公司如何提高流程效率、流程质量和流程透明度 作为一项基础技术，流程挖掘有助于创建流程透明度。它用于业务流程的数据分析。通常，流程日志来自ERP 系统或公司使用的其他交易软件 通过流程挖掘实现流程透明度 作为一项基础技术，流程挖掘有助于创建流程透明度。它用于业务流程的数据分析。通常，流程日志来自ERP 系统或公司使用的其他交易软件 目录 流程挖掘——数据挖掘和流程管理之间的联系 结论过程挖掘 流程挖掘——数据挖掘和流程管理之间的联系 作为一项基础技术，流程挖掘有助于创建流程透明度。它用于业务流程的数据分析。通常，流程日志来自ERP 系统或公司使用的其他交易软件。流程挖掘工具可用于可视化公司使用的流程模型。可以以基于事实的方式呈现所有过程变体。 处理速度和稳定性是企业竞争力的根本因素。这些关键数字对所提供产出的成本具有重大影响。流程中的薄弱环节往往未被发现，从而导致公司效率低下。为了发现这些问题和薄弱环节，需要流程管理方面的创新解决方案。 流程挖掘基本上可用于任何流程，其中各个流程步骤及其关系按时间顺序记录并可追溯。
ERP 系统或所谓的工作流
程管理系统通过一个或多个表格协议确保这种可追溯性。 包含各种活动、日期和相关时间戳。所包含的全部数据反映了一个过程。然而，这也可以分布在多个表中。数据挖掘是使用统计方法对大量数据进行分析。目的是确定这些数据之间的关系和联系。 在流程挖掘中，首先从数据挖掘的角度创建数据模型。这种“数据模型”代表各个表格和内容之间的交叉连接，为下一步提供了广泛的评估和显示选项。这些选项可 立陶宛电话号码 以为每个单独的流程自由配置，因此可以定义您自己的 KPI，例如吞吐量时间、业务交易数量等。您还可以根据各种数据进行过滤和排序，以便获得最高的可以达到流程透明度的水平。您还可以使用本出版物来形成您的意见：排名前 5 的流程管理软件比较。 流程挖掘图形 结论过程挖掘 流程挖掘为决策者提供基于事实的知识，而不是不确定的直觉。随着数字化和日益基于数据的商业世界，流程挖掘提供了流程管理的创新解决方案，并帮助您的公司实现流程效率。这包括客户或供应商地址或产品特征。另一方面，非结构化数据是不容易（通过机器）处理的数据。必须首先定义适当的标准，根据该标准过滤掉相关信息。
该数据可以包含在文本
视频或音频文件中。根据各种估计，大约 80% 的公司数据是非结构化的，而且这一趋势还在上升。 非结构化数据对于公司的成功至关重要 然而，非结构化数据变得越来越重要。它们通常包含有价值的附加信息，可以显着增强主数据。它们使产品和服务能够更准确地针对目标群体进行定制，并对趋势做出更快的反应。如果你仔细观察与公司相关的故障和灾难，你很快就会发现：其中许多并不是自发发生的，而是已经酝酿了一段时间了。真正的问题往往是没有及时注意到这些迹象。相反，这也适用于创业机会。通过更好的数据感知更精细的市场 意大利 电话号码列表 信号的公司将能够比竞争对手更早开发有利可图的业务和利基市场。然而，非结构化数据已经在这里发挥着重要作用。这可以例如例如，这可能是关于您自己的产品或服务的越来越多的批评推文，或者关于重要供应商所在地区的恶劣天气警报的及时报告。为了发挥非结构化数据带来的优势，需要将其处理后与相应的主数据进行链接。此外，主数据应该完整并且可以从任何地方快速访问。如果数据碎片化且以不同格式和详细程度多次存在，则无法快速、全面地评估情况并及时做出响应。因为，正如已经解释的那样，许多公司除了 ERP 解决方案之外，还拥有越来越多的数据源，只有全面的主数据管理才能提供有效的补救措施。
