quyết được bởi “Front office”, khách hàng sẽ được giớithiệu đến một “Back office” chuyên môn Với mỗi cuộc gọi đến, chúng có một mã

số yêu cầu dịch vụ duy nhất, mà có thể được dùng trong những lần gọi sau của kháchhàng để lưu lại trong quy trình phục vụ hoàn chỉnh Nếu một sản phẩm thực sự cầnsửa chữa và vẫn còn bảo hành, khách hàng sẽ nhận được một mã số sửa chữa duynhất và sản phẩm đó được gửi đến cửa hàng sửa chữa Ở đó, các sản phẩm đầu vàođược sửa chữa nếu có thể, nếu sửa chữa thành công, nó cần phải được kiểm tra trướckhi sản phẩm được chuyển lại cho khách hàng Theo nguyên tắc chất lượng, kiểm tranày không được thực hiện bởi người cùng tham gia sửa chữa Nếu không thể sửachữa, thì khách hàng sẽ nhận được một sản phẩm mới để thay thế

Mô hình quá trình mô tả quy trình hoạt động trên của công ty A:

Hình 1.7: Mô hình quá trình trực quan của quy trình trong công ty A

Để đơn giản mô hình này được mô tả bởi môt số kí hiệu và cấu trúc khôngchính quy Trong thực tế, có nhiều ngôn ngữ mô hình hóa khác nhau, như BusinessProcess Modeling Notation (BPMN), Event-driven Process Chains (EPCs), UnifiedModeling Language (UML) Activity diagrams, Petri Nets, Yet Another WorkflowLanguage

(YAWL)

Trước khi xem xét một mô hình quá trình từ một ngôn ngữ mô hình hóa cụ thể,chúng ta xem xét mô hình quá trình ở mức tổng quan và xem xét một số cấu trúcchung, xuất hiện khi ánh xạ mô hình quá trình với nhật ký sự kiện Trong khai pháquá trình, có một tình huống thường gặp là mô hình quá trình và nhật ký sự kiện liênquan đến cùng một quá trình tương tự, do đó cần thiết lập một ánh xạ tương ứng giữachúng Đó là một trường hợp, ví dụ, khi một mô hình quá trình được phát hiện từnhật ký sự kiện, hay khi một mô hình trước đó cần được so sánh với nhật ký sự kiệnđược quan sát của mô hình quá trình.

Để thiết lập một quan hệ giữa những mô hình quá trình và nhật ký sự kiện, một

số khái niệm cơ bản được giới thiệu Trong một mô hình quá trình trực quan, nhữngtác vụ thể hiện những hành động trong quá trình thực tế được quan sát, và những tác

vụ này được gán với một nhãn, đại diện cho những hành vi quan sát được kích hoạtkhi những tác vụ này được thực thi

Định nghĩa 1.1 (Mô hình quá trình trực quan): Một mô hình quá trình trực quan

là một bộ ba (T, L, l ) trong đó:

 T là tập hữu hạn các tác vụ

 L là tập hữu hạn các nhãn

 l() là một hàm ánh xạ từ tập tác vụ đến tập nhãn.

Hình 1.8: Mô hình quá trình trực quan

Xem xét các mô hình quá trình trực quan được mô tả trong Hình 1.8, mô hìnhbao gồm 6 tác vụ, tức là T = {t1, t2, t3, t4, t5, t6}, có liên quan đến hoạt động của

“Front office” và “Back office” Trong thủ tục được mô tả, một cuộc gọi được

từ “Front office” sang “Back office” chỉ sau khi nhận được ý kiến của chuyên gia tưvấn Hầu hết những tác vụ trong mô hình quá trình được gán cho môt nhãn, mô tả ởgóc bên phải Các nhãn này thể hiện cho mã hành động được ghi lại bởi hệ thốngthông tin trong trung tâm tiếp nhận cuộc gọi nếu các hoạt động tương ứng được thựcthi Ví dụ, nhãn được gán với tác vụ „Redirect to Back Office‟ là R, tức là l(t4) = R.tổng cộng, có ba nhãn khác nhau được gán cho những tác vụ trong mô hình {F, P, R}

