Designing compliant business processes with obligations and permissions. Business process management workshops.

The sequence and timing constraints on the activities in business processes are an important aspect of business process compliance. To date, these constraints are most often implicitly transcribed into control-flow-based process models. This implicit representation of constraints, however, complicates the verification, validation and reuse in business process design. In this paper, we investigate the use of temporal deontic assignments on activities as a means to declaratively capture the control-flow semantics that reside in business regulations and business policies. In particular, we introduce PENELOPE, a language to express temporal rules about the obligations and permissions in a business interaction, and an algorithm to generate compliant sequence-flow-based process models that can be used in business process design.

Declarative techniques for modeling and mining business processes..

Organisaties worden vandaag de dag geconfronteerd met een schijnbare tegenstelling. Hoewel ze aan de ene kant veel geld geïnvesteerd hebben in informatiesystemen die hun bedrijfsprocessen automatiseren, lijken ze hierdoor minder in staat om een goed inzicht te krijgen in het verloop van deze processen. Een gebrekkig inzicht in de bedrijfsprocessen bedreigt hun flexibiliteit en conformiteit. Flexibiliteit is belangrijk, omdat organisaties door continu wijzigende marktomstandigheden gedwongen worden hun bedrijfsprocessen snel en soepel aan te passen. Daarnaast moeten organisaties ook kunnen garanderen dan hun bedrijfsvoering conform is aan de wetten, richtlijnen, en normen die hun opgelegd worden. Schandalen zoals de recent aan het licht gekomen fraude bij de Franse bank Société Générale toont het belang aan van conformiteit en flexibiliteit. Door het afleveren van valse bewijsstukken en het omzeilen van vaste controlemomenten, kon één effectenhandelaar een risicoloze arbitragehandel op prijsverschillen in futures omtoveren tot een risicovolle, speculatieve handel in deze financiële derivaten. De niet-ingedekte, niet-geautoriseerde posities bleven lange tijd verborgen door een gebrekkige interne controle, en tekortkomingen in de IT beveiliging en toegangscontrole. Om deze fraude in de toekomst te voorkomen, is het in de eerste plaats noodzakelijk om inzicht te verkrijgen in de operationele processen van de bank en de hieraan gerelateerde controleprocessen. In deze tekst behandelen we twee benaderingen die gebruikt kunnen worden om het inzicht in de bedrijfsprocessen te verhogen: procesmodellering en procesontginning. In het onderzoek is getracht technieken te ontwikkelen voor procesmodellering en procesontginning die declaratief zijn. Procesmodellering process modeling is de manuele constructie van een formeel model dat een relevant aspect van een bedrijfsproces beschrijft op basis van informatie die grotendeels verworven is uit interviews. Procesmodellen moeten adequate informatie te verschaffen over de bedrijfsprocessen om zinvol te kunnen worden gebruikt bij hun ontwerp, implementatie, uitvoering, en analyse. De uitdaging bestaat erin om nieuwe talen voor procesmodellering te ontwikkelen die adequate informatie verschaffen om deze doelstelling realiseren. Declaratieve procestalen maken de informatie omtrent bedrijfsbekommernissen expliciet. We karakteriseren en motiveren declaratieve procestalen, en nemen we een aantal bestaande technieken onder de loep. Voorts introduceren we een veralgemenend raamwerk voor declaratieve procesmodellering waarbinnen bestaande procestalen gepositioneerd kunnen worden. Dit raamwerk heet het EM-BrA�CE raamwerk, en staat voor `Enterprise Modeling using Business Rules, Agents, Activities, Concepts and Events'. Het bestaat uit een formele ontolgie en een formeel uitvoeringsmodel. Dit raamwerk legt de ontologische basis voor de talen en technieken die verder in het doctoraat ontwikkeld worden. Procesontginning process mining is de automatische constructie van een procesmodel op basis van de zogenaamde event logs uit informatiesystemen. Vandaag de dag worden heel wat processen door informatiesystemen in event logs geregistreerd. In event logs vindt men in chronologische volgorde terug wie, wanneer, welke activiteit verricht heeft. De analyse van event logs kan een accuraat beeld opleveren van wat er zich in werkelijkheid afspeelt binnen een organisatie. Om bruikbaar te zijn, moeten de ontgonnen procesmodellen voldoen aan criteria zoals accuraatheid, verstaanbaarheid, en justifieerbaarheid. Bestaande technieken voor procesontginning focussen vooral op het eerste criterium: accuraatheid. Declaratieve technieken voor procesontginning richten zich ook op de verstaanbaarheid en justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Declaratieve technieken voor procesontginning zijn meer verstaanbaar omdat ze pogen procesmodellen voor te stellen aan de hand van declaratieve voorstellingsvormen. Daarenboven verhogen declaratieve technieken de justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Dit komt omdat deze technieken toelaten de apriori kennis, inductieve bias, en taal bias van een leeralgoritme in te stellen. Inductief logisch programmeren (ILP) is een leertechniek die inherent declaratief is. In de tekst tonen we hoe proces mining voorgesteld kan worden als een ILP classificatieprobleem, dat de logische voorwaarden leert waaronder gebeurtenis plaats vindt (positief event) of niet plaatsvindt (een negatief event). Vele event logs bevatten van nature geen negatieve events die aangeven dat een bepaalde activiteit niet kon plaatsvinden. Om aan dit probleem tegemoet te komen, beschrijven we een techniek om artificiële negatieve events te genereren, genaamd AGNEs (process discovery by Artificially Generated Negative Events). De generatie van artificiële negatieve events komt neer op een configureerbare inductieve bias. De AGNEs techniek is geïmplementeerd als een mining plugin in het ProM raamwerk. Door process discovery voor te stellen als een eerste-orde classificatieprobleem op event logs met artificiële negatieve events, kunnen de traditionele metrieken voor het kwantificeren van precisie (precision) en volledigheid (recall) toegepast worden voor het kwantificeren van de precisie en volledigheid van een procesmodel ten opzicht van een event log. In de tekst stellen we twee nieuwe metrieken voor. Deze nieuwe metrieken, in combinatie met bestaande metrieken, werden gebruikt voor een uitgebreide evaluatie van de AGNEs techniek voor process discovery in zowel een experimentele als een praktijkopstelling.

