Details

Современная разработка программного обеспечения — это сложный распределенный процесс, генерирующий огромный объем данных в системах, с которыми взаимодействует разработчик. Эти данные содержат ценную информацию для анализа и оптимизации процесса. Целью данной работы является разработка комплексного подхода на основе методов Process Mining и машинного обучения для автоматизированного анализа процессов разработки ПО. В работе описаны методы интеграции и корреляции событий из разнородных источников, применены алгоритмы Process Mining для реконструкции моделей процессов и использованы методы кластеризации для выявления паттернов и аномалий без привлечения экспертных знаний. Результатом работы является целостная методика, позволяющая проводить глубокий анализ процессов, выявлять узкие места и точки риска в различных сценариях разработки.

Modern software development is a complex distributed process that generates a huge amount of data in the systems with which the developer interacts. This data contains valuable information for analyzing and optimizing the process. The purpose of this work is to develop an approach based on Process Mining and machine learning methods for automated analysis of software development processes. The paper describes methods for integrating and correlating events from heterogeneous sources, application of Process Mining algorithms to reconstruct process models, and usage of clustering methods to identify patterns and anomalies without involving expert knowledge. The result of the work is a holistic methodology that allows for in-depth analysis of processes, identifying bottlenecks and risk points in various development scenarios.