“阿尔罗萨”股份公司
Posted: Sun Dec 22, 2024 5:22 am
Ramax集团公司对公司业务流程进行了审计并重构了其实际流程。制定了优化预算支出的建议。 Alrosa 的一位代表表示，该项目的主要目标是将定性评估转化为定量评估，以确定算法主要步骤对整体效率的影响。
也读一下！
“销售价目表：5个营销技巧+10个设计技巧”
更多详情
流程挖掘方法论的前景
尽管PM技术已经存在很长时间，但直到现在公司信息系统中的实际数据量才使其在实践中积极应用成为可能。如果业务流程达到新的质量水平，则可以观察到对流程挖掘的兴趣显着增加。也就 菲律宾电话 是说，他们将从公司内部信息系统转向社交网络。
在其中，算法的许多参与者将建立交互，而不是在同一家公司内。将出现一个由独立执行者组成的社区，准备好在分布式业务流程中执行各种任务；它将自主形成。
流程挖掘方法论的前景
资料来源：shutterstock.com
可以从众多的现有业务流程选项中找出最有效的业务流程选项。这将使您能够搜索和分析处理大量数据的最佳算法。
然而，这种未来主义的预测指的是遥远的未来。在接下来的十年中，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挖掘方法，有可能显着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困难的灵丹妙药，但它无疑会找到追随者，并在国内信息技术市场占据一定的份额。
下载有关该主题的有用文档：
清单：如何在与客户谈判中实现您的目标
流程挖掘常见问题
流程挖掘的成功实施表明，公司能够显着降低成本、提高流程效率并提高产品/服务质量。
流程挖掘和数据挖掘有什么区别？
数据挖掘：
主要用于识别大规模信息数组中的层次关系。例如，分析哪些客户群在不同的销售渠道中更喜欢某些产品类别以及频率。
来自任何区域的具有异构信息的表被用作源数据。
使用多维表示（立方体）进行操作，允许您更改材质的详细程度（不同程度的聚合）。
流程挖掘：
不关注数据之间的语义联系，而是关注它们以过程形式的解释。
源材料是会计对象的交易记录。通常，这些是任务、订单、请购单、工单等。事务数据的示例可以是事件日志、审计记录、有关案例和对象状态的信息（包括其状态或负责部门的变更）。
使用抽样技术根据最具代表性的场景创建流程模型。流程挖掘不仅仅寻找数据之间的联系。其目的是确定过程各阶段之间的关系、与正常过程的偏差、影响这些变化的因素、算法的有效性、其可变性以及其中的瓶颈。
流程挖掘和BI（商业智能）有什么区别？
流程挖掘和商业智能的共同目标是帮助公司做出有效的、基于证据的决策。然而，这些工具在流程分析的深度上有所不同：
BI 可以检测和可视化错误，但确定问题原因需要专家解释。
流程挖掘不仅分析单个事实，还分析来自不同信息系统的事件序列，这使我们不仅可以回答“如何”的问题，还可以回答“为什么”的问题。
传统商业智能无法显示：
实际业务流程与计划业务流程之间的差异。
算法的替代实现。
流程中的各种偏差（跳过步骤、循环、阻塞）。
从本质上讲，流程挖掘是 BI 的高级、以算法为中心的版本。它不仅能将数据可视化，还能解决具体问题，详细找出问题的根源。
在什么情况下建议使用流程挖掘？
从根本上来说，PM 可用于员工活动反映在信息系统中并且满足以下两个条件之一的任何情况：
我们谈论的是每天执行数千（数万、数十万）次的简单批量过程。例如，银行的客户服务。这里的行动顺序被磨练到最小的细节，并且主要关注单个员工和部门的效率。尽管不太可能从根本上改变算法的机制，但优化每个环节可以产生显着的整体效果。
考虑了涵盖许多部门活动的复杂、广泛的单独流程。在这种情况下，流程挖掘的目的并不是加速，而是简化算法、优化阶段数、消除缺陷、不必要的循环、不合理地涉及新参与者等。