Bedrijfsregels voor conforme en flexibele bedrijfsprocessen.

Bedrijfsprocessen moeten enerzijds conform zijn met het bedrijfsbeleid en allerhande regelgeving en anderzijds ook flexibel genoeg zijn om het hoofd te bieden aan steeds wijzigende marktomstandigheden. Beide doelstellingen kan men realiseren door het bedrijfsbeleid en de regelgeving te expliciteren in termen van zogenaamde bedrijfsregels. Bedrijfsregels zijn uitgedrukt in een gemeenschappelijke taal: begrijpbaar aan de business-zijde en automatisch inzetbaar in de informatiesystemen aan IT-zijde. Op die manier verzekeren bedrijfsregels een betere afstemming tussen business en IT.Knowledge; Data; Business;

Declarative Process Modeling with Business Vocabulary and Business Rules

In the literature, there exist already many languages for declarative process modeling. Each language addresses only one specific business concern. In our work, we define a unified framework for declarative process modeling, consisting of a unified vocabulary, execution model, and business rule types [1]. It can be used both as an expressive informal language for documenting business concerns, and as an ontological foundation to compare and develop declarative languages

Compliant and flexible business processes with business rules.

When modeling business processes, we often implicitly think of internal business policies and external regulations. Yet to date, little attention is paid to avoid hard-coding policies and regulations directly in control-flow based process models. The standpoint of this analysis is the role of business rule modeling in achieving business process flexibility. In particular, it is argued that flexible business process models require business rules as a declarative formalism to capture the semantics of policy and regulation. Four kinds of business rules can be used as a starting point to generate less complex control-flow-based business process models. It is shown that these different kinds of business rules relate to different perspectives in the taxonomy of business process flexibility.

A new approach for discovering business process models from event logs.

