Process Mining contro l'estrazione dei dati

Process mining e data mining sono due campi distinti all'interno del più ampio dominio dell'analisi dei dati. Sebbene entrambi mirino a estrarre informazioni preziose dai dati, hanno obiettivi, metodologie e applicazioni diverse.

Process mining può essere visto come l'adattamento delle tecniche e delle tecnologie di data mining a Cos'è Business Process Management (BPM). Prende molti aspetti del data mining e della scienza dei dati per raggiungere l'obiettivo dell'analisi e dell'ottimizzazione dei processi.

A livello più ampio, le somiglianze e le differenze tra i due termini sono ancora più numerose. Ecco un confronto tra process mining e data mining:

Process Mining

Process mining si concentra sull'analisi e sull'ottimizzazione dei processi aziendali all'interno di un'organizzazione. Utilizza i log degli eventi generati da vari sistemi, come le piattaforme ERP, CRM o BPM , per creare una rappresentazione visiva dei processi effettivi seguiti all'interno dell'organizzazione. Ciò consente agli stakeholder di comprendere il flusso delle attività, le dipendenze e le interazioni tra i diversi compiti e sottoprocessi, di identificare le inefficienze, i colli di bottiglia e le aree di miglioramento.

Alcuni aspetti chiave del sito process mining sono

Analizzare i log degli eventi per comprendere e visualizzare i processi aziendali.
Identificare le deviazioni dai flussi di processo previsti, i potenziali colli di bottiglia e le opportunità di ottimizzazione.
Sostenere le iniziative di miglioramento continuo e di ottimizzazione dei processi.

In che modo process intelligence è vantaggioso per le aziende? Leggete il caso di studio di un'azienda contabile di medie dimensioni che ha scoperto oltre 2 milioni di euro (2,17 milioni di dollari) di sprechi nei processi.

Estrazione dei dati

Il data mining, invece, è un campo più ampio che si concentra sulla scoperta di modelli, relazioni e tendenze all'interno di grandi insiemi di dati. Impiega varie tecniche di statistica, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per analizzare i dati provenienti da fonti diverse, come database, magazzini di dati o anche dati non strutturati come testi o immagini. L'obiettivo principale del data mining è quello di estrarre informazioni preziose che possono essere utilizzate per il processo decisionale, la previsione o la scoperta della conoscenza.

Alcuni aspetti chiave del data mining sono:

Analizzare grandi insiemi di dati per scoprire modelli, relazioni e tendenze.
Utilizzando tecniche di statistica, apprendimento automatico e intelligenza artificiale.
Supportare il processo decisionale, la previsione e la scoperta della conoscenza in vari settori, come il marketing, la finanza o la sanità.

Differenze tra process mining e data mining

Focus: Process mining è specificamente incentrato sull'analisi e sull'ottimizzazione dei processi aziendali all'interno di un'organizzazione, mentre il data mining ha una portata più ampia, con l'obiettivo di scoprire modelli, relazioni e tendenze all'interno di grandi insiemi di dati.
Fonte dei dati: Process mining si basa principalmente sui registri di eventi generati da vari sistemi, come ERP, CRM o piattaforme BPM . Il data mining, invece, può analizzare dati provenienti da fonti diverse, come database, data warehouse o anche dati non strutturati come testo o immagini.
Metodologia: Process mining utilizza tecniche come process discovery, il controllo di conformità e il miglioramento per creare una rappresentazione visiva dei processi reali, identificare le inefficienze e suggerire miglioramenti. Il data mining impiega una serie di tecniche di statistica, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per scoprire modelli e tendenze nei dati.
Applicazioni: Process mining viene utilizzato principalmente per l'analisi dei processi, l'ottimizzazione e le iniziative di miglioramento continuo all'interno delle organizzazioni. Il data mining viene applicato in vari settori, come il marketing, la finanza, la sanità o la vendita al dettaglio, per prendere decisioni, fare previsioni e scoprire conoscenze.

