Process mining

Il process mining è una tecnica di process management, che permette l'analisi dei processi di business basati sui log degli eventi. Attraverso l'uso di specifici algoritmi di data mining applicati ai log degli eventi si può estrarre conoscenza da questi ultimi: è infatti possibile scoprire mode, modelli e molte altre informazioni riguardanti un sistema informativo. L'obiettivo del process mining, infatti, è di migliorare quest'ultimo, fornendo tecniche e strumenti per la scoperta di strutture di processi, di dati, di organizzazioni e strutture sociali a partire dai log.

Idea generale

Le tecniche di process mining sono spesso usate quando non è disponibile, tramite altri mezzi, una descrizione del processo oppure quando la qualità di questa documentazione è discutibile. L'analisi dei log degli eventi può essere utilizzata anche per confrontare i log degli eventi con modelli a priori per studiare se quanto osservato sia conforme ad un modello descrittivo o prescrittivo.

I trend di management odierni come BAM (Business Activity Monitoring), BOM (Business Operations Management), BPI (Business process intelligence), mostrano l'interesse nel supportare le funzionalità di diagnosi nel contesto delle tecnologie di Business Process Management (ad esempio, i Workflow Management System ma anche altri).

Applicazioni

Il process mining segue le opzioni stabilite dalla progettazione dei processi aziendali, poi va oltre queste opzioni fornendo un feedback per la rappresentazione dei processi aziendali:

Classificazione

Ci sono tre classi principali di tecniche di process mining. Questa classificazione si basa sulla presenza o meno di un modello a priori e su come questo viene usato.

Software per process mining

Un framework software per la valutazione degli algoritmi di process mining è stato sviluppato alla Technische Universiteit Eindhoven da Wil van der Aalst ed altri ed è disponibile come toolkit open source.

Altre librerie open source che supportano il process mining sono:

Le funzionalità del process mining sono anche realizzate dai seguenti vendors commerciali:

Note

  1. ↑ Process mining Archiviato il 4 maggio 2007 in Internet Archive. all'Is.tm.tue.nl. Pagina acceduta il 23 settembre 2009.
  2. ↑ Process Mining - Discovery, Conformance and | Wil M.P. van der Aalst | Springer. URL consultato il 20 ottobre 2016.
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  4. ↑ Agrawal, R., Gunopulos, D., & Leymann, F. (1998). Mining Process Models from Workflow Logs. In Sixth international conference on extending database technology (pp. 469-483).
  5. ↑ Cook, J., & Wolf, A. (1998). Discovering Models of Software Processes from Event-Based Data. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 7 (3), 215-249.
  6. ↑ Datta, A. (1998). Automating the Discovery of As-Is Business Process Models: Probabilistic and Algorithmic Approaches. Information Systems Research, 9 (3), 275-301.
  7. ↑ Weijters, A., & Aalst, W. van der (2003). Rediscovering Workflow Models from Event-Based Data using Little Thumb. Integrated Computer-Aided Engineering, 10 (2), 151-162.
  8. ↑ Aalst, W. van der, Beer, H., & Dongen, B. van (2005). Process Mining and Verification of Properties: An Approach based on Temporal Logic. In R. Meersman & Z. T. et al. (Eds.), On the Move to Meaningful Internet Systems 2005: CoopIS, DOA, and ODBASE: OTM Confederated International Conferences, CoopIS, DOA, and ODBASE 2005 (Vol. 3760, pp. 130-147). Springer-Verlag, Berlin.
  9. ↑ Process Mining, su processmining.org.
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  12. ↑ PM4Py, su pm4py.org.
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  25. ↑ (EN) ProcessMind, ProcessMind: Self-Service Process Intelligence, su processmind.com. URL consultato il 6 febbraio 2025.

Bibliografia

Voci correlate

Collegamenti esterni

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