Алгоритмы process mining
Обзор Подробнее. Использование многопоточных и распределенных процессов для высокоскоростной работы с большими объемами данных. Большее, чем просто контроль процессов и однофакторная оптимизация. Эти тенденции затем используются для предсказания средних, минимумов, максимумов и диапазонов для еще не проведённых измерений.
Поиск данных по Вашему запросу:
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.
Содержание:
Свежий выпуск CRN/RE
Сверхбыстрый хостинг от 69 р. Комментарии к статье Ч. Затем Oracle приобрела подразделение компании Thinking Machines, занимающегося разработкой ПО для интеллектуального анализа данных под общим названием Darwin.
Бергера, занимающегося развитием этой технологии. С момента той публикации прошло практически 7 лет. За это время многое изменилось, и сделанные еще году предположения о будущем Data Mining абсолютно все воплотились в жизнь. Технологии Data Mining появились в составе движка базы данных, начиная с Oracle 9i.
Было очевидно желание Oracle встроить алгоритмы анализа в базу данных, чтобы минимизировать потери при передаче и подготовке данных. Могучие функциональные возможности СУБД Oracle, включая многопоточность и распараллеливание, систему блокировок и изощренные механизмы разграничения прав доступа к информации, кардинально расширяли возможности Data Mining.
Поэтому реализация опции Data Mining в составе движка базы данных давало колоссальную возможность для продвижения новой технологии и решения аналитических задач. А поскольку по сути СУБД является средой разработки приложений, необходимым условием успешного развития стало наличие специального API. ODM поддерживает все этапы технологии извлечения знаний из данных, включая постановку задачи, подготовку данных, автоматическое построение моделей, анализ и тестирование результатов, использование моделей в реальных приложениях.
Существенно, что модели строятся автоматически в процессе анализа имеющейся информации об объектах, наблюдениях и ситуациях с помощью специальных алгоритмов, основанных на различных математических и статистических подходах.
Важными техническими характеристиками ODM являются: работа в архитектуре клиент-сервер, широкое использование техники параллельных вычислений, высокая степень масштабируемости. Таким образом, за 7 лет Oracle серьезно развил математическую составляющую опции Data Mining. Появились новые алгоритмы и методы, были переписаны и оптимизированы старые алгоритмы. Кроме того, появились совсем новые подходы к анализу данных, в частности, Text Mining - анализ структурированных и неструктурированных текстовых данных.
Text Mining позволяет вместе с опцией Oracle Text производить глубокий анализ текстовых документов для того, чтобы затем их классифицировать по атрибутам и кластеризовать. Еще одним нововведением стало появление BLAST-алгоритма, позволяющего искать закономерности в последовательностях букв и цифр. Технологии BLAST-анализа нашли широкое применение в естественных науках, особенно в медицине для анализа последовательностей генов и в химии для анализа химических соединений.
Кроме математической составляющей, очень широкое развитие получили интерфейсы взаимодействия пользователей и разработчиков с ODM. Таким образом функционал Oracle Data Mining можно легко и просто встраивать в любые приложения, поддерживающие эти стандарты. Истоки развития Data Mining от Oracle восходят к году, когда корпорация серьезно занялась расширением этого функционала и его инструментальных средств. На данный момент в состав Oracle Data Mining реализованы алгоритмы для следующих моделей: Классификационные модели Деревья решений Наивный Байесовский классификатор Адаптивная Байесовская сеть Метод опорных векторов Регрессионные модели Метод опорных векторов Поиск существенных атрибутов Метод минимальной длины описания Кластеризация Иерархический алгоритм k-средних Иерархический алгоритм с неизвестным число кластеров Поиск ассоциаций Априорный алгоритм Выделение признаков Алгоритм сингулярной декомпозиции Выделение аномальных выбросов Таким образом, за 7 лет Oracle серьезно развил математическую составляющую опции Data Mining.
Потому как процесс создания модели анализа достаточно трудоемок и сложен, в состав клиентского приложения Oracle Data Miner включены специальные мастера-помощники, которые позволяют пользователям легко и быстро строить адекватные модели.
Они шаг за шагом помогают пользователям пройти через все этапы data mining. С другой стороны, в язык SQL добавлены специальные функции для прогнозной аналитики.
Их можно легко и просто использовать, не надо строить никаких моделей, достаточно подать на вход выборку и указать прогнозируемые величины. Та же тенденция проявилась и в Oracle Spreadsheet Add-In, который позволяет строить прогнозы и выполнять анализ данных в режиме реального времени.
Следует отметить, что это общая тенденция для всей отрасли ИТ. Самым же важным примером этой тенденции является Oracle Real-Time Decisions, новый специальный инструмент, предназначенный для автоматизации принятия решений в режиме реального времени.
Он идеально подходит для SOA-среды и легко интегрируется в любые бизнес-процессы на предприятии. Основной его плюс - самонастраивающиеся прогностические модели, которые можно оперативно запускать через Web-сервисы. Unihost: хостинг и аренда серверов в более чем конфигурациях Один айтишник — миллион способов привлечения. Software Engineering. Операционные системы. ГиперХост — хостинг сайтов который Вы искали. Unihost: хостинг и аренда серверов в более чем конфигурациях Один айтишник — миллион способов привлечения Архив новостей.
