+7(999)340-56-00
АСТЕЛИКА → wiki
Справочник по управлению процессами и эффективностью
Process & Performance Management Glossary
A-B-C
Акроним: BPM
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Business Process Management (Управление бизнес-процессами) – методология и набор практик для системного управления жизненным циклом бизнес-процессов организации: от проектирования и моделирования до исполнения, мониторинга и непрерывной оптимизации. Представляет собой управленческий подход, направленный на повышение эффективности, гибкости и прозрачности операционной деятельности через процессно-ориентированное управление.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: руководители (владельцы) процессов, бизнес-аналитики, процессные архитекторы, специалисты по организационному развитию, консультанты.
Для чего: стандартизация и регламентация процессов, повышение операционной эффективности, управление организационными изменениями, обеспечение соответствия требованиям (compliance). Создание единого понимания того, как работает компания, и управление этой работой.
Результат: документированные и оптимизированные процессы, снижение операционных затрат, сокращение времени выполнения операций, повышение качества продукции/услуг, управляемость изменений.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
BPM использует Process Intelligence как аналитический инструмент для получения фактических данных о процессах. BPMN 2.0 служит стандартной нотацией для моделирования в рамках BPM. BPMS (системы управления процессами) автоматизируют исполнение и мониторинг процессов, разработанных в рамках BPM-методологии.
См. также: BPMN 2.0, Process Intelligence, Process Mining, BPMS, Process Owner, Business Process Reengineering, Process Architecture, Continuous Improvement
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Business Process Management (Управление бизнес-процессами) – методология и набор практик для системного управления жизненным циклом бизнес-процессов организации: от проектирования и моделирования до исполнения, мониторинга и непрерывной оптимизации. Представляет собой управленческий подход, направленный на повышение эффективности, гибкости и прозрачности операционной деятельности через процессно-ориентированное управление.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
- Design (Проектирование) – определение целевого состояния процесса, его границ, участников, входов и выходов на основе стратегических целей организации.
- Model (Моделирование) – создание формализованного описания процесса с использованием нотаций (например, BPMN 2.0) для документирования и анализа.
- Execute (Исполнение) – внедрение процесса в операционную деятельность, его автоматизация с помощью BPMS или регламентация для ручного выполнения.
- Monitor (Мониторинг) – непрерывный контроль выполнения процесса через KPI, выявление отклонений от целевых показателей и регламентов.
- Optimize (Оптимизация) – анализ результатов мониторинга, выявление проблем и внедрение улучшений для повышения эффективности процесса.
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: руководители (владельцы) процессов, бизнес-аналитики, процессные архитекторы, специалисты по организационному развитию, консультанты.
Для чего: стандартизация и регламентация процессов, повышение операционной эффективности, управление организационными изменениями, обеспечение соответствия требованиям (compliance). Создание единого понимания того, как работает компания, и управление этой работой.
Результат: документированные и оптимизированные процессы, снижение операционных затрат, сокращение времени выполнения операций, повышение качества продукции/услуг, управляемость изменений.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
BPM использует Process Intelligence как аналитический инструмент для получения фактических данных о процессах. BPMN 2.0 служит стандартной нотацией для моделирования в рамках BPM. BPMS (системы управления процессами) автоматизируют исполнение и мониторинг процессов, разработанных в рамках BPM-методологии.
См. также: BPMN 2.0, Process Intelligence, Process Mining, BPMS, Process Owner, Business Process Reengineering, Process Architecture, Continuous Improvement
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Conformance Checking (Проверка соответствия) – техника Process Mining, сопоставляющая фактическое исполнение процесса (по журналу событий) с эталонной моделью (нормативной, целевой или обнаруженной с помощью Process Discovery). Алгоритмы выявляют расхождения: пропущенные и лишние действия, нарушения последовательности, отклонения от регламентов. Результат выражается в количественных метриках соответствия и визуализации проблемных участков.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
Данные:
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: внутренние аудиторы, комплаенс-менеджеры, процессные аналитики, риск-менеджеры, руководители (владельцы) процессов.
Для чего: выявление нарушений регламентов и политик, оценка операционных рисков, верификация процессных моделей, контроль исполнения SLA и нормативных требований.
Результат: карта отклонений с локализацией нарушений, метрики fitness/precision и перечень кейсов, требующих анализа.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Conformance Checking – второй тип задач Process Mining после Process Discovery (обнаружение процесса). Если Process Discovery строит модель процесса на основе данных из Event Log (журнал событий), то Conformance Checking сравнивает модель процесса с журналом событий. Результаты проверки позволяют оценить качество модели, обнаруженной Process Discovery, и служат входом для Process Enhancement (обогащение процесса).
