In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich Process Mining von einer Nischendisziplin zu einem bedeutenden Forschungsgebiet mit erheblichen Auswirkungen auf Wissenschaft und Industrie entwickelt. Process Mining ermöglicht es Unternehmen, die laufenden Geschäftsprozesse anhand historischer Ausführungsdaten zu identifizieren. Die erste Voraussetzung für jede Process-Mining-Technik ist ein Ereignisprotokoll (Event Log), ein Artefakt, das konkrete Geschäftsprozessausführungen in Form einer Abfolge von Ereignissen darstellt. Diese Protokolle (Logs) können aus den Informationssystemen der Unternehmen extrahiert werden und ermöglichen es Prozessexperten, tiefe Einblicke in die laufenden Unternehmensprozesse zu gewinnen. Unter Berücksichtigung der Abfolge der Ereignisse in diesen Protokollen (Logs) können Prozessmodelle automatisch entdeckt und mit leistungsbezogenen Informationen erweitert werden. Neben verhaltensbezogenen Informationen enthalten Ereignisprotokolle (Event Logs) auch domänenspezifische Daten, wenn auch nur implizit. Solche Daten werden jedoch in der Regel nicht in vollem Umfang genutzt. Diese Arbeit befasst sich
im Bereich Process Mining mit der Forschungslücke der Extraktion von Kontextinformationen aus Ereignisprotokollen (Event Logs), die von bestehenden Process Mining-Techniken nicht erfasst werden.

Innerhalb dieser Forschungslücke identifizieren wir vier Schlüsselprobleme, bei denen wir die Ereignisprotokolle (Event Logs) aus verschiedenen Perspektiven betrachten. Zunächst befassen wir uns mit dem Problem der Erfassung eines Ereignisprotokolls (Event Logs) ohne hinreichenden Datenbankzugang. Das zweite Problem ist die unzureichende Nutzung des in Ereignisprotokollen (Event Logs) enthaltenen Domänenwissens, das zum besseren Verständnis der generierten Prozessmodelle beitragen kann. Außerdem mangelt es an einer ganzheitlichen Darstellung der historischen Datenmanipulation auf Prozessmodellebene. Nicht zuletzt werden Prozessmodelle häufig unabhängig
von anderen Prozessmodellen betrachtet, wenn sie aus Ereignisprotokollen (Event Logs) ermittelt wurden. Dadurch können mögliche Datenabhängigkeiten zwischen Prozessen innerhalb einer Organisation übersehen werden.

Für jedes der oben genannten Probleme schlägt diese Arbeit eine eigene Methode vor. Die erste Methode ermöglicht es, ein Ereignisprotokoll (Event Log) ausschließlich anhand der Historie der auf einer Datenbank durchgeführten Transaktionen zu extrahieren, die in Form von Redo-Logs gespeichert ist. Die zweite Methode befasst sich mit der Entdeckung des zugrundeliegenden Datenmodells, das implizit in dem jeweiligen Ereignisprotokoll (Event Log) eingebettet ist, und ergänzt so mit das entdeckte Prozessmodell mit wichtigen, domänenspezifischen Informationen. Bei der dritten Methode wird auf der Ebene des Prozess-
modells erfasst, wie sich die Daten auf die laufenden Prozessinstanzen auswirken. Die vierte Methode befasst sich schließlich mit der Entdeckung der Beziehungen zwischen Geschäftsprozessen (d.h. deren Datenaustausch) auf Basis der jeweiligen Ereignisprotokolle (Event Logs), sowie mit der expliziten Darstellung solcher komplexen Abhängigkeiten in einer Geschäftsprozessarchitektur.

Alle in dieser Arbeit vorgestellten Methoden sind als Prototyp implementiert und ihre Anwendbarkeit wird anhand ihrer Anwendung auf reale Ereignisprotokolle (Event Logs) nachgewiesen.