Process mining is the automated acquisition of process models from the event logs of information systems. Although process mining has many useful applications, not all inherent difficulties have been sufficiently solved. A first difficulty is that process mining is often limited to a setting of non-supervised learnings since negative information is often not available. Moreover, state transitions in processes are often dependent on the traversed path, which limits the appropriateness of search techniques based on local information in the event log. Another difficulty is that case data and resource properties that can also influence state transitions are time-varying properties, such that they cannot be considered ascross-sectional.This article investigates the use of first-order, ILP classification learners for process mining and describes techniques for dealing with each of the above mentioned difficulties. To make process mining a supervised learning task, we propose to include negative events in the event log. When event logs contain no negative information, a technique is described to add artificial negative examples to a process log. To capture history-dependent behavior the article proposes to take advantage of the multi-relational nature of ILP classification learners. Multi-relational process mining allows to search for patterns among multiple event rows in the event log, effectively basing its search on global information. To deal with time-varying case data and resource properties, a closed-world version of the Event Calculus has to be added as background knowledge, transforming the event log effectively in a temporal database. First experiments on synthetic event logs show that first-order classification learners are capable of predicting the behavior with high accuracy, even under conditions of noise.Credit; Credit scoring; Models; Model; Applications; Performance; Space; Decision; Yield; Real life; Risk; Evaluation; Rules; Neural networks; Networks; Classification; Research; Business; Processes; Event; Information; Information systems; Systems; Learning; Data; Behavior; Patterns; IT; Event calculus; Knowledge; Database; Noise;

Placing Process Intelligence within the Business Intelligence Framework

Recently we have seen a trend of increasingly process-aware information systems and architectures. The application of Business Process Management ever more determines the information systems research agenda, as well as the ICT industry. As more process-related data and models become available, techniques have been introduced that attempt to extract intelligence and mine process information. In this paper, we provide an overview of existing Process Intelligence research, and position the concepts and techniques within the Business Intelligence framework, providing a common ground for both current and future research

State-of-the-art assessment on the implementations of international core data models for public administrations

Public administrations are often still organised in vertical, closed silos. The lack of common data standards (common data models and reference data) for exchanging information between administrations in a cross-domain and/or cross-border setting stands in the way of digital public services and automated flow of information between public administrations. Core data models address this issue, but are often created within the closed environment of a country or region and within one policy domain. A lack of insight exists in understanding and managing the life-cycle of these initiatives on public administration information systems for data modelling and data exchange. In this paper, we outline state-of-the-art implementations and vocabularies linked to the core data models. In particular we inventoried and selected existing core data models and identified tendencies in current practices based on the criteria creation, use, maintenance and coordination. Based on the analysis, this survey suggest research directions for policy and information management studies pointing to best practices regarding core data model implementations and their role in linking isolated data silos within a cross-country context. Finally we highlight the differences in their coordination and maintenance, depending on the state of creation and use

Declarative techniques for modeling and mining business processes.