См. также: Process Mining, Process Discovery, Process Enhancement, Event Log, Fitness, Precision, Token Replay, Alignment
Conformance Checking (Проверка соответствия) – техника Process Mining, сопоставляющая фактическое исполнение процесса (по журналу событий) с эталонной моделью (нормативной, целевой или обнаруженной с помощью Process Discovery). Алгоритмы выявляют расхождения: пропущенные и лишние действия, нарушения последовательности, отклонения от регламентов. Результат выражается в количественных метриках соответствия и визуализации проблемных участков.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
Данные:
- Event Log (журнал событий) – структурированный набор записей о действиях, выполненных в информационных системах при выполнении бизнес-процесса. Каждая запись фиксирует выполненное действие, момент времени его выполнения, привязку действия к конкретному экземпляру процесса или набору объектов. Может иметь дополнительные атрибуты.
- Fitness – доля поведения журнала событий, воспроизводимого моделью (1.0 = все трейсы проходят).
- Precision – доля поведения модели, подтвержденного журналом (1.0 = модель не допускает трейсов, которых нет в логе).
- Generalization – устойчивость модели к новым трейсам, не представленным в обучающем журнале событий.
- Simplicity – компактность модели при сохранении адекватного описания процесса.
- Token Replay – прогоняет токены по модели процесса в нотации Petri Net по каждому трейсу (пути выполнения экземпляра процесса в журнале событий) и подсчитывает пропущенные и оставшиеся токены для расчета метрики fitness.
- Alignment-based Conformance – строит оптимальное выравнивание между трейсом и моделью, минимизируя стоимость вставок и пропусков действий.
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: внутренние аудиторы, комплаенс-менеджеры, процессные аналитики, риск-менеджеры, руководители (владельцы) процессов.
Для чего: выявление нарушений регламентов и политик, оценка операционных рисков, верификация процессных моделей, контроль исполнения SLA и нормативных требований.
Результат: карта отклонений с локализацией нарушений, метрики fitness/precision и перечень кейсов, требующих анализа.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Conformance Checking – второй тип задач Process Mining после Process Discovery (обнаружение процесса). Если Process Discovery строит модель процесса на основе данных из Event Log (журнал событий), то Conformance Checking сравнивает модель процесса с журналом событий. Результаты проверки позволяют оценить качество модели, обнаруженной Process Discovery, и служат входом для Process Enhancement (обогащение процесса).
См. также: Process Mining, Process Discovery, Process Enhancement, Event Log, Fitness, Precision, Token Replay, Alignment
D-E-F
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Данные:
Event Log (журнал событий) – структурированный набор записей о действиях, выполненных в информационных системах при выполнении бизнес-процесса. Каждая запись фиксирует выполненное действие, момент времени его выполнения, привязку действия к конкретному экземпляру процесса или набору объектов. Может иметь дополнительные атрибуты. Журнал событий – обязательный входной элемент для всех типов задач Process Mining: Process Discovery, Conformance Checking и Process Enhancement.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: руководители (владельцы) процессов, бизнес-аналитики, процессные архитекторы, специалисты по организационному развитию, консультанты.
Для чего: стандартизация и регламентация процессов, повышение операционной эффективности, управление организационными изменениями, обеспечение соответствия требованиям (compliance). Создание единого понимания того, как работает компания, и управление этой работой.
Результат: документированные и оптимизированные процессы, снижение операционных затрат, сокращение времени выполнения операций, повышение качества продукции/услуг, управляемость изменений.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
BPM использует Process Intelligence как аналитический инструмент для получения фактических данных о процессах. BPMN 2.0 служит стандартной нотацией для моделирования в рамках BPM. BPMS (системы управления процессами) автоматизируют исполнение и мониторинг процессов, разработанных в рамках BPM-методологии.
См. также: BPMN 2.0, Process Intelligence, Process Mining, BPMS, Process Owner, Business Process Reengineering, Process Architecture, Continuous Improvement
Данные:
Event Log (журнал событий) – структурированный набор записей о действиях, выполненных в информационных системах при выполнении бизнес-процесса. Каждая запись фиксирует выполненное действие, момент времени его выполнения, привязку действия к конкретному экземпляру процесса или набору объектов. Может иметь дополнительные атрибуты. Журнал событий – обязательный входной элемент для всех типов задач Process Mining: Process Discovery, Conformance Checking и Process Enhancement.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
- Design (Проектирование) – определение целевого состояния процесса, его границ, участников, входов и выходов на основе стратегических целей организации.
- Model (Моделирование) – создание формализованного описания процесса с использованием нотаций (например, BPMN 2.0) для документирования и анализа.