Bởi vì l() là một hàm thành phần, có thể có những tác vụ trong mô hình khôngđược gán nhãn Và do đó không thể được quan sát trong nhật ký sự kiện Các tác vụkhông nằm trong tập những tác vụ được gán nhãn bởi ánh xạ l(), được gọi là tác vụ

ẩn, ngược lại những tá vụ được gán nhãn được gọi là tác vụ hiện

Trong ví dụ trên, chỉ có t2 là tác vụ ẩn, các tác vụ khác là tác vụ hiện

Hơn nữa, có thể có nhiều tác vụ trong mô hình quá trình có cùng nhãn, chúngđược gọi là những tác vụ trùng lặp và sự xuất hiện của chúng không thể được phânbiệt trong nhật ký sự kiện chú ý rằng, tác vụ trùng lặp chỉ xuất hiện từ quá trình gánnhãn, kể từ khi tác vụ của mô hình quá trình tự phân biệt được (có thể khôngbằng tên, nhưng bằn định danh của chúng hay vi trí duy nhất trong đồ thị)

Trong ví dụ trên, t1 và t5, t3 và t6 là những tác vụ trùng lặp, chú ý rằng nhữngtác vụ trùng lặp luôn là tác vụ hiện

1.3.3 Mô hình quá trình được biểu diễn bởi lưới Petri

Lưới Petri [15] được coi là một mô hình quá trình bao gồm một tập thanhchuyển, một tập vị trí và một tập cung có hướng nối các thanh chuyển và các vị trívới nhau Trong đó, thanh chuyển là một thành phần trong mô hình, liên quan đếnmột tác vụ hay hành động nào đó có thể được thực thi trong quá trình và được biểudiễn bởi hình chữ nhật Vị trí được thể hiện bởi vòng tròn và có thể giữ một haynhiều thẻ (thẻ được biểu diễn bởi một chấm đen), sự phân phối của các thẻ trên các

vị trí của mô hình thể hiện trạng thái của mô hình đó

Thanh chuyển được kích hoạt khi tất cả các vị trí vào của nó (những vị trí cócung vào thanh chuyển đó) đều chứa ít nhất một thẻ Và nếu thanh chuyển được kíchhoạt, nó có thể cháy Quá trình cháy thanh chuyển là quá trình tiêu thụ một thẻ ởmỗi vị trí vào, và sinh ra một thẻ ở mỗi vị trí ra của thanh chuyển đó (những vị trí màthanh chuyển đó có cung ra)

Bằng cách này, quá trình cháy thanh chuyển có thể làm thay đổi các đánh dấutrong lưới Petri (tức là thay đổi sự phân bố các thẻ trên các vị trí trong mô hình), và

do đó trạng thái của quá trình cũng được thay đổi Điều này làm cho mô hình lưới Petri

có tính động, khi nó có thể thay đổi trạng thái sau mỗi quá trình cháy thanh chuyểnkhác nhau

Hình 1.9: Ví dụ mô hình lưới Petri

Hình 1.9 mô tả một mô hình lưới Petri của quá trình phục vụ khách hàngđang được xét Tại trạng thái khởi đầu, có thể thấy một thẻ trong vị trí đầu tiên của

mô hình

Khi thanh chuyển với ký hiệu A cháy, thẻ này sẽ được tiêu thụ và một thẻ khác sẽđược sinh ra và đặt tại vị trí ra của thanh chuyển A Sau đó có một sự lựa chọn giữa

B và C, bởi chỉ có một trong hai thanh chuyển này có thể cháy Bằng cách này, lướiPetri có thể mô hình hóa cấu trúc lựa chọn Tương tự như vậy, nhiều nhánh có thểđược kích hoạt trong cùng một thời điểm được minh họa trong phần được bôisáng với nhãn “parallel split” Khi thanh chuyển cháy, hai thẻ sẽ được sinh ra (mỗithẻ cho một vị trí ra), cho phép kích hoạt những hành động độc lập trong hai nhánh

đó Trạng thái của mô hình quá trình chỉ được thể hiện qua sự phân phối của cácthẻ trên những vị trí trong mô hình Mặc dù lưới Petri được thể hiện bằng đồ họanhư trên hình vẽ, tuy nhiên, chúng cũng có những định nghĩa toán học chính xáctrong ngữ cảnh thực thi của nó, và do đó nó cũng có thể hoàn toàn được sử dụng màkhông cần thể hiện đồ họa