Organisaties worden vandaag de dag geconfronteerd met een schijnbare tegenstelling. Hoewel ze aan de ene kant veel geld geïnvesteerd hebben in informatiesystemen die hun bedrijfsprocessen automatiseren, lijken ze hierdoor minder in staat om een goed inzicht te krijgen in het verloop van deze processen. Een gebrekkig inzicht in de bedrijfsprocessen bedreigt hun flexibiliteit en conformiteit. Flexibiliteit is belangrijk, omdat organisaties door continu wijzigende marktomstandigheden gedwongen worden hun bedrijfsprocessen snel en soepel aan te passen. Daarnaast moeten organisaties ook kunnen garanderen dan hun bedrijfsvoering conform is aan de wetten, richtlijnen, en normen die hun opgelegd worden. Schandalen zoals de recent aan het licht gekomen fraude bij de Franse bank Société Générale toont het belang aan van conformiteit en flexibiliteit. Door het afleveren van valse bewijsstukken en het omzeilen van vaste controlemomenten, kon één effectenhandelaar een risicoloze arbitragehandel op prijsverschillen in futures omtoveren tot een risicovolle, speculatieve handel in deze financiële derivaten. De niet-ingedekte, niet-geautoriseerde posities bleven lange tijd verborgen door een gebrekkige interne controle, en tekortkomingen in de IT beveiliging en toegangscontrole. Om deze fraude in de toekomst te voorkomen, is het in de eerste plaats noodzakelijk om inzicht te verkrijgen in de operationele processen van de bank en de hieraan gerelateerde controleprocessen. In deze tekst behandelen we twee benaderingen die gebruikt kunnen worden om het inzicht in de bedrijfsprocessen te verhogen: procesmodellering en procesontginning. In het onderzoek is getracht technieken te ontwikkelen voor procesmodellering en procesontginning die declaratief zijn. Procesmodellering process modeling is de manuele constructie van een formeel model dat een relevant aspect van een bedrijfsproces beschrijft op basis van informatie die grotendeels verworven is uit interviews. Procesmodellen moeten adequate informatie te verschaffen over de bedrijfsprocessen om zinvol te kunnen worden gebruikt bij hun ontwerp, implementatie, uitvoering, en analyse. De uitdaging bestaat erin om nieuwe talen voor procesmodellering te ontwikkelen die adequate informatie verschaffen om deze doelstelling realiseren. Declaratieve procestalen maken de informatie omtrent bedrijfsbekommernissen expliciet. We karakteriseren en motiveren declaratieve procestalen, en nemen we een aantal bestaande technieken onder de loep. Voorts introduceren we een veralgemenend raamwerk voor declaratieve procesmodellering waarbinnen bestaande procestalen gepositioneerd kunnen worden. Dit raamwerk heet het EM-BrA²CE raamwerk, en staat voor `Enterprise Modeling using Business Rules, Agents, Activities, Concepts and Events'. Het bestaat uit een formele ontolgie en een formeel uitvoeringsmodel. Dit raamwerk legt de ontologische basis voor de talen en technieken die verder in het doctoraat ontwikkeld worden. Procesontginning process mining is de automatische constructie van een procesmodel op basis van de zogenaamde event logs uit informatiesystemen. Vandaag de dag worden heel wat processen door informatiesystemen in event logs geregistreerd. In event logs vindt men in chronologische volgorde terug wie, wanneer, welke activiteit verricht heeft. De analyse van event logs kan een accuraat beeld opleveren van wat er zich in werkelijkheid afspeelt binnen een organisatie. Om bruikbaar te zijn, moeten de ontgonnen procesmodellen voldoen aan criteria zoals accuraatheid, verstaanbaarheid, en justifieerbaarheid. Bestaande technieken voor procesontginning focussen vooral op het eerste criterium: accuraatheid. Declaratieve technieken voor procesontginning richten zich ook op de verstaanbaarheid en justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Declaratieve technieken voor procesontginning zijn meer verstaanbaar omdat ze pogen procesmodellen voor te stellen aan de hand van declaratieve voorstellingsvormen. Daarenboven verhogen declaratieve technieken de justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Dit komt omdat deze technieken toelaten de apriori kennis, inductieve bias, en taal bias van een leeralgoritme in te stellen. Inductief logisch programmeren (ILP) is een leertechniek die inherent declaratief is. In de tekst tonen we hoe proces mining voorgesteld kan worden als een ILP classificatieprobleem, dat de logische voorwaarden leert waaronder gebeurtenis plaats