プロセスマイニングとは何ですか？

processプロセスマイニングは、情報システムイベントログからビジネスプロセスが抽出され、分析される手法です。これは、新しいプロセスを発見し、既存のプロセスをワークフローモデルと比較し、プロセスを改善する目的で採用されているビジネスプロセス管理の実践です。イベントログのデータマイニングは、他の方法で得られない可能性のある貴重な情報を生成する可能性があります。processプロセスマイニングには3つのカテゴリがあります。1つ目は発見モデルです。これは、以前は未知または文書化されていないプロセスを発見することを含むため、名前が付けられています。このタイプのデータマイニングは、ワークフローに既存のモデルがない場合、または既存のドキュメントが故障していることがわかっている場合に実施されます。イベントログは情報のためにマイニングされます。これは、プロセスを再現できるように分析されます。次に、イベントログから抽出されたデータに基づいて、プロセス用にドキュメントが作成されます。processプロセスマイニングの2番目のタイプは、適合モデルです。この名前は、進行中のワークフローが計画されたプロセスに適合するかどうかを確認する目的に由来します。イベントログは、既存のプロセスとモデルの違いを見つけるためにマイニングされたデータです。insainsそのような違いが見つかると、プロセスが改善されたかどうかを確認するために分析されます。そのような変更がプロセスに有益であることが証明された場合、モデルはこれらの逸脱を含めるように改訂されます。プロセスチェックポイントで行われた決定は、各ポイントで利用可能な情報と、そのような決定に影響するデータについてレビューされます。そのような変更が不利な場合、既存のプロセスに変更が加えられ、モデルにより容易に適合できるようになります。processプロセスマイニングの3番目のクラスは拡張モデルです。このタイプのデータマイニングは、既存のモデルを改善して拡張しようとしています。イベントログからのデータは、モデルの構造が改善される可能性のある領域について分析されます。たとえば、ボトルネックは、ワークフローで可能な代替ルートを確認できます。processプロセスマイニングには困難がないわけではありません。一部のタスクは、イベントログから常に隠されており、データマイニングを行うことはできません。これらは、表示可能なタスクの慎重な分析によって再構築される場合がありますが、常にではありません。したがって、イベントログから引き出された情報のみに基づいた結論は、疑わしい品質のものである可能性があります。reavisイベントログの複製タスクも問題を作成します。同じタスクカテゴリまたは名前でさまざまなアクティビティがある可能性があるためです。したがって、同じ名前のタスクが異なる機能を持っているにもかかわらず、互いに互いに区別することは困難です。その他の問題には、意思決定に関する適切なデータ、モデルへの時間の組み込み、異なる視点、誤って記録されたデータ、および単に不十分な情報が含まれます。この手法を適用する際には、そのような問題を克服するために、プロセスマイニングは経験と良い判断で和らげなければなりません。