Using MapReduce to scale event correlation discovery for process mining

Utilisation de MapReduce pour le passage à l'échelle de la corrélation des événements métiers dans le contexte de fouilles de processus Le volume des données relatives à l'exécution des processus métiers augmente de manière significative dans l'entreprise. Beaucoup de sources de données comprennent les événements liés à l'exécution des mêmes processus dans différents systèmes ou applications. La corrélation des événements est la tâche de l'analyse d'un référentiel de journaux d'événements afin de trouver l'ensemble des événements qui appartiennent à la même trace d'exécution du processus métier. Il s'agit d'une étape clé dans la découverte des processus à partir de journaux d'événements d'exécution. La corrélation des événements est une tâche de calcul intensif dans le sens où elle nécessite une analyse approfondie des relations entre les événements dans des dépôts très grande et qui évolue de plus en plus, et l'exploration de différentes relations possibles entre ces événements. Dans cette thèse, nous présentons une technique d'analyse de données évolutives pour soutenir d'une manière efficace la corrélation des événements pour les fouilles des processus métiers. Nous proposons une approche en deux étapes pour calculer les conditions de corrélation et héritier entraîné des instances de processus de journaux d'événements en utilisant la plateforme MapReduce. Les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme s'adapte parfaitement à de grands ensembles de données.