Process mining is the application of data science technologies on transactional business data to identify or monitor processes within an organization. The analyzed data often originates from process-unaware enterprise software, e.g. Enterprise Resource Planning (ERP) systems. The differences in data management between ERP and process mining systems result in a large fraction of ambiguous cases, affected by convergence and divergence. The consequence is a chasm between the process as interpreted by process mining, and the process as executed in the ERP system. In this thesis, a purchasing process of an SAP ERP system is used to demonstrate, how ERP data can be extracted and transformed into a process mining event log that expresses ambiguous cases as accurately as possible. As the content and structure of the event log already define the scope (i.e. which process) and granularity (i.e. activity types), the process mining results depend on the event log quality. The results of this thesis show how the consideration of case attributes, the notion of a case and the granularity of events can be used to manage the event log quality. The proposed solution supports continuous event extraction from the ERP system. / Process mining är användningen av datavetenskaplig teknik för transaktionsdata, för att identifiera eller övervaka processer inom en organisation. Analyserade data härstammar ofta från processomedvetna företagsprogramvaror, såsom SAP-system, vilka är centrerade kring affärsdokumentation. Skillnaderna i data management mellan Enterprise Resource Planning (ERP)och process mining-system resulterar i en stor andel tvetydiga fall, vilka påverkas av konvergens och divergens. Detta resulterar i ett gap mellan processen som tolkas av process mining och processen som exekveras i ERP-systemet. I denna uppsats används en inköpsprocess för ett SAP ERP-system för att visa hur ERP-data kan extraheras och omvandlas till en process mining-orienterad händelselogg som uttrycker tvetydiga fall så precist som möjligt. Eftersom innehållet och strukturen hos händelseloggen redan definierar omfattningen (vilken process) och granularitet (aktivitetstyperna), så beror resultatet av process mining på kvalitén av händelseloggen. Resultaten av denna uppsats visar hur definitioner av typfall och händelsens granularitet kan användas för att förbättra kvalitén. Den beskrivna lösningen stöder kontinuerlig händelseloggsextraktion från ERPsystemet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-210710 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Selig, Henny |
| Publisher | KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-ICT-EX ; 2017:84 |
Page generated in 0.005 seconds