vindt (positief event) of niet plaatsvindt (een negatief event). Vele event logs bevatten van nature geen negatieve events die aangeven dat een bepaalde activiteit niet kon plaatsvinden. Om aan dit probleem tegemoet te komen, beschrijven we een techniek om artificiële negatieve events te genereren, genaamd AGNEs (process discovery by Artificially Generated Negative Events). De generatie van artificiële negatieve events komt neer op een configureerbare inductieve bias. De AGNEs techniek is geïmplementeerd als een mining plugin in het ProM raamwerk. Door process discovery voor te stellen als een eerste-orde classificatieprobleem op event logs met artificiële negatieve events, kunnen de traditionele metrieken voor het kwantificeren van precisie (precision) en volledigheid (recall) toegepast worden voor het kwantificeren van de precisie en volledigheid van een procesmodel ten opzicht van een event log. In de tekst stellen we twee nieuwe metrieken voor. Deze nieuwe metrieken, in combinatie met bestaande metrieken, werden gebruikt voor een uitgebreide evaluatie van de AGNEs techniek voor process discovery in zowel een experimentele als een praktijkopstelling.Committee Acknowledgements Contents Samenvatting 1 Introduction 1.1 Gaining Insight into Business Processes 1.2 Structure and Contributions 2 Declarative Process Modeling 2.1 Flexibility and Compliance 2.2 Design Principles 2.3 Existing Languages 2.4 Conclusion 3 EM-BrA2CE: a Unifying Framework 3.1 Overview 3.1.1 State and State Space 3.1.2 Transition Types 3.1.3 Running Example 3.2 The EM-BrA2CE Vocabulary 3.2.1 Candidate Ontology Languages 3.2.2 SBVR as Ontology Language 3.2.3 The EM-BrA2CE Vocabulary 3.3 Execution Semantics 3.3.1 Colored Petri Nets 3.3.2 Places and Color Sets 3.3.3 Transitions 3.3.4 Unspecified semantics 3.4 Conclusion 4 Modeling and Mining within EM-BrA2CE 4.1 Documenting Business Concerns 4.1.1 Data Concerns 4.1.2 Control-flow 4.1.3 Access Control 4.1.4 Conclusion 4.2 PENELOPE 4.2.1 Preliminaries: the Event Calculus 4.2.2 Language 4.2.3 Visualization 4.2.4 Verification 4.2.5 Conclusion 4.3 Simulation 4.3.1 State Space 4.3.2 Control Flow Concerns 4.3.3 Access Control Concerns 4.3.4 The Obtained Event Logs 4.4 Declarative Process Mining 4.4.1 Process Mining Tasks 4.4.2 Declarative Mining Techniques 4.5 Conclusion 5 Declarative Process Discovery 109 5.1 Process Discovery 5.2 Related Work 5.3 Preliminaries 5.3.1 Inductive Logic Programming 5.3.2 Event logs 5.3.3 Petri nets 5.4 Step 1: Frequent Temporal Constraints 5.4.1 Frequent Temporal Constraints 5.4.2 Deriving Parallelism and Locality 5.5 Step 2: Artificial Negative Events 5.5.1 A Configurable Completeness Assumption 5.5.2 Generating Negative Events 5.6 Step 3: Learn the Preconditions 5.6.1 Process Discovery as Classification 5.6.2 The Language Bias of AGNEs 5.7 Step 4: Transformation into Petri Nets 5.7.1 Rule-level Pruning 5.7.2 Petri Net Construction 5.8 Implementation 5.9 Towards Mining Access Rules 5.10 Conclusion 6 An Evaluation of Declarative Process Discovery 6.1 New Recall and Precision Metrics 6.1.1 Existing Metrics 6.1.2 New Recall and Precision Metrics 6.2 Experimental Evaluation 6.2.1 Expressiveness 6.2.2 Robustness to Noise 6.2.3 Ability to Generalize 6.3 A Case Study 6.3.1 The Obtained Event Log 6.3.2 Validity of Assumptions 6.3.3 Results 6.4 Conclusion 7 Conclusion 7.1 Conclusion 7.2 Limitations and Future Work 7.2.1 A Configurable Completeness Assumption 7.2.2 Learning Other Transition Types 7.2.3 Declarative Process Mining Models 7.2.4 Learning from Unstructured Processesstatus: publishe

Compliant and flexible business processes with business rules

When modeling business processes, we often implicitly think of internal business policies and external regulations. Yet to date, little attention is paid to avoid hard-coding policies and regulations directly in control-flow based process models. The standpoint of this analysis is the role of business rule modeling in achieving business process flexibility. In particular, it is argued that flexible business process models require business rules as a declarative formalism to capture the semantics of policy and regulation. Four kinds of business rules can be used as a starting point to generate less complex control-flow-based business process models. It is shown that these different kinds of business rules relate to different perspectives in the taxonomy of business process flexibility.status: publishe