流程挖掘方法论的展望
尽管PM技术已经存在很久了，但直到现量才允许它在实践中得到积极应用。如果业务流程达到新的质量水平，那么对流程挖掘的兴趣就会显著增加。也就是说，它们将从公司内部信息系统转向社交网络。
在他们里面，很多算法参与者会建立互 购买电话营销数据 动，而且不是在一个公司的框架内。一个由独立执行者组成的社区将会出现，准备在分布式业务流程中执行各种任务；它将自主组建。
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可以从大量现有的业务流程选项中找出最有效 请求审核的电子邮件模板示例 的业务流程选项。这将使我们能够搜索和分析处理海量数据的最佳算法。
然而，这种未来预测适用于遥远的未来。未来十年，俄罗斯组织将不得不使用 PM 工具分析集成到 ERP 系统或电子文档管理结构中的内部业务流程。
流程挖掘是一种工作流研究方法，有可能显 TG数据 著提高现有业务运营的生产力。尽管这种方法并不是解决商业分析领域所有难题的灵丹妙药，但它无疑会找到追随者，并在国内信息技术市场上占据一定的利基。
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关于流程挖掘的常见问题
流程挖掘的成功实施表明公司能够显著降低成本、提高流程效率并改善产品/服务质量。
流程挖掘和数据挖掘有什么区别？
数据挖掘：
- 它主要用于识别大量信息中的层次关系。例如，分析各个销售渠道中哪些客户群体喜欢某一类产品，以及喜欢的频率。
- 来自任何领域的包含不同信息的表格都被用作源数据。
- 对多维表示（立方体）进行操作，允许改变材料的细节级别（不同程度的聚合）。
流程挖掘：
- 重点不在于数据之间的语义联系，而在于它们作为过程的解释。
- 源材料是会计对象的交易记录。通常这些是任务、订单、请求、工作订单等。交易数据的示例包括事件日志、审计记录、有关案例的信息和对象状态（包括其状态或负责部门的变化）。
- 使用采样技术根据最具代表性的场景创建过程模型。流程挖掘不仅仅是寻找数据之间的关系。其目的是确定过程阶段之间的关系、与正常过程的偏差、影响这些变化的因素、算法的效率、算法的可变性以及其中的瓶颈。