Что лучше подарить на Новый год, электронные или механические часы? Облачная АТС для бизнеса. PR-акции, размещение рекламы — adv citforum. Пресс-релизы — pr citforum. Обратная связь Информация для авторов. Любой из материалов, опубликованных на этом сервере, не может быть воспроизведен в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав.
Process Mining: "глаз" для обеспечения порядка
Большинство бизнес-процессов сегодня выполняется с использованием информационных систем. Каждое действие фиксируется в журналах программ. Технология Process Mining даёт возможность на основе этих данных восстановить фактический алгоритм процесса и визуализировать его для последующего анализа. Process Mining позволяет избежать интервьюирования сотрудников долго и ручного моделирования процесса бизнес-аналитиком субъективно в пользу объективной оценки происходящего на основе данных информационных систем.
Process Mining distilled с примерами на базе QPR Process Analyzer
Источник: habrahabr. МЕНЮ Искусственный интеллект. Компьютерные науки Машинное обуч. Big data Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты. Модель мозга. Анализ социальных сетей Компьютерная лингвистика Лингвистика Поисковые алгоритмы. Головной мозг Нейронные сети Поведение животных Теория эволюции.
Оглавление
В данной работе представлена программа для проведения экспериментов в области process mining и тестирования алгоритмов починки моделей. Исследователи в области Process mining разрабатывают и применяют алгоритмы и подходы для извлечения и анализа бизнес процессов, которые основаны на анализе логов событий. Выделяют три основных области в рамках process mining: извлечение процессов, проверка соответствия моделей и логов событий и усовершенствование моделей. В данной статье рассматривается один из способов усовершенствования моделей, называемый починкой моделей процессов. Починка модели процесса необходима в случаях недостаточного соответствия существующей модели заданным логам событий реального процесса.
В России растет спрос на Process Mining
Экспериментальные данные, представленные в компьютерном формате в виде взаимосвязанных таблиц, нуждаются в таких процедурах их обработки анализа и обработки, которые, во-первых, делают очевидными потенциально возможные закономерности и связи между отдельными компонентами и, во-вторых, дают возможность предсказать новые факты. Однако в более широком смысле затрагиваются традиционно ключевые вопросы многомерного анализа систем:. До начала х годов основной практикой научного исследования была оценка по Р. Однако внедрение современных информационных технологий обрушило на людей колоссальные объемы разнородных данных в самых различных областях. Возник вопрос, что делать с этой информацией, поскольку ее осмысление без возможности ее эффективной обработки оказалось невозможным Дюк, Самойленко, ; Барсегян и др. Поэтому актуальной стратегией современной прикладной статистики является обработка массивов постоянно пополняемых и расширяемых данных с целью создания адекватных многофункциональных моделей изучаемых систем.
Применение MapReduce для проверки соответствия моделей процессов и логов событий
Форматы обучения по Process Mining. Ключевые эксперты:. Григорий Борисенко Директор, Отдел анализа и контроля рисков. В течение последних и лет Григорий занимается управлением проектами по анализу данных, бизнес процессов и систем. В PwC курирует направление по оказанию услуг в области анализа данных, управления качеством данных и визуализации. Григорий окончил Московский государственный университет имени М. Александр Вилкул Менеджер, Отдел анализа и контроля рисков. Александр имеет успешный опыт управления различными проектами в области анализа данных.
Process mining москва
Процессная аналитика извлечение процессов, глубинный анализ процессов, англ. Основная идея состоит в получении знаний о структуре и поведении процесса из журналов событий, создаваемых информационными системами во время функционирования. Как правило, методы процессной аналитики используются в тех случаях, когда формальное описание или модель системы отсутствуют или имеют низкое соответствие реальному поведению системы.
Руководителям крупных фирм приходится неуклонно работать над повышением эффективности бизнеса. Также для выявления качества труда опрашиваются сотрудники. Ведь имеются редко встречающиеся возможности течения процесса. При настройке работы системы для автоматического отражения всех выполняемых сотрудниками операций можно существенно увеличить эффективность труда. Рассмотрим еще один пример. Нередко многие крупные подразделения занимаются реализацией одного процесса разными методами.
Термин Process Mining ввел в обиход Вил ван дер Аалст , профессор Эйндховенского технического университета и Квинслендского технического университета, который и считается идеологом данной технологии. Ключевая задача Process Mining — восстановление и анализ фактического бизнес-процесса. В данном случае главное, чтобы процесс был полноценно автоматизирован и был интересен менеджменту с целью последующего анализа. Ruukki металлургическая компания. Проанализирован процесс обслуживания клиентов, данные загружались из двух разных систем: SAP и Salesforce, что позволило рассмотреть их в едином процессе. Были выявлены недостатки в ведении данных о клиентах в CRM, что существенно замедляло прохождение заказа.
Войдите , пожалуйста. Все сервисы Хабра. Как стать автором. Войти Регистрация.
Пока нет комментариев.