Intelligenter Browser für Process Mining

Bachelor Thesis

Motivation
Aus aufgezeichneten Eventlogs aus IT-Systemen und Maschinen können mittels Process Mining interessante Erkenntnisse extrahiert werden. Doch die Menge der gesammelten Daten kann mittels aktueller Verfahren nicht ohne Unterstützung analysiert werden, der Benutzer wird schlicht überfordert. Aktuelle Tools zeigen alle Daten auf einmal an, ohne sie systematisch oder intelligent filterbar zu machen. So ist das Finden von Auffälligkeiten und Schwachstellen schwierig.

Ziel
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines web-basierten intelligenten Browsers für Process Mining Daten, der eine systematische Durchsuchung der Daten ermöglicht. Denkbar ist, dass der Browser zunächst nur Teilmenge anzeigt und den Benutzer systematisch die Daten filtern lässt, oder der Browser selbst Vorschläge zur Filterung macht.

Vision
Am Ende der Arbeit ist ein intelligenter Browser für Process Mining Daten entstanden, der den Benutzer systematisch durch den Daten-Dschungel führt und so die Entdeckung von Auffälligkeiten und Schwachstellen schneller ermöglicht.

Start: 01.09.2017

Ende: 30.11.2017

Betreuer:

Alexander Seeliger (seeliger(a-t)tk.tu-darmstadt.de)

Forschungsgebiete: Telecooperation