Semantische Normalisierung und Verschmelzung von Geschäftsprozessgraphen

- Bachelorarbeit -


Beschreibung:
Ziel der Arbeit ist es Graphen von Geschäftsprozessen die in im Json-Format vorliegen so zusammenzufassen, dass doppelt vorkommende Knoten und doppelt vorkommende Strukturen verschwinden. Somit können die Auswirkungen von Ausfällen von Geräten oder Funktionen schneller und besser erkannt werden.

Die Probleme die sich dabei ergeben sind, dass durch Menschliche Fehler bei der Modellierung eines Geschäftsprozesses, Geräte und Funktionen mehrfach in den Listen vorkommen können. Dies kann zu unübersichtlichen Daten führen. Außerdem kann es so dazu kommen, dass es bei Veränderungen von Prozessflüssen, Funktionen oder Geräten, dies nicht auf alle vorhandenen gedoppelten Geräte, Funktionen und Prozesse angewandt wird.

Ein Geschäftsprozess ist in 3 Ebenen gegliedert. Auf der obersten Ebene stehen hier die endgültigen Geschäftsprozesse. Diese werden mit der Hilfe der Funktionen (auch: Geschäftsaufgaben) auf der mittleren Ebene ausgeführt. Diese Funktionen hängen von Geräten auf der untersten Ebene ab. Funktionen können auch von mehreren Geräten abhängen.

Problemstellung:
Automatisches Zusammenfassen von Prozessgraphen mit Vergleich von Strukturen, Teilstrukturen sowie Beschreibungen, wobei bei der untersten Ebene, den Geräten begonnen wird. Außerdem sollen Rechtschreibfehler, leicht abweichende Beschreibungen für das gleiche Element sowie Eintragungen von ID oder Namen im falschen Feld erkannt und falls vorhanden mit einem richtig beschrifteten gleichen Element zusammengeführt werden. Die unterste Ebene der Geräte kann mittels eines gegebenen Geräteinventars auf Plausibilität überprüft werden. Das Netzwerkinventar wird als vollkommen richtig angesehen.

Hierzu können zum Beispiel reguläre Ausdrücke zur Erkennung von Ähnlichkeiten(u. A. gleichen Schlüsselwörtern oder dem Erkennen von Falsch eingetragenen IDs) sowie der Vergleich von Verknüpfungsstrukturen angewandt werden. Mittels regulärer Ausdrücke können Geräte der untersten Ebene im Netzwerkinventar überprüft werden, dies geschieht durch "Erkennung" von IPAdress-Strukturen und MAC-Adress-Strukturen in Beschreibungsfeldern der Geräte.

Es soll eine iterative Lösung erarbeitet werden. Es wird mit einem leeren Ausgangsgraphen begonnen, zu dem inkrementell ein oder mehrere Graphen hinzugefügt werden, welche redundanzfrei zusammengeführt werden sollen. Zwischenziel: Strukturgleiche Geschäftsgraphen erzeugen. Gleichheit der Namen und Beschreibungen ist nachranging. IDs müssen konsistent vergeben sein um Strukturgleichheit zu gewährleisten.

Anforderungen/Kenntnisse:
- Gute Programmierkenntnisse in Java
- Basiswissen in regulären Ausdrücken
- Grundverständnis von gerichteten azyklischen Graphen
- Anlegen und Verwendung von Datenstrukturen (z.B. HashMaps)
- (Optional) Kenntnisse in Ontology-Matching.

Bearbeitung:
Christina Geick

Betreuung:
Prof. Dr. Ralf Möller
Alexander Motzek, M.Sc.
Institut für Informationssysteme
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23562 Lübeck
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