A Visualization Framework for Designing Process Mining Diagrams

Sündmuslogid sisaldavad väärtuslikku informatsiooni äriprotsesside seisundi kohta. Informatsioonile ligi pääsemiseks peab andmestiku viima arusaadavale kujule. Protsissikaeve tööriistad kasutavad erinevaid diagramme, mis toetavad sündmuslogide visuaalset uurimist. Nende diagrammide kujundamine ei ole lihtne ülesanne, sest tihti ei tea arendaja ega kasutaja, kus huvipakkuv informatsioon võib asuda. Seepärast peavad diagrammid olema paindlikud, kuid samas lihtsad ja intuitiivsed, et nii analüütikud kui ka mitteasjatundjad saaksid tööriista kasutada. Antud töö uurib olemasolevate protsessikaeve diagrammide kujundusi ja kuidas need kujundused on autorite poolt põhjendatud. Töös tutvustatakse ka raamistikku, mis on välja töötatud selleks, et lihtsustada ja täiustada protsessikaeve diagrammide kujundamist. See põhineb andmete visualiseerimise teoorial ja visualiseerimise praktikatel protsessikaeves. Raamistiku tõhusust on katsetatud juhtumuuringus.Event logs hold valuable information about the health of business processes. In order to access this information, raw data must be transformed to a comprehensible format. Process mining tools use various diagrams to support visual exploration of process logs. Designing such diagrams is not an easy task because oftentimes neither the developer nor user know where interesting or intriguing information lays. Therefore, the diagrams require thoughtful designs that on the one hand allow flexible exploration, and on the other hand, are simple and intuitive to use for analysts as well as non-experts. This work takes a look into existing solutions of process mining visualizations and the design decisions the visualizations are based on. A framework is proposed to simplify and improve the design process for process mining diagrams. It is based on data visualization theory as well as visualization practices in process mining. The effectiveness of the framework is tested in a case study

Interactive visualization of business processes

Today’s Process-Aware Information Systems (PAIS) logs huge amount of data. The data contains a set of activities that are actual executed with in a business process. For example place a request for unemployment claim or pay compensation. This is a starting point for doing the analysis of a business process using Process Mining techniques. In Process Mining, one technique named LogOnMapReplay, which is dynamically visualizing the executed business processes by producing a process movie. This tool is a prototype that’s why it comes along with various limitations and missing functionalities. This report describes the steps taken to overcome the limitations of the tool. It also describes design and implementation of various functionalities developed on LogOnMapReplay tool. This report also describes an evaluation conducted on UWV unemployment business process to find the usefulness and intuitiveness of the tool

A Data-driven Methodology Towards Mobility- and Traffic-related Big Spatiotemporal Data Frameworks