- Execute (Исполнение) – внедрение процесса в операционную деятельность, его автоматизация с помощью BPMS или регламентация для ручного выполнения.
- Monitor (Мониторинг) – непрерывный контроль выполнения процесса через KPI, выявление отклонений от целевых показателей и регламентов.
- Optimize (Оптимизация) – анализ результатов мониторинга, выявление проблем и внедрение улучшений для повышения эффективности процесса.
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: руководители (владельцы) процессов, бизнес-аналитики, процессные архитекторы, специалисты по организационному развитию, консультанты.
Для чего: стандартизация и регламентация процессов, повышение операционной эффективности, управление организационными изменениями, обеспечение соответствия требованиям (compliance). Создание единого понимания того, как работает компания, и управление этой работой.
Результат: документированные и оптимизированные процессы, снижение операционных затрат, сокращение времени выполнения операций, повышение качества продукции/услуг, управляемость изменений.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
BPM использует Process Intelligence как аналитический инструмент для получения фактических данных о процессах. BPMN 2.0 служит стандартной нотацией для моделирования в рамках BPM. BPMS (системы управления процессами) автоматизируют исполнение и мониторинг процессов, разработанных в рамках BPM-методологии.
См. также: BPMN 2.0, Process Intelligence, Process Mining, BPMS, Process Owner, Business Process Reengineering, Process Architecture, Continuous Improvement
O-P-R
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Process Discovery (Обнаружение процессов) – техника Process Mining, которая автоматически строит модель бизнес-процесса на основе данных Event Log без использования априорной информации. Алгоритмы анализируют последовательности действий, зафиксированных в информационных системах, и воссоздают реальную логику исполнения процесса в виде графа или нотации BPMN.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
Данные:
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: процессные аналитики, бизнес-аналитики, внутренние аудиторы, консультанты по Business Process Management.
Для чего: получение объективной картины процесса as-is без интервью и субъективных описаний, выявление реальных вариантов исполнения и их частоты
Результат: автоматически построенная процессная модель, отражающая фактическое поведение процесса с метриками частоты и времени
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Process Discovery – первый тип задач Process Mining наряду с Conformance Checking и Process Enhancement. Результат Process Discovery служит входом для Conformance Checking, где полученная модель сравнивается с Event Log и оценивается ее качество. В отличие от ручного моделирования в BPMN, Process Discovery работает с фактами, а не экспертными мнениями.
См. также: Process Mining, Event Log, Conformance Checking, Process Enhancement, Petri Net, BPMN, Directly-Follows Graph
Process Discovery (Обнаружение процессов) – техника Process Mining, которая автоматически строит модель бизнес-процесса на основе данных Event Log без использования априорной информации. Алгоритмы анализируют последовательности действий, зафиксированных в информационных системах, и воссоздают реальную логику исполнения процесса в виде графа или нотации BPMN.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
Данные:
- Event Log (журнал событий) – структурированный набор записей о действиях, выполненных в информационных системах при выполнении бизнес-процесса. Каждая запись фиксирует выполненное действие, момент времени его выполнения, привязку действия к конкретному экземпляру процесса или набору объектов. Может иметь дополнительные атрибуты.
- Alpha Algorithm – строит модель Petri Net, выявляя из Event Log отношения следования, причинности и параллельности между действиями; не устойчив к шуму, обычно применяется в учебных целях.
- Heuristics Miner – вычисляет силу зависимости между действиями по частоте их следования и отсекает редкие пути по заданным порогам, формируя граф зависимостей (Heuristics Net), устойчивый к шуму и аномалиям.
- Inductive Miner – рекурсивно разбивает журнал событий на подлоги, выявляя операторы потока (последовательность, параллельность, выбор, цикл), и строит модель Process Tree с гарантией воспроизводимости всех трасс исходного лога.
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: процессные аналитики, бизнес-аналитики, внутренние аудиторы, консультанты по Business Process Management.
Для чего: получение объективной картины процесса as-is без интервью и субъективных описаний, выявление реальных вариантов исполнения и их частоты
Результат: автоматически построенная процессная модель, отражающая фактическое поведение процесса с метриками частоты и времени
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Process Discovery – первый тип задач Process Mining наряду с Conformance Checking и Process Enhancement. Результат Process Discovery служит входом для Conformance Checking, где полученная модель сравнивается с Event Log и оценивается ее качество. В отличие от ручного моделирования в BPMN, Process Discovery работает с фактами, а не экспертными мнениями.
