Desarrollo y análisis de la utilización de algoritmos de minería de datos para la búsqueda de anomalías y patrones secuenciales en minería de procesos
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2011
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Durante los últimos años, la Minería de Procesos ha avanzado y crecido dentro de las áreas de estudio de las Tecnologías de Información. Estos avances han permitido a diversas empresas e instituciones realizar análisis objetivos de los procesos que llevan a cabo, a partir de los registros digitales que tengan de éstos. Sin embargo, dentro de estos avances es escaso el trabajo que se ha realizado enfocado en poder encontrar anomalías y patrones secuenciales en un proceso. Es por esto que se han aplicado dos algoritmos utilizados en el área de Minería de Datos para desarrollar dos metodologías: una para poder encontrar casos anómalos y una segunda para permitir la extracción de patrones secuenciales de un proceso. Ambas metodologías se basan en la observación de un gran número de ejecuciones del proceso analizado. Este trabajo contiene la descripción de dichas metodologías, detallando cómo deben ser procesados los datos antes del análisis, el funcionamiento de los algoritmos utilizados, los resultados obtenidos con ellos y como poder realizar una mejor interpretación de éstos. Con este trabajo se ha conseguido abarcar áreas de Minería de Procesos poco exploradas hasta hoy, entregando procedimientos y herramientas que permiten ir desde el Log de Eventos de un proceso hasta un informe final que incluya las anomalías y/o patrones secuenciales presentes en el caso, con la posibilidad de realizar análisis post-aplicación de los algoritmos. Se espera que las metodologías compartidas aquí, sean aplicadas para el análisis de diversos procesos, como también contribuyan al crecimiento de la Minería de Procesos en la búsqueda de anomalías y patrones, sirviendo para el desarrollo de nuevas herramientas y metodologías en esta área.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2011