Mineração de Processos no Gerenciamento de Incidentes : uma revisão sistemática da literatura

Um incidente, conforme o framework de governança ITIL 4, é uma falha inesperada ou uma piora na performance de algum produto. Uma das disciplinas do ITIL 4 é a gestão de incidentes, responsável por resolvê-los num tempo acordado entre os participantes do processo e de maneira aceitável. Mineração de processos é uma técnica capaz de capturar logs de execução de processos e identificar oportunidades de melhorias, como redução de tempo e custos. Entretanto, isso nem sempre é uma tarefa trivial, sendo que determi nados fatores podem comprometer uma mineração efetiva. A mineração de processos de negócio pode ser usada para apontar pontos de gargalo no gerenciamento dos incidentes, verificar quais tipos de incidentes estão levando mais tempo para serem resolvidos, quais razões levam tais incidentes a levarem mais tempo e também pode indicar possibilidades de automação de tarefas. O objetivo deste estudo é fazer uma revisão sistemática da li teratura sobre a integração do gerenciamento de incidentes e mineração de processos de negócio a fim de investigar o estado da arte sobre estes tópicos e avaliar quão efetiva é a combinação destes.An incident, according to the ITIL 4 governance framework, is an unexpected failure or deterioration in the performance of some product. One of the disciplines of ITIL 4 is the incident management, responsible for resolving them within a time agreed between the process participants and in an acceptable manner. Business process mining is a technique capable of capturing process execution logs and identifying opportunities for improve ment, such as time and cost reduction. However, this is not always an easy task, as certain factors can compromise effective mining. Business process mining can be used to find bottlenecks on incident management, check which types of incidents are taking longer to be resolved, which reasons lead such incidents to take longer, and can also indicate pos sibilities for task automation. The aim of this work is to do a systematic literature review on the integration of incident management and business process mining in order to inves tigate the state of research on these topics and assess how effective is the combination of these

Discovering hidden errors from application log traces with process mining

Over the past decades logs have been widely used for detecting and analyzing failures of computer applications. Nevertheless, it is widely accepted by the scientific community that failures might go undetected in the logs. This paper proposes a measurement study with a dataset of 3,794 log traces obtained from normative and failure runs of the Apache web server. We use process mining (i) to infer a model of the normative log behavior, e.g., presence and ordering of messages in the traces, and (ii) to detect failures within arbitrary traces by looking for deviations from the model (conformance checking). Analysis is done with the Integer Linear Programming (ILP) Miner, Inductive Miner and Alpha++ Miner algorithms. Our measurements indicate that, although only around 18% failure traces contain explicit error keywords and phrases, conformance checking allows detecting up to 87% failures at high precision, which means that most of the errors are hidden across the traces