См. также: Process Mining, Event Log, Conformance Checking, Process Enhancement, Petri Net, BPMN, Directly-Follows Graph
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Process Enhancement (Обогащение модели процесса) – техника Process Mining, которая расширяет модель процесса дополнительной информацией, извлеченной из журнала событий. В отличие от Process Discovery (строит модель) и Conformance Checking (проверяет соответствие), Process Enhancement накладывает на модель данные о времени, ресурсах, стоимости и точках принятия решений. Результат – модель, обогащенная количественными и качественными характеристиками, необходимыми для принятия решений об улучшении процесса.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: процессные аналитики, операционные директора, руководители (владельцы) процессов, консультанты по Business Process Management.
Для чего: локализация узких мест и задержек, анализ загрузки ресурсов, выявление факторов маршрутизации кейсов, подготовка данных для симуляции и оптимизации.
Результат: процессная модель с атрибутами времени, стоимости, частоты и ресурсов, готовая для анализа и принятия решений.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Process Enhancement – третий тип задач Process Mining, применяется после Process Discovery и Conformance Checking. Использует модель, полученную с помощью Process Discovery или заданную вручную, и обогащает ее фактическими данными из журнала событий. Результаты служат входом для Process Simulation (имитационное моделирование процесса) и формирования Digital Twin of Organization (цифрового двойника организации).
См. также: Process Mining, Event Log, Process Discovery, Conformance Checking, Process Enhancement, Petri Net, BPMN, Directly-Follows Graph
Process Enhancement (Обогащение модели процесса) – техника Process Mining, которая расширяет модель процесса дополнительной информацией, извлеченной из журнала событий. В отличие от Process Discovery (строит модель) и Conformance Checking (проверяет соответствие), Process Enhancement накладывает на модель данные о времени, ресурсах, стоимости и точках принятия решений. Результат – модель, обогащенная количественными и качественными характеристиками, необходимыми для принятия решений об улучшении процесса.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
- Performance Analysis – наложение временных метрик: время ожидания, обработки, пропускная способность, выявление узких мест.
- Organizational Analysis – анализ распределения работы между исполнителями, ролями и подразделениями, построение социальных сетей взаимодействия.
- Decision Mining – выявление правил и условий, определяющих выбор пути в точках ветвления процесса.
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: процессные аналитики, операционные директора, руководители (владельцы) процессов, консультанты по Business Process Management.
Для чего: локализация узких мест и задержек, анализ загрузки ресурсов, выявление факторов маршрутизации кейсов, подготовка данных для симуляции и оптимизации.
Результат: процессная модель с атрибутами времени, стоимости, частоты и ресурсов, готовая для анализа и принятия решений.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Process Enhancement – третий тип задач Process Mining, применяется после Process Discovery и Conformance Checking. Использует модель, полученную с помощью Process Discovery или заданную вручную, и обогащает ее фактическими данными из журнала событий. Результаты служат входом для Process Simulation (имитационное моделирование процесса) и формирования Digital Twin of Organization (цифрового двойника организации).
См. также: Process Mining, Event Log, Process Discovery, Conformance Checking, Process Enhancement, Petri Net, BPMN, Directly-Follows Graph
Акроним: PI
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Process Intelligence (Интеллектуальный анализ процессов) – комплексная дисциплина и набор технологий для анализа, мониторинга и оптимизации бизнес-процессов на основе фактических данных с применением искусственного интеллекта и машинного обучения. Обеспечивает объективное понимание того, как процессы выполняются в реальности, выявляет скрытые закономерности и формирует рекомендации по улучшению.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: руководители (владельцы) процессов, бизнес-аналитики, консультанты по Business Process Management.
Для чего: диагностика процессов перед автоматизацией, поиск возможностей для RPA, контроль соблюдения регламентов, выявление причин неэффективности, количественное обоснование инициатив по улучшению процессов, прогнозирование рисков и узких мест до их возникновения – замена экспертных предположений на решения на основе фактических данных.
Результат: карты реальных процессов, количественная оценка узких мест, прогнозы рисков, конкретные рекомендации по оптимизации с расчетом эффекта.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Process Mining является ядром PI, но PI шире за счет предиктивной аналитики и AI. Служит аналитическим инструментарием для Business Process Management, предоставляя data-driven инсайты на всех этапах управления процессами.
См. также: Process Mining, Business Process Management, Conformance Checking, Process Discovery, Digital Twin of an Organization, Operational Intelligence, Root Cause Analysis, Predictive Process Monitoring
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Process Intelligence (Интеллектуальный анализ процессов) – комплексная дисциплина и набор технологий для анализа, мониторинга и оптимизации бизнес-процессов на основе фактических данных с применением искусственного интеллекта и машинного обучения. Обеспечивает объективное понимание того, как процессы выполняются в реальности, выявляет скрытые закономерности и формирует рекомендации по улучшению.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
- Process Mining – извлечение знаний о процессах из журналов событий: обнаружение фактических процессов, проверка соответствия регламентам, анализ отклонений.
