[논문 리뷰] Interactive Process Identification and Selection from SAP ERP

Julian Weber, Alessandro Berti외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 01.

Business Process Modeling and Analysis인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 SAP ERP의 데이터베이스 스키마를 Neo4J에 레이블이 부여된 속성 그래프로 모델링하여, SAP ERP에서 프로세스 식별 및 테이블 선택을 자동화하는 Interactive SAP Explorer 도구를 제시한다. 도메인 전문가가 관련 프로세스(예: P2P 또는 O2C)를 탐색하고, 객체 중심 이벤트 로그 생성을 위한 관련 테이블을 추출할 수 있도록 하여, 프로세스 마이닝 설정 시 수작업을 크게 감소시킨다.

ABSTRACT

SAP ERP is one of the most popular information systems supporting various organizational processes, e.g., O2C and P2P. However, the amount of processes and data contained in SAP ERP is enormous. Thus, the identification of the processes that are contained in a specific SAP instance, and the creation of a list of related tables is a significant challenge. Eventually, one needs to extract an event log for process mining purposes from SAP ERP. This demo paper shows the tool Interactive SAP Explorer that tackles the process identification and selection problem by encoding the relational structure of SAP ERP in a labeled property graph. Our approach allows asking complex process-related queries along with advanced representations of the relational structure.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 SAP ERP 시스템에서 수작업으로 관련 프로세스와 테이블을 식별하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 프로세스 마이닝 프로젝트에서 이벤트 로그 추출을 위한 시간과 전문 지식을 줄이기 위해.
• SQL 쿼리 작성 없이 도메인 전문가가 프로세스 관련 테이블을 선택할 수 있도록 지원하기 위해.
• 프로세스 마이닝을 위한 SAP 데이터 추출의 사용성과 성능을 향상시키기 위해.
• 그래프 기반 인터페이스를 통해 SAP의 관계형 스키마를 확장 가능하고 상호작용적으로 탐색할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• SAP ERP의 관계형 스키마를 레이블이 부여된 속성 그래프로 모델링하고, 이를 Neo4J 그래프 데이터베이스에 저장한다.
• 도구는 핵심 문서 유형(예: 구매 주문)에서 시작하여 스키마 전반에 걸쳐 관련된 테이블을 식별하기 위해 그래프 탐색을 수행한다.
• 웹 기반 인터페이스를 통해 사용자가 그래프 구조를 탐색하고, 프로세스 관련 테이블 간의 관계를 시각화할 수 있다.
• 식별된 테이블 목록은 후속 컴포넌트로 전달되며, 이 컴포넌트는 SQL 기반 추출을 통해 객체 중심 이벤트 로그(OCEL)를 생성한다.
• 비기술자 사용자가 복잡한 데이터베이스 구조를 탐색하는 데 도움이 되도록 스키마의 동적 탐색과 필터링을 지원한다.
• Neo4J의 효율적인 탐색 및 레이아웃 알고리즘을 활용하여 확장 가능하고 상호작용적인 시각화를 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도메인 전문가가 깊은 데이터베이스 지식 없이 SAP ERP에서 관련된 비즈니스 프로세스를 효율적으로 식별할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 SAP의 복잡한 관계형 스키마를 상호작용 가능한 탐색과 프로세스 탐지에 효과적으로 모델링하는 가장 적절한 방법은 무엇인가?
• RQ3 그래프 기반 접근 방식이 이벤트 로그 추출을 위한 테이블 선택의 정확도와 속도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 이 도구는 SAP 데이터 추출에서 수작업 SQL 쿼리 작성에 대한 의존도를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ5 이 도구는 O2C와 P2P를 초과하여 다양한 SAP 프로세스에 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• 도구는 핵심 문서 유형(예: 구매 주문)을 완전한 프로세스 관련 테이블 세트로 매핑하여 성공적으로 구현하였다. 예를 들어, 구매 주문에 대한 EKKO 테이블과 물품 수령에 대한 EKBE 테이블이 포함된다.
• Neo4J에서의 그래프 기반 탐색은 복잡한 스키마 관계를 신속하고 직관적으로 탐색할 수 있도록 하여, 비기술자 사용자에게 사용성 향상을 이끌었다.
• 프로세스 의미에 기반한 테이블 선택 자동화를 통해 이벤트 로그 추출의 수작업을 줄였다.
• 프로토타입은 OCEL 사양을 통해 객체 중심 이벤트 로그 생성을 지원하여 고급 프로세스 마이닝 분석을 가능하게 하였다.
• 한계가 있음에도 불구하고, 특히 프로세스 식별 및 선택 측면에서 이전 접근 방식에 비해 성능과 맞춤 설정이 향상됨을 입증하였다.
• 도구의 아키텍처는 확장 가능하지만 현재는 Oracle 데이터베이스를 사용하는 SAP ECC에 국한되어 있으며, 완전한 배포를 위해서는 전용 구성 요소가 필요하다.