Lưới Petri là một hình thức mô hình hóa thú vị, nó cung cấp một cân bằng tốtgiữa mô hình hóa và khả năng phân tích [1] Để phục vụ bài toán kiểm tra sự phùhợp, định nghĩa của lưới Petri được gán nhãn được đưa ra Một biến thể của lướiPetri cổ điển, mô tả tốt hơn những hành động tổng quát của những hệ thống đồng thời

Định nghĩa 1.2 (Lưới Petri được gán nhãn): Lưới Petri được gán nhãn là một bộ

sự kiện trong nhật ký đã được dự kiến nhãn hành động của nó Tiếp theo đó, sửdụng những khái niệm trên để liên kết mô hình quá trình và nhật ký sự kiện bởigiả định rằng tập những nhãn hành động trong nhật ký sự kiện (A) và tập nhãn trong

mô hình quá trình trực quan (L) được so sánh với nhau, tức là giả định A = L

Để hình thức quá trình gán nhãn, khái niệm tập nhãn mô hình và tập nhãn chuỗicần được định nghĩa

Định nghĩa 1.3 (Nhãn mô hình): Cho một mô hình quá trình trực quan (T,L,l),

tập nhãn mô hình được định nghĩa như sau: ; trong đó

dom (l) là miền giá trị của l ().

Định nghĩa 1.4 (Nhãn chuỗi): Cho một nhật ký sự kiện E, tập nhãn chuỗi

được định nghĩa ∪ trong đó set() là hàm chuyển chuỗi thành tập hợpthành phần

Như vậy tập nhãn mô hình là tập con của tập nhãn L được gán cho những tác

vụ trong mô hình trực quan, tức là ⊆ tương tự ⊆

Hình 1.10: Minh họa không gian ánh xạ của mô hình và nhật ký sự kiện

Có thể thấy, không phải nhất thiết mọi nhãn mô hình phải thực sự đượcquan sát Ví dụ, nó có thể xảy ra như là một hành động thay thế nào đó trong môhình quá trình trực quan, nhưng đã không được ghi nhận bởi một nhật ký sự kiện.Trong hình trên (a) là tập những nhãn không được quan sát (nhưng thực tế là có thểxảy ra) của mô hình quá trình trực quan (b) Những nhãn đượcquan sát liên kết với mô hình quá trình trực quan ∩ (c) có thể lànhững trường hợp mà những sự kiện trong nhật ký mà những nhãn hành động của nótrong không được liên kết với bất kì tác vụ nào được quan sát trong

mô hình quá trình trực quan Những lý do dẫn đến điều này có thể là những hànhđộng trong quá trình kinh doanh thực tế thường được ghi lại ở một mức độ cụ thểhơn là chúng được thể hiện trong mô hình quá trình Nhật ký sự kiện có thể bao gồmmột số loại sự kiện mang tính giai đoạn của một hành động như lập lịch, bắt đầu,hay hoàn thành,… trong khi đó, trong mô hình quá trình những hành động tương ứngchỉ được thể hiện bởi một tác vụ đơn duy nhất mà không chia ra những giai đoạn cụthể Hơn nữa, có thể có các sự kiện ở mức độ thấp liên quan đến những mã lỗi vàthông điệp hệ thống Vì vậy, nhật ký sự kiện nằm ngoài phạm vi của mô hình, ví dụnhư tập (c) thường bi loại bỏ, điều này được thực thi hoặc trong bước lọc trước khi

áp dụng thuật toán phát hiện quá trình, hoặc trong bước ánh xạ một mô hình quátrình và nhật ký sự kiện đã có Trong quá trình ánh xạ, ta chỉ xem xét những ánh xạtới miền giá trị của , những nhãn hành động ngoài bị loại bỏ

1.4 Quan hệ giữa kiểm tra sự phù hợp với phù hợp kinh doanh và kiểm toán

Khai phá quá trình kết nối khai phá dữ liệu với mô hình hóa quá trình kinhdoanh, do đó tồn tại quan hệ giữa kiểm tra sự phù hợp với phù hợp kinh doanh vàkiểm toán

