Abstract_EN:

Process Mining is a relatively new discipline at the interface between data science and business process management that allows reconstructing business processes from event data. Therefore, business processes that are realized with the help of IT systems can be mapped to a process model. In addition to the sole reengineering of the process model ("Process Discovery"), Process Mining enables a review of the extent to which a process model complies with its implementation ("Process Conformance"). In addition, existing models can be improved or extended ("Process Enhancement"). In order to be able to carry out process mining, in a first step, all available event data from different systems must be prepared and merged so that Process Mining software can read them. Integrating the event data is still a challenge to date that needs to be mastered in every business before performing Process Mining. In this thesis, scenarios for the integration of event data which can occur in real enterprises shall be researched and developed. Sources of these event logs could be, for example, tables from relational databases (possibly in a data warehouse) or textual log files generated by a process activity. Based on the developed scenarios, the student working on this thesis shall make suggestions on how to integrate these data as efficiently as possible. Deviating or additional priorities are possible and can be discussed with the supervisor.

Abstract_DE:

Process Mining ist eine relativ neue Disziplin an der Schnittstelle zwischen Data Science und Business Process Management und ermöglicht, Geschäftsprozesse aus Event-Daten zu rekonstruieren. Geschäftsprozesse, die mithilfe von IT-Systemen realisiert werden, können somit in einem Prozessmodell abgebildet werden. Neben dem alleinigen Reengineering des Prozessmodells („Process Discovery“) ermöglicht Process Mining eine Überprüfung, inwiefern ein Prozessmodell mit seiner Implementierung konform ist („Process Conformance“). Außerdem können bestehende Modelle verbessert oder erweitert werden („Process Enhancement“). Um Process Mining durchführen zu können müssen in einem ersten Schritt alle verfügbaren Event-Daten aus unterschiedlichen Systemen aufbereitet und zusammengeführt werden, sodass sie von entsprechender Software eingelesen werden können. Die Integration der Event-Daten ist bis zum heutigen Zeitpunkt eine Herausforderung, die in jedem Unternehmen vor der Durchführung von Process Mining gemeistert werden muss. In dieser Arbeit sollen Szenarien für die Integration von Event-Daten erforscht und entwickelt werden, die in realen Unternehmen vorkommen können. Quellen dieser Event-Logs könnten beispielsweise Tabellen aus relationalen Datenbanken (möglicherweise in einem Data Warehouse) oder textuelle Log-Dateien sein, welche von einer Prozessaktivität erzeugt werden. Basierend auf den entwickelten Szenarien sollen dann Vorschläge gemacht werden, wie die Integration dieser Daten möglichst effizient durchgeführt werden kann. Abweichende oder zusätzliche Schwerpunktsetzungen sind möglich und können mit dem Betreuer besprochen werden.