- Process Analytics – комплексный анализ производительности: выявление узких мест, определение первопричин проблем, расчет KPI процессов.
- Predictive Analytics – прогнозирование результатов выполнения процессов и рисков на основе AI/ML-моделей, генерация рекомендаций по оптимальным действиям.
- Real-time Monitoring – непрерывный мониторинг процессов с автоматическим выявлением аномалий и отклонений в режиме реального времени.
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: руководители (владельцы) процессов, бизнес-аналитики, консультанты по Business Process Management.
Для чего: диагностика процессов перед автоматизацией, поиск возможностей для RPA, контроль соблюдения регламентов, выявление причин неэффективности, количественное обоснование инициатив по улучшению процессов, прогнозирование рисков и узких мест до их возникновения – замена экспертных предположений на решения на основе фактических данных.
Результат: карты реальных процессов, количественная оценка узких мест, прогнозы рисков, конкретные рекомендации по оптимизации с расчетом эффекта.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Process Mining является ядром PI, но PI шире за счет предиктивной аналитики и AI. Служит аналитическим инструментарием для Business Process Management, предоставляя data-driven инсайты на всех этапах управления процессами.
См. также: Process Mining, Business Process Management, Conformance Checking, Process Discovery, Digital Twin of an Organization, Operational Intelligence, Root Cause Analysis, Predictive Process Monitoring
Акроним: PM
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Process Mining (Процессная аналитика) – дисциплина на стыке Data Science и управления процессами, которая извлекает знания о реальном поведении бизнес-процессов из журналов событий (event logs) информационных систем. В отличие от традиционного моделирования, работает с фактическими данными о выполненных операциях, выявляя расхождения между проектным и реальным состоянием процессов.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
Данные:
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: процессные аналитики, бизнес-аналитики, операционные директора, руководители (владельцы) процессов, специалисты по внутреннему аудиту.
Для чего: диагностика процессов "как есть" (as-is) без интервью и опросов, поиск узких мест и нарушений регламентов, анализ вариативности исполнения, расчет операционных метрик.
Результат: объективная карта процесса с количественными показателями длительности, частоты, соответствия и стоимости операций.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Process Mining дополняет классический Business Process Management, предоставляя объективные данные вместо экспертных оценок. Является ключевым компонентом Process Intelligence наряду с Task Mining и моделированием. Отличается от Business Intelligence ориентацией на сквозные процессы, а не отдельные метрики.
См. также: Event Log, Process Discovery, Conformance Checking, Task Mining, Process Intelligence, BPMN, BPM, Digital Twin of Organization
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Process Mining (Процессная аналитика) – дисциплина на стыке Data Science и управления процессами, которая извлекает знания о реальном поведении бизнес-процессов из журналов событий (event logs) информационных систем. В отличие от традиционного моделирования, работает с фактическими данными о выполненных операциях, выявляя расхождения между проектным и реальным состоянием процессов.
КЛЮЧЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ:
Данные:
- Event Log (журнал событий) – структурированный набор записей о действиях, выполненных в информационных системах при выполнении бизнес-процесса. Каждая запись фиксирует выполненное действие, момент времени его выполнения, привязку действия к конкретному экземпляру процесса или набору объектов. Может иметь дополнительные атрибуты.
- Process Discovery (Обнаружение процессов) – автоматическое построение модели процесса на основе данных журналов событий.
- Conformance Checking (Проверка соответствия) – сравнение фактического исполнения процесса с эталонной моделью для выявления отклонений.
- Process Enhancement (Обогащение модели процесса) – наложение на модель процесса данных о времени, ресурсах и стоимости для выявления узких мест и оптимизации.
ПРИМЕНЕНИЕ:
Кто применяет: процессные аналитики, бизнес-аналитики, операционные директора, руководители (владельцы) процессов, специалисты по внутреннему аудиту.
Для чего: диагностика процессов "как есть" (as-is) без интервью и опросов, поиск узких мест и нарушений регламентов, анализ вариативности исполнения, расчет операционных метрик.
Результат: объективная карта процесса с количественными показателями длительности, частоты, соответствия и стоимости операций.
СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ТЕРМИНАМИ:
Process Mining дополняет классический Business Process Management, предоставляя объективные данные вместо экспертных оценок. Является ключевым компонентом Process Intelligence наряду с Task Mining и моделированием. Отличается от Business Intelligence ориентацией на сквозные процессы, а не отдельные метрики.