Mục đích của phù hợp kinh doanh là đảm bảo rằng hệ thống thông tin và quátrình kinh doanh thực tế là phù hợp tốt Con người nên được hỗ trợ bởi hệ thốngthông tin hơn là làm việc sau lưng nó để thu được những thứ đã được thực hiện rồi.Không may là thường có những chênh lệch giữa hệ thống thông tin ở một bên vànhững quy trình thực tế và nhu cầu của người lao động và quản lý ở một bên Cónhiều lý do như Thứ nhất hầu hết các tổ chức sử dụng phần mềm sản phẩm, tức lànhững phầm mềm chung không được phát triển cho một tổ chức cụ thể Mặc dùnhững hệ thống này đã được cấu hình nhưng những nhu cầu cụ thể của mỗi một tổchức là khác nhau so với những gì đã được hình dung bởi những nhà phát triển phầnmềm Thứ hai, những quy trình có thể thay đổi nhanh hơn hệ thống thông tin, do ảnhhưởng từ bên ngoài Cuối cùng có thể có những bên liên quan khác nhau trong tổchức, có những yêu cầu mâu thuẫn, tức là nhà quản lý thì muốn thực thi một thủ tụccông việc cố định trong khi một người làm việc có kinh nghiệm thì lại muốn có mộtthủ tục mềm dẻo hơn để phục vụ khách hàng tốt hơn

Kiểm tra sự phù hợp có thể hỗ trợ trong việc cải thiện sự liên kết giữa hệthống thông tin, quá trình kinh doanh và tổ chức Bằng việc phân tích quy trình thực

tế và dự đoán những khác biệt, những hiểu biết mới có thể thu được cho thấy làm thếnào để cải tiến sự hỗ trợ bởi hệ thống thông tin

Thuật ngữ kiểm toán chỉ việc đánh giá cách thức tổ chức và những quy trìnhhoạt động trong một doanh nghiệp Nó được thực hiện để kiểm tra xem những quytrình kinh doanh có được thực hiện trong một phạm vi nhất định được thiết lập bởinhà quản lý, chính quyền hay những bên liên quan hay không Sự vi phạm những quytắc này có thể chỉ ra gian lận, sơ suất, rủi ro và thiếu hiệu quả Theo truyền thống thìkiểm toán viên chỉ có thể đảm bảo rằng quy trình kinh doanh được thực thi trongphạm vi xác định được thiết lập Tuy nhiên ngày nay những thông tin chi tiết vềquy trình đang được ghi lại trong những hình thức nhật ký sự kiện, cơ sở dữ liệu,các bản ghi giao dịch, kho dữ liệu,… do đó hình thức kiểm tra các mẫu nhỏ ngoạituyến không còn phù hợp nữa, thay vào đó, tất cả các sự kiện trong quy trình kinhdoanh có thể được đánh giá và công việc này có thể được thực thi trong khi quy trìnhvẫn đang vận hành Tính

sẵn có của dữ liệu nhật ký sự kiện và những kỹ thuật khai phá quá trình nâng cao chophép những hình thức mới của kiểm toán Khai phá quá trình nói chung và kiểm tra sựphù hợp nói riêng cung cấp những cách thức có thể làm được như vậy.

1.5 Một số ứng dụng khác của kiểm tra sự phù

hợp

Ngoài sự quan hệ mật thiết giữa kiểm tra sự phù hợp và phù hợp kinh doanhcũng như kiểm toán doanh nghiệp kiểm tra sự phù hợp cũng được sử dụng chonhiều mục đích khác như:

Sửa mô hình: khi mà mô hình quá trình và nhật ký sự kiện không đồng nhất về

quy trình, và giả sử rằng, những gì phản ánh trong nhật ký sự kiện là phù hợp hơntrong thực tế kinh doanh, thì những điểm sai lệch, tương đồng trong kiểm tra sự phùhợp có thể giúp ta chỉnh sửa lại mô hình cho phù hợp hơn với thực tế

Đánh giá thuật toán phát hiện quá trình: những thuật toán phát hiện quá trình

nhằm mục đích phát hiện ra những mô hình quá trình từ những nhật ký sự kiện đã

có, do đó kiểm tra sự phù hợp giữa mô hình quá trình được sinh ra và nhật ký sự kiệnban đầu giúp phản ánh tính chính xác của thuật toán được áp dụng