在这两种情况下，PM的使用都可以通过提高业务流程的效率和透明度来带来切实的经济效益。
也读一下！
“销售价目表：5个营销技巧+10个设计技巧”
更多详情
流程挖掘方法论的前景
尽管PM技术已经存在很长时间，但直到现在公司信息系统中的实际数据量才使其在实践中积极应用成为可能。如果业务流程达到新的质量水平，则可以观察到对流程挖掘的兴趣显着增加。也就 菲律宾电话 是说，他们将从公司内部信息系统转向社交网络。
在其中，算法的许多参与者将建立交互，而不是在同一家公司内。将出现一个由独立执行者组成的社区，准备好在分布式业务流程中执行各种任务；它将自主形成。
流程挖掘方法论的前景
资料来源：shutterstock.com
可以从众多的现有业务流程选项中找出最有效的业务流程选项。这将使您能够搜索和分析处理大量数据的最佳算法。
然而，这种未来主义的预测指的是遥远的未来。在接下来的十年中，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挖掘方法，有可能显着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困难的灵丹妙药，但它无疑会找到追随者，并在国内信息技术市场占据一定的份额。
下载有关该主题的有用文档：
清单：如何在与客户谈判中实现您的目标
流程挖掘常见问题
流程挖掘的成功实施表明，公司能够显着降低成本、提高流程效率并提高产品/服务质量。
流程挖掘和数据挖掘有什么区别？
数据挖掘：
主要用于识别大规模信息数组中的层次关系。例如，分析哪些客户群在不同的销售渠道中更喜欢某些产品类别以及频率。
来自任何区域的具有异构信息的表被用作源数据。
使用多维表示（立方体）进行操作，允许您更改材质的详细程度（不同程度的聚合）。
流程挖掘：
不关注数据之间的语义联系，而是关注它们以过程形式的解释。
源材料是会计对象的交易记录。通常，这些是任务、订单、请购单、工单等。事务数据的示例可以是事件日志、审计记录、有关案例和对象状态的信息（包括其状态或负责部门的变更）。
使用抽样技术根据最具代表性的场景创建流程模型。流程挖掘不仅仅寻找数据之间的联系。其目的是确定过程各阶段之间的关系、与正常过程的偏差、影响这些变化的因素、算法的有效性、其可变性以及其中的瓶颈。
流程挖掘和BI（商业智能）有什么区别？
流程挖掘和商业智能的共同目标是帮助公司做出有效的、基于证据的决策。然而，这些工具在流程分析的深度上有所不同：
BI 可以检测和可视化错误，但确定问题原因需要专家解释。
流程挖掘不仅分析单个事实，还分析来自不同信息系统的事件序列，这使我们不仅可以回答“如何”的问题，还可以回答“为什么”的问题。
传统商业智能无法显示：
实际业务流程与计划业务流程之间的差异。
算法的替代实现。
流程中的各种偏差（跳过步骤、循环、阻塞）。
从本质上讲，流程挖掘是 BI 的高级、以算法为中心的版本。它不仅能将数据可视化，还能解决具体问题，详细找出问题的根源。
在什么情况下建议使用流程挖掘？
从根本上来说，PM 可用于员工活动反映在信息系统中并且满足以下两个条件之一的任何情况：
我们谈论的是每天执行数千（数万、数十万）次的简单批量过程。例如，银行的客户服务。这里的行动顺序被磨练到最小的细节，并且主要关注单个员工和部门的效率。尽管不太可能从根本上改变算法的机制，但优化每个环节可以产生显着的整体效果。
考虑了涵盖许多部门活动的复杂、广泛的单独流程。在这种情况下，流程挖掘的目的并不是加速，而是简化算法、优化阶段数、消除缺陷、不必要的循环、不合理地涉及新参与者等。
在这两种情况下，PM的使用都可以通过提高业务流程的效率和透明度来带来切实的经济效益。