什么是过程挖掘？(process mining?)

流程挖掘是一种从信息系统事件日志中提取业务流程并进行分析的技术。它是一种业务流程管理实践，用于发现新流程、将现有流程与工作流模型进行比较并改进流程。事件日志的数据挖掘可以产生通过其他方法无法获得的有价值信息。...

Data mining of event logs can yield valuable information that may not be obtained through other methods.

流程挖掘是一种从信息系统事件日志中提取业务流程并进行分析的技术。它是一种业务流程管理实践，用于发现新流程、将现有流程与工作流模型进行比较并改进流程。事件日志的数据挖掘可以产生通过其他方法无法获得的有价值信息。

流程挖掘分为三类。第一个是发现模型，之所以这样命名是因为它涉及到发现以前未知或未记录的进程。这种类型的数据挖掘是在没有工作流的现有模型或已知现有文档存在错误时进行的。然后挖掘事件日志以获取信息，并对这些信息进行分析，以便能够重新创建流程。然后根据从事件日志中提取的数据为流程创建文档。。

流程挖掘的第二种类型是一致性模型。该名称源自其检查正在进行的工作流是否符合计划流程的目的。对事件日志进行数据挖掘，以定位现有流程和模型之间的差异。

一旦确定了这些差异，就会对其进行分析，看看它们是否改善了流程。如果此类变更证明对流程有利，则对模型进行修改，以包括这些偏差。审查在流程检查点做出的决策，以了解每个点的可用信息以及影响此类决策的数据。如果此类变更不利，则可在现有流程中进行变更，以使其更容易符合模型。

流程挖掘的第三类是扩展模型。这种类型的数据挖掘旨在通过改进扩展现有模型。对事件日志中的数据进行分析，以确定模型结构中可能存在的改进领域。例如，可以检查工作流中可能存在的备选路线的瓶颈。

过程采矿并非没有困难。某些任务总是隐藏在事件日志中，无法进行数据挖掘。可以通过仔细分析可视任务来重建这些任务，但并非总是如此。因此，仅基于从事件日志中提取的信息得出的结论可能质量有问题。

事件日志中的重复任务也会产生问题，因为在同一任务类别或名称下可能有不同的活动。因此，尽管任务具有不同的功能，但很难区分名称相同的任务。其他问题包括决策方面的充分数据、将时间纳入模型、不同的视角、错误记录的数据以及信息不足。在应用该技术时，工艺采矿必须经过经验和良好判断力的磨练，以克服此类问题。。

发表于 2022-01-03 19:59
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分类：商业金融

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