1.6 Tóm tắt chương một

Trong chương này, khóa luận đã giới thiệu về khai phá quá trình, bài toán kiểmtra sự phù hợp, và những khái niệm liên quan Đồng thời, khóa luận cũng đã trìnhbày về quan hệ giữ kiểm tra sự phù hợp với phù hợp kinh doanh và kiểm toándoanh nghiệp, cũng như một số ứng dụng của nó

Trong chương tiếp theo, khóa luận sẽ trình bày chi tiết làm thế nào để đánh giá

sự phù hợp, những độ đo được sử dụng trong đánh giá sự phù hợp và trình bày vềphương pháp phát lại được áp dụng để tính toán các độ đo đó

Chương 2: HƯỚNG TIẾP CẬN GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN

2.1 Độ đo đánh giá sự phù hợp của mô hình quá trình và nhật ký sự kiện

Xem xét ví dụ sau về quá trình yêu cầu bồi thường trong một công ty bảo hiểm

Nó mô tả một thủ tục tưởng tượng (nhưng cũng có thể là thực tế) và đưa ra cấu trúcluồng điều khiển liên quan đến ngữ cảnh của kiểm tra sự phù hợp

Hình 2.1: Ví dụ mô hình lưới Petri mô tả quá trình bồi thường của một công ty

Theo Hình 2.1, đầu tiên có hai tác vụ cùng mang nhãn “Set Checkpoint” (sửdụng A như là cách viết tắt của nhãn đó) Nó có thể được dùng như một hành động saolưu tự động trong bối cảnh của một hệ thống giao dịch Tức là hoạt động A đượcthực hiện ngay từ đầu để xác định một điểm quay lui nguyên tố được kích hoạt củatoàn bộ quá trình, và ở cuối để đảm bảo độ bền vững của kết quả Sau đó, quy trìnhkinh doanh thực tế bắt đầu với sự phân biệt yêu cầu bồi thường giá trị thấp hay yêucầu bồi thường giá trị cao, được kí hiệu là B và C trong hình vẽ Chính sách của kháchhàng luôn được kiểm tra (D), nhưng trong trường hợp yêu cầu bồi thường có giá trịcao, cần bổ xung tư vấn của chuyên gia (G) và sau đó yêu cầu bồi thường được kiểmtra chi tiết hơn (H), hai tác vụ hoàn thành E và F có thể được xem như hai quá trìnhcon khác nhau tham gia đưa ra quyết định và thanh toán tiềm năng Chú ý rằng sựlựa chọn giữa E và F bị ảnh hưởng bởi sự lựa chọn giữa B và C (tức là mô hìnhkhông thuộc vào lớp free choice - lựa chọn tự do)

Ta xem xét ba ví dụ nhật ký sự kiện cho quá trình được mô tả ở trên, điều này là

có thể vì chỉ có quan điểm luồng điều khiển được xem xét ở đây Chú ý rằng không

có một nhật ký sự kiện nào có chứa chuỗi ACGHDFA mặc dù mô hình cho phépchuỗi đó điều này cũng dễ hiểu bởi lẽ không một nhật ký sự kiện nào có thể thểhiện tất cả

các chuỗi có thể, bởi vì mô hình quá trình thường cho phép nhiều hơn những trườnghợp quan sát được.

Hình 2.2: Những nhật ký sự kiện của quá trình bồi thường

Câu hỏi chiếm ưu thế nhất trong ngữ cảnh của kiểm tra sự phù hợp là liệu quátrình kinh doanh thực tế có phù hợp với hành vi được quy định, tức là liệu nhật ký sựkiện có phù hợp với mô hình Đối với mô hình ví dụ, nó dường như phù hợp với nhật

ký sự kiện L1, vì mọi chuỗi trong L1 đều có thể được liên kết với một đường đi hợp

lệ trên mô hình từ vị trí “Start” đến “End” Nhật ký sự kiện L2 không khớp hoàn toànbởi vì những chuỗi ACHDFA và ACDHFA thiếu sự thực thi của hành động G, trongkhi nhật ký sự kiện L3 thậm chí không bao gồm một chuỗi nào tương ứng với hành

vi được quy định Bằng một cách nào đó, dường như L3 không phù hợp bằng L2, vàcần thiết đo lường mức độ phù hợp theo quan niệm trực giác của sự phù hợp