Human population is increasing at unprecedented rates, particularly in urban areas. This increase, along with the rise of a more economically empowered middle class, brings new and complex challenges to the mobility of people within urban areas. To tackle such challenges, transportation and mobility authorities and operators are trying to adopt innovative Big Data-driven Mobility- and Traffic-related solutions. Such solutions will help decision-making processes that aim to ease the load on an already overloaded transport infrastructure. The information collected from day-to-day mobility and traffic can help to mitigate some of such mobility challenges in urban areas. Road infrastructure and traffic management operators (RITMOs) face several limitations to effectively extract value from the exponentially growing volumes of mobility- and traffic-related Big Spatiotemporal Data (MobiTrafficBD) that are being acquired and gathered. Research about the topics of Big Data, Spatiotemporal Data and specially MobiTrafficBD is scattered, and existing literature does not offer a concrete, common methodological approach to setup, configure, deploy and use a complete Big Data-based framework to manage the lifecycle of mobility-related spatiotemporal data, mainly focused on geo-referenced time series (GRTS) and spatiotemporal events (ST Events), extract value from it and support decision-making processes of RITMOs. This doctoral thesis proposes a data-driven, prescriptive methodological approach towards the design, development and deployment of MobiTrafficBD Frameworks focused on GRTS and ST Events. Besides a thorough literature review on Spatiotemporal Data, Big Data and the merging of these two fields through MobiTraffiBD, the methodological approach comprises a set of general characteristics, technical requirements, logical components, data flows and technological infrastructure models, as well as guidelines and best practices that aim to guide researchers, practitioners and stakeholders, such as RITMOs, throughout the design, development and deployment phases of any MobiTrafficBD Framework. This work is intended to be a supporting methodological guide, based on widely used Reference Architectures and guidelines for Big Data, but enriched with inherent characteristics and concerns brought about by Big Spatiotemporal Data, such as in the case of GRTS and ST Events. The proposed methodology was evaluated and demonstrated in various real-world use cases that deployed MobiTrafficBD-based Data Management, Processing, Analytics and Visualisation methods, tools and technologies, under the umbrella of several research projects funded by the European Commission and the Portuguese Government.A população humana cresce a um ritmo sem precedentes, particularmente nas áreas urbanas. Este aumento, aliado ao robustecimento de uma classe média com maior poder económico, introduzem novos e complexos desafios na mobilidade de pessoas em áreas urbanas. Para abordar estes desafios, autoridades e operadores de transportes e mobilidade estão a adotar soluções inovadoras no domínio dos sistemas de Dados em Larga Escala nos domínios da Mobilidade e Tráfego. Estas soluções irão apoiar os processos de decisão com o intuito de libertar uma infraestrutura de estradas e transportes já sobrecarregada. A informação colecionada da mobilidade diária e da utilização da infraestrutura de estradas pode ajudar na mitigação de alguns dos desafios da mobilidade urbana. Os operadores de gestão de trânsito e de infraestruturas de estradas (em inglês, road infrastructure and traffic management operators — RITMOs) estão limitados no que toca a extrair valor de um sempre crescente volume de Dados Espaciotemporais em Larga Escala no domínio da Mobilidade e Tráfego (em inglês, Mobility- and Traffic-related Big Spatiotemporal Data —MobiTrafficBD) que estão a ser colecionados e recolhidos. Os trabalhos de investigação sobre os tópicos de Big Data, Dados Espaciotemporais e, especialmente, de MobiTrafficBD, estão dispersos, e a literatura existente não oferece uma metodologia comum e concreta para preparar, configurar, implementar e usar uma plataforma (framework) baseada em tecnologias Big Data para gerir o ciclo de vida de dados espaciotemporais em larga escala, com ênfase nas série temporais georreferenciadas (em inglês, geo-referenced time series — GRTS) e eventos espacio- temporais (em inglês, spatiotemporal events — ST Events), extrair valor destes dados e apoiar os RITMOs nos seus processos de decisão. Esta dissertação doutoral propõe uma metodologia prescritiva orientada a dados, para o design, desenvolvimento e implementação de plataformas de MobiTrafficBD, focadas em GRTS e ST Events. Além de uma revisão de literatura completa nas áreas de Dados Espaciotemporais, Big Data e na junção destas áreas através do conceito de MobiTrafficBD, a metodologia proposta contem um conjunto de características gerais, requisitos técnicos, componentes lógicos, fluxos de dados e modelos de infraestrutura tecnológica, bem como diretrizes e boas práticas para investigadores, profissionais e outras partes interessadas, como RITMOs, com o objetivo de guiá-los pelas fases de design, desenvolvimento e implementação de qualquer pla- taforma MobiTrafficBD. Este trabalho deve ser visto como um guia metodológico de suporte, baseado em Arqui- teturas de Referência e diretrizes amplamente utilizadas, mas enriquecido com as característi- cas e assuntos implícitos relacionados com Dados Espaciotemporais em Larga Escala, como no caso de GRTS e ST Events. A metodologia proposta foi avaliada e demonstrada em vários cenários reais no âmbito de projetos de investigação financiados pela Comissão Europeia e pelo Governo português, nos quais foram implementados métodos, ferramentas e tecnologias nas áreas de Gestão de Dados, Processamento de Dados e Ciência e Visualização de Dados em plataformas MobiTrafficB