Analogie tra process mining e data mining

Approfondimenti basati sui dati: Sia process mining che il data mining si concentrano sull'estrazione di informazioni preziose dai dati per supportare un processo decisionale informato e migliorare le prestazioni aziendali.
Tecniche: Entrambi i campi utilizzano una serie di tecniche di analisi dei dati, come il clustering, la classificazione, la regressione o il rilevamento delle anomalie, per analizzare e interpretare i dati.
Strumenti: Esiste una certa sovrapposizione tra gli strumenti utilizzati per process mining e per il data mining, come la visualizzazione dei dati, la loro preelaborazione e la loro trasformazione.
Valore: Sia process mining che il data mining possono apportare un valore significativo alle organizzazioni, aiutandole a scoprire modelli nascosti, a identificare le inefficienze e a prendere decisioni basate sui dati per il miglioramento dei processi e la crescita del business.

Come process mining adatta il data mining a Cos'è Business Process Management (BPM)

Si può anche vedere process mining come l'applicazione specializzata delle tecniche di data mining nel contesto di Cos'è Business Process Management (BPM) (BPM). Ecco una spiegazione di come process mining applica le tecniche di data mining nel dominio BPM :

I registri degli eventi come fonti di dati: In process mining, i registri degli eventi sono la fonte primaria di dati per l'analisi. Questi registri contengono le registrazioni delle attività, insieme ai loro timestamp, alle risorse associate e ad altre informazioni contestuali. Le tecniche di data mining vengono applicate a questi registri di eventi per scoprire modelli di processo, analizzare le prestazioni del processo e identificare le aree di miglioramento.
Tecniche di data mining: Process mining sfrutta una serie di tecniche di data mining all'interno degli algoritmi diprocess mining , come il clustering, la classificazione e il sequence mining, per analizzare i registri degli eventi ed estrarre preziose informazioni sui processi aziendali. Ad esempio, le tecniche di clustering possono essere utilizzate per raggruppare istanze di processo simili, mentre il sequence mining può aiutare a identificare modelli frequenti e deviazioni nel flusso del processo.
Process discovery: Una delle principali applicazioni del data mining in process mining è la creazione di una rappresentazione visiva dei processi. process discovery. Process discovery mira a creare una rappresentazione visiva dei processi effettivi seguiti all'interno dell'organizzazione, sulla base dei dati di log degli eventi. Le tecniche di data mining vengono applicate per scoprire automaticamente modelli di processo che rappresentano accuratamente i processi sottostanti.
Controllo di conformità: Un'altra applicazione del data mining in process mining è il controllo di conformità, che confronta i modelli di processo scoperti con modelli di processo predefiniti o best practice per identificare deviazioni, non conformità o inefficienze. Le tecniche di data mining vengono utilizzate per calcolare metriche di conformità, come fitness, precisione e generalizzazione, per valutare la somiglianza tra i modelli scoperti e quelli di riferimento.
Miglioramento dei processi: Process mining utilizza anche tecniche di data mining per il miglioramento dei processi, che consiste nel suggerire miglioramenti ai processi esistenti sulla base delle intuizioni ricavate dall'analisi. Ciò può includere l'identificazione dei colli di bottiglia, la riduzione dei tempi di ciclo o la riallocazione delle risorse per ottimizzare le prestazioni del processo.

In conclusione, process mining è un'applicazione specializzata delle tecniche di data mining nel contesto di Cos'è Business Process Management (BPM). Ci sono molte somiglianze e alcune differenze tra process mining e il data mining, ma nella loro natura sono aspetti correlati della scienza dei dati. Sfruttando i dati di log degli eventi e applicando le tecniche di data mining, process mining consente alle organizzazioni di scoprire, analizzare e migliorare i processi aziendali, ottenendo in ultima analisi efficienza, risparmi sui costi e migliori prestazioni aziendali.