Hình 2.3: Ví dụ về mô hình quá chính xác và quá chung chung

Có những chiều định tính khác nhau của sự phù hợp, mà có thể minh họa bằngviệc liên kết nhật ký L2 với mô hình M2 và M3 (trong Hình 2.3) Mặc dù nhật ký phùhợp tốt với 2 mô hình, tức là những chuỗi sự kiện trong nhật ký có thể được khớphoàn hảo với chuỗi thực thi hợp lệ của những tác vụ trong mô hình Chúng dường

không phù hợp trong việc mô tả các quá trình quản lý bồi thường bảo hiểm Mô hìnhM2 quá chung chung, nó bao gồm quá nhiều hành vi thêm, nó cho phép những chuỗitùy ý của các hành động A, B, C, D, E, F, G, H Trong khi đó mô hình M3 không chophép thêm bất kỳ chuỗi nào không được quan sát trong nhật ký, nó chỉ liệt kê nhữngchuỗi có thể thay vì thể hiện các hành vi quy định trong một cách có ý nghĩa Do đó

nó không cung cấp một hiểu biết tốt hơn về mô hình quá trình Điều này cho thấyrằng các mô hình phù hợp cần phải là một đại diện tốt của những hành vi được quansát

Do đó cần phải đánh giá sự phù hợp của mô hình trên nhiều góc độ khác nhau:

Hình 2.4: Những góc độ đánh giá sự phù hợp

Theo WMP Van der Aalst và cộng sự [4, 6, 13, 14, 16], việc đánh giá mô hình cóthể diễn ra trong những chiều trực giao sau: fitness, precision/generalization vàstructure

Fitness: cho biết bao nhiêu hành vi được quan sát là phù hợp với mô hình Tức

là mô hình sinh ra được càng nhiều hành vi được quan sát trong nhật ký sự kiện càngtốt) Ví dụ một mô hình M5 chỉ sinh được một chuỗi ABCDEA mà không sinh đượccác chuỗi khác có trong nhật ký sự kiện, như vậy nó có độ đo fitness thấp

Precision/generalization: cho biết mô hình là quá tổng quát hay quá chính xác.

Tức là mô hình sinh ra càng ít hành vi không được quan sát trong nhật ký sự kiệncàng tốt Ví dụ: một mô hình M2 cho phép thực hiện tất cả các hành động từ A - Htheo bất kí thứ tự nào, thì mô hình đó có độ fitness cao nhưng lại có độ precision thấp.Hơn nữa ví dụ một mô hình M3 chỉ cho phép thực thi đúng 5 chuỗi trong nhật ký sựkiện, do đó không có sự tổng quát hóa nào được thực hiện trong mô hình đó

Structure: thể hiện sự phù hợp cấu trúc của mô hình Tức là mô hình mô tả các

hành vi với cấu trúc càng đơn giản và gọn gàng càng tốt Được xác định qua những từvựng trong ngôn ngữ mô hình hóa Có nhiều cách để thể hiện cùng một hành vitương tự, và có thể có cách phù hợp hay ít phù hợp hơn Ví dụ một mô hình M3

có độ đo fitness và precision cao nhưng lại chứa quá nhiều sự kiện trùng lặp thì sẽkhiến nó khó hiểu đối với người dùng

2.2 Hướng tiếp cận dựa trên phương pháp phát lại trong bài toán kiểm tra sự phù hợp của mô hình quá trình và nhật ký sự kiện.

Hình 2.5: Ý tưởng phương pháp phát lại

Phương pháp phát lại:

Phương pháp này sử dụng một nhật ký sự kiện và một mô hình quá trình như là

dữ liệu đầu vào Nhật ký sự kiện này được phát lại bên trên mô hình quá trình Tức làcho từng dấu vết trong nhật ký sự kiện đi qua mô hình quá trình, theo đúng trình

tự những sự kiện trong từng dấu vết đó Bằng cách kiểm tra kết quả của quá trìnhphát lại để định lượng được các độ đo đã trình bày ở trên