এই ব্লগ পোস্টটি পরীক্ষা করে দেখায় যে কীভাবে প্রক্রিয়া খনন ইভেন্ট লগ বিশ্লেষণের মাধ্যমে ব্যবসায়িক কার্যক্রমে অদক্ষতা চিহ্নিত করে এবং প্রক্রিয়া মডেলগুলির পরিবর্তন এবং সম্প্রসারণের মাধ্যমে বাস্তব প্রক্রিয়া উন্নতির দিকে পরিচালিত করে।
একটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া বলতে গ্রাহক মূল্য তৈরির জন্য একটি এন্টারপ্রাইজ বা প্রতিষ্ঠান যে সমস্ত কাজের ক্রম সম্পাদন করে তা বোঝায়। এই কাজের ক্রমকে একটি কর্মপ্রবাহ হিসেবে চিত্রিত করার পদ্ধতিকে প্রক্রিয়া মডেলিং বলা হয় এবং ফলস্বরূপ চিত্রটিকে একটি প্রক্রিয়া মডেল বলা হয়। প্রক্রিয়া মডেলগুলিতে কার্য কার্যকলাপ এবং তাদের মধ্যে পথ থাকে। এর উপর ভিত্তি করে, প্রক্রিয়া মডেলটি দক্ষতার সাথে পরিচালিত হয় তা নিশ্চিত করার জন্য যাচাই, বিশ্লেষণ, সংশোধন, পরিপূরক এবং উন্নত করা প্রয়োজন। প্রক্রিয়া খনন এই উন্নতি প্রচেষ্টার মধ্যে ব্যবহৃত একটি কৌশল। প্রক্রিয়া খনন পূর্ব-নির্ধারিত প্রক্রিয়া মডেল (প্রকৃত ইভেন্ট লগ সংগ্রহের আগে) এবং ডেটা-কেন্দ্রিক বিশ্লেষণ কৌশল যেমন ডেটা মাইনিং যা প্রক্রিয়াটিকে বিবেচনা করে না তার মধ্যে ব্যবধান পূরণ করে।
প্রক্রিয়া খনন হল তথ্য ব্যবস্থার মাধ্যমে প্রাপ্ত ইভেন্ট লগ থেকে প্রক্রিয়া সম্পর্কিত মূল্যবান তথ্য আহরণের কাজ। ইভেন্ট লগগুলি তথ্য ব্যবস্থার মধ্যে জমা হওয়া ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া সম্পাদনের রেকর্ডগুলিকে বোঝায়, যা প্রক্রিয়া খননের সূচনা বিন্দু হিসেবে কাজ করে। ইভেন্ট লগগুলিকে সারি এবং কলাম দ্বারা গঠিত দ্বি-মাত্রিক টেবিল হিসাবে উপস্থাপন করা হয়। ব্যবসায়িক কার্যকলাপ দ্বারা উত্পন্ন ইভেন্টগুলি সারি হিসাবে যুক্ত করা হয় এবং প্রতিটি কলাম সংশ্লিষ্ট ইভেন্টের বৈশিষ্ট্যগুলি রেকর্ড করে। রেকর্ড করা অপরিহার্য বৈশিষ্ট্যগুলি হল কেস আইডি, কার্যকলাপের নাম এবং ঘটনার সময়; বিভিন্ন বিশ্লেষণের জন্য অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে। ইভেন্ট লগগুলি কেবলমাত্র কাঁচা ডেটা যা ব্যবহারকারীদের জন্য সরাসরি কার্যকর তথ্য সরবরাহ করে, যা একটি প্রক্রিয়াকে বিশ্লেষণযোগ্য তথ্যে রূপান্তরিত করার প্রয়োজন হয়। প্রক্রিয়া খনন তিন ধরণের অন্তর্ভুক্ত করে: প্রক্রিয়া আবিষ্কার, সম্মতি যাচাইকরণ এবং প্রক্রিয়া উন্নতি।
প্রক্রিয়া আবিষ্কার বলতে এমন একটি কাজকে বোঝায় যেখানে একজন প্রক্রিয়া বিশ্লেষক ইভেন্ট লগ থেকে একটি প্রক্রিয়া মডেল বের করার জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করেন; বিশ্লেষক নির্দিষ্ট ডোমেন জ্ঞানের প্রয়োজন ছাড়াই এই কাজটি সম্পাদন করতে পারেন। যদি উদ্ভূত প্রক্রিয়া মডেলটি অত্যধিক জটিল হয়, যা অর্থপূর্ণ বিশ্লেষণকে কঠিন করে তোলে, তাহলে ফাজি মাইনিং বা ক্লাস্টারিংয়ের মতো কৌশল প্রয়োগ করা যেতে পারে। ফাজি মাইনিং কম কার্যকর ফ্রিকোয়েন্সি সহ ক্রিয়াকলাপগুলি সরিয়ে বা মার্জ করে এবং ক্রিয়াকলাপগুলির মধ্যে পাথগুলি বাদ দিয়ে প্রক্রিয়া মডেলকে সহজ করে তোলে। এই প্রক্রিয়া চলাকালীন, প্রক্রিয়া মডেলে উপস্থিত ক্রিয়াকলাপ এবং পাথগুলির জন্য থ্রেশহোল্ড সেট করা যেতে পারে যাতে এর জটিলতা নিয়ন্ত্রণ করা যায়। ক্লাস্টারিং এমন একটি কৌশল যা একই ধরণের কেসগুলিকে একসাথে গোষ্ঠীভুক্ত করে। সম্পূর্ণ ইভেন্ট লগ থেকে একটি প্রক্রিয়া বের করার সময় একটি জটিল প্রক্রিয়া মডেল তৈরি হয়, ইভেন্ট লগটিকে একাধিক অংশে ভাগ করার জন্য ক্লাস্টারিং প্রয়োগ করা যেতে পারে। এই উপবিভক্ত ইভেন্ট লগগুলিতে প্রক্রিয়া আবিষ্কার কৌশল প্রয়োগ করলে প্রক্রিয়া মডেলের জটিলতা হ্রাস পায়।
ফিটনেস যাচাইকরণ হল বিদ্যমান প্রক্রিয়া মডেল থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের সাথে ইভেন্ট লগ বিশ্লেষণের ফলাফলের তুলনা করার পদ্ধতি যা ফলাফলের দুটি সেটের মধ্যে সামঞ্জস্যের মাত্রা নির্ধারণ করে। এই প্রক্রিয়ায়, বিদ্যমান প্রক্রিয়া মডেল এবং ইভেন্ট লগ থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের মধ্যে অসঙ্গতি দেখা দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বিদ্যমান প্রক্রিয়া মডেলটি উপযুক্ত হলেও, এমন কিছু ক্ষেত্রে থাকতে পারে যেখানে কাজের জন্য দায়ী কর্মীরা এটি মেনে চলেন না। এই ধরনের ক্ষেত্রে, বাস্তব জগতে ঘটে যাওয়া প্রকৃত কাজের অনুশীলনগুলি সংশোধন করতে হবে।
বিপরীতভাবে, যদি ইভেন্ট লগ বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি আরও উপযুক্ত বলে মনে করা হয়, তবে বিদ্যমান প্রক্রিয়া মডেলটি পরিবর্তন করতে হবে। প্রক্রিয়া বর্ধন দুটি ধরণের মধ্যে বিভক্ত: বিদ্যমান প্রক্রিয়া মডেলটিকে "পরিবর্তন" করা, এবং ইভেন্ট লগ বিশ্লেষণ থেকে প্রাপ্ত পরিপূরক তথ্য, যেমন কার্য সম্পাদনের সময় বা কর্মীদের যোগ করে আবিষ্কৃত প্রক্রিয়া মডেলটিকে "প্রসারিত" করা।
এক্সটেনশনের একটি উদাহরণ হল ইভেন্ট লগ থেকে প্রাপ্ত প্রক্রিয়া মডেলের মধ্যে বাধা এবং পুনর্নির্মাণের প্রবাহকে কল্পনা করা। এটি প্রক্রিয়ার মধ্যে সমস্যাযুক্ত ক্ষেত্রগুলির স্পষ্ট সনাক্তকরণ সক্ষম করে।
ডেটা সায়েন্সের উপর ভিত্তি করে তৈরি প্রক্রিয়া খনন প্রক্রিয়া বিশ্লেষকদের ব্যবসায়িক বিশেষজ্ঞদের সাথে সহযোগিতা করে একটি কোম্পানির ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার সমস্যাগুলি নির্ণয় করতে এবং উন্নতির কৌশলগুলি অর্জন করতে সক্ষম করে। তথ্য ব্যবস্থা এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তির সাম্প্রতিক অগ্রগতির সাথে সাথে, প্রক্রিয়া খনন অ্যাপ্লিকেশনের পরিধি প্রসারিত হচ্ছে। এটি ক্রমবর্ধমানভাবে উদ্যোগের মধ্যে কর্মক্ষম দক্ষতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের নির্ভুলতা বৃদ্ধির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হিসাবে ব্যবহৃত হচ্ছে।
