[논문 리뷰] SQL Queries for Declarative Process Mining on Event Logs of Relational Databases

Stefan Schönig|arXiv (Cornell University)|2015. 12. 01.

Business Process Modeling and Analysis참고 문헌 10인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 관계형 데이터베이스에 저장된 관계형 이벤트 로그에서 직접 표준 SQL 쿼리를 사용하여 기반을 두고 있는 선언적 프로세스 마이닝 방법을 제안한다. 이는 효율적이고 사용자 정의가 가능한 프로세스 제약 조건 탐색을 가능하게 하며, 표준 SQL과 RelationalXES 스키마를 활용함으로써 제약 조건 유형에 제한을 두지 않고 높은 성능을 달성한다. 제어 흐름 및 자원 기반 패턴(예: 신뢰도와 지원도 지표를 제공하는 역할 기반 순서)을 모두 지원한다.

ABSTRACT

Flexible business processes can often be modelled more easily using a declarative rather than a procedural modelling approach. Process mining aims at automating the discovery of business process models. Existing declarative process mining approaches either suffer performance issues with real-life event logs or limit their expressiveness to a specific set of constaint types. Lately, with RelationalXES a relational database architecture for storing event log data has been introduced. In this technical report, we introduce a mining approach that directly works on relational event data by querying the log with conventional SQL. We provide a list of SQL queries for discovering a set of commonly used and mined process constraints.

연구 동기 및 목표

• 실생활 이벤트 로그에서 선언적 프로세스 마이닝의 성능 저하 문제를 해결하기 위해.
• 기존 방법이 제약 조건 유형을 사전 정의된 집합으로 제한하는 한계를 극복하기 위해.
• 관계형 데이터베이스에서 직접 선언적 프로세스 모델을 영구적으로 탐색할 수 있도록 하는 탄력적이고 사용자 정의 가능한 마이닝을 가능하게 하기 위해.
• 표준 SQL을 사용해 제어 흐름 및 자원 기반 제약 조건을 모두 탐색할 수 있도록 하기 위해.
• SQL 기반 쿼리 방식을 통해 조직적 관점(예: 역할)을 프로세스 마이닝에 통합하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 RelationalXES(RXES) 스키마를 사용해 관계형 데이터베이스에 저장된 이벤트 로그에서 직접 표준 SQL 쿼리를 사용해 프로세스 제약 조건을 마이닝한다.
• Declare 언어에서 흔히 사용하는 제어 흐름 제약 조건(예: Response, Precedence, 상호 배제)을 탐지하기 위한 일련의 SQL 쿼리를 정의한다.
• 이벤트 로그를 자원 역할 정보가 포함된 Relation 테이블과 조인함으로써 자원 할당 패턴으로의 마이닝을 확장한다.
• 유효한 인스턴스와 트레이스 수를 세는 서브쿼리를 사용해 지원도 및 신뢰도 지표를 계산하며, 총 트레이스 수로 정규화한다.
• 자원 역할에 기반한 순서와 응답 제약 조건을 필터링 및 시간 순서 기반으로 이벤트를 처리함으로써 역할 기반 순서 및 역할 기반 응답 제약 조건을 지원한다.
• 자기 조인(self-join)을 사용한 Log 테이블과 관련된 서브쿼리를 활용해 시간적 및 조직적 조건을 평가하는 쿼리 구조를 설계한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 표준 SQL을 사용해 대규모 관계형 이벤트 로그에서 선언적 프로세스 마이닝을 효율적으로 수행할 수 있는가?
• RQ2 제약 조건 유형을 하드코딩하지 않고도 표준 SQL 기반 쿼리로 다양한 선언적 제약 조건을 탐지할 수 있는가?
• RQ3 조직적 역할을 마이닝 과정에 통합해 역할 기반 프로세스 패턴을 탐지할 수 있는가?
• RQ4 정규화된 관계형 이벤트 데이터에서 표준 SQL을 사용해 지원도 및 신뢰도 지표를 정확하게 계산할 수 있는가?
• RQ5 성능와 표현력 측면에서 기존 선언적 마이닝 도구에 비해 SQL 기반 접근 방식이 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 관계형 데이터베이스 최적화 기능을 활용함으로써 SQL 기반 마이닝 방법은 메모리 기반 또는 전용 엔진 기반 접근 방식의 확장성 문제를 피하며 높은 성능을 달성한다.
• 표준 SQL 쿼리를 사용해 Response, Precedence, 상호 배제와 같은 일반적인 제어 흐름 제약 조건을 성공적으로 탐지한다.
• 역할 기반 순서 및 역할 기반 응답과 같은 자원 인식 제약 조건을 지원함으로써 조직적 관점의 마이닝을 가능하게 한다.
• 유효한 인스턴스와 트레이스 수를 세는 서브쿼리를 통해 지원도 및 신뢰도 지표를 정확하게 계산하며, 필터링을 위해 각각 0.7과 0.5의 임계값을 설정한다.
• 이 방법은 완전히 사용자 정의 가능하며, 기반 마이닝 엔진을 수정하지 않고도 새로운 제약 조건 유형을 위한 쿼리 확장을 가능하게 한다.
• 이 방법은 성능와 표현력 사이에 타당한 트레이드오프를 보이며, 유연성을 포기하는 대가로 속도를 얻는 기존 방법들보다 뛰어난 성능을 보여준다.