http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B0_%D1%81_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%85%D0%BE%D0%B4%D0%B0_Process_Mining_(%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&feed=atom&action=historyАвтоматизированный анализ бизнес-процесса с применением подхода Process Mining (командный проект) - История изменений2024-03-28T11:50:20ZИстория изменений этой страницы в викиMediaWiki 1.23.2http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B0_%D1%81_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%85%D0%BE%D0%B4%D0%B0_Process_Mining_(%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=24866&oldid=prevGalinaKaleeva в 14:22, 3 октября 20172017-10-03T14:22:07Z<p></p>
<table class='diff diff-contentalign-left'>
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<tr style='vertical-align: top;'>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">← Предыдущая</td>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">Версия 14:22, 3 октября 2017</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 96:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 96:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Dmitry Morozov</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Dmitry Morozov</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>   </div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>   </div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>PwC</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>PwC<ins class="diffchange diffchange-inline">, Senior Consultant, Risk Assurance Solutions</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">Office: +7 (495) 967-60-00</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">Email: dmitry.v.morozov@ru.pwc.com</ins></div></td></tr>
</table>GalinaKaleevahttp://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B0_%D1%81_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%85%D0%BE%D0%B4%D0%B0_Process_Mining_(%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=24865&oldid=prevGalinaKaleeva: Новая страница, с помощью формы Новый_командный_проект2017-10-03T14:18:01Z<p>Новая страница, с помощью <a href="/%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F:Form/%D0%9D%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82" title="Служебная:Form/Новый командный проект">формы Новый_командный_проект</a></p>
<p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_командного_проекта<br />
|name=Автоматизированный анализ бизнес-процесса с применением подхода Process Mining<br />
|company=PwC<br />
|semester=Осень 2017<br />
|course=3<br />
|number_of_students=3-5<br />
|categorize=yes<br />
}}<br />
<br />
=== Что это за проект? ===<br />
Многие компании, в результате автоматизации бизнес-процессов, накапливают большой объём данных в ERP системах. Массивы информации, появляющейся в результате операционной деятельности компаний, могут быть использованы для многих целей, в том числе для анализа фактического состояния бизнес-процессов, а также разработки планов по их улучшению или изменению.<br />
<br />
Проект предполагает разработку рабочего прототипа инструмента, который используя алгоритмы машинного обучения и методологии Process Mining, анализирует бизнес-процесс и представляет результаты в графическом и текстовом виде.<br />
<br />
На входе такой инструмент получает набор табличных данных в виде журнала событий ERP системы по бизнес-процессу, а на выходе визуализирует бизнес-процесс компании и рассчитывает ряд показателей описательной и предиктивной аналитики. Так, например, такой инструмент может предоставлять информацию о наиболее часто встречающихся отклонениях от стандартного процесса и потенциальных причинах их появления, а также обнаруживать нетипичные и неоптимальные цепочки событий (например - риск мошенничества, области для оптимизации процесса и т.д.). Впоследствии, на базе данного прототипа планируется разработка инструмента вариативного прогнозирования (Data-driven decision making).<br />
<br />
=== Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? ===<br />
- Понимать логику и основы построения бизнес-процессов и оценивать риски возникающих отклонений;<br />
<br />
- Применять алгоритмы машинного обучения для статистической обработки системной информации;<br />
<br />
- Работать с данными из ERP систем, используемых во всех крупных компаниях (Oracle, SAP, MS Dynamics Axapta etc.);<br />
<br />
- Определять и формулировать задачи, организовывать время и работу (time- and project – management);<br />
<br />
- Познакомятся с принципом упорядочивания и очистки данных для анализа - “tidy data”;<br />
<br />
- Попрактиковаться в написании четкого и понятного кода;<br />
<br />
- Работать в команде.<br />
<br />
=== Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===<br />
Проектная команда состоит из 3-5 человек. В рамках проектной команды предполагаются следующие роли участников (однако список этим не ограничивается):<br />
<br />
- Специалист по машинному обучению<br />
<br />
- Специалист по очистке данных<br />
<br />
- Бизнес-аналитик<br />
<br />
- Специалист по оценке и анализу рисков<br />
<br />
- Менеджер проекта<br />
<br />
- Разработчик<br />
<br />
- Тестировщик<br />
<br />
Каждый участник может попробовать себя в одной или более ролей, совместив, к примеру, роль менеджера проекта и тестировщика. На первоначальном этапе планируется совместная работа по определению масштаба работ и по постановке задач с последующим их распределением.<br />
<br />
=== Компоненеты (Из каких частей состоит проект?) ===<br />
* Инициализация.<br />
<br />
* Проектирование.<br />
<br />
* Планирование.<br />
<br />
* Реализация.<br />
<br />
* Анализ и работа над полученными результатами.<br />
<br />
* Результат.<br />
<br />
=== Какие будут использоваться технологии? ===<br />
Python/Java/R/С++ или другие;<br />
<br />
Реляционные базы данных (MySql, MS SQL etc.);<br />
<br />
=== Какие начальные требования? ===<br />
Знания одного из языков программирования (Python, Java etc.);<br />
<br />
Базовые знания в области машинного обучения;<br />
<br />
=== Темы вводных занятий ===<br />
- Основы управления проектами: методы приоритизации, организации времени и разработки рабочего плана<br />
<br />
- Process Mining: основные концепции и понятия<br />
<br />
- Принципы работы с очисткой и упорядочивания данных – “tidy data”<br />
<br />
- Риск-менеджмент в организации<br />
<br />
- Презентация: структура и навыки.<br />
<br />
=== Критерии оценки ===<br />
* 8 – 10: разработан инструмент с функционалом для интерактивной визуализации процесса, расчетом ключевых показателей эффективности (KPI), поиска нетипичных\неоптимальных цепочек процесса и элементами предиктивной аналитики;<br />
<br />
* 6 – 7: разработан инструмент с функционалом для интерактивной визуализацией процесса, расчетом ключевых показателей эффективности (KPI), поиска нетипичных\неоптимальных цепочек процесса;<br />
<br />
* 4– 5: разработан инструмент с функционалом интерактивной визуализацией процесса, расчетом ключевых показателей эффективности (KPI).<br />
<br />
=== Похожие проекты ===<br />
TBA<br />
<br />
=== Контактная информация ===<br />
Dmitry Morozov<br />
<br />
PwC</div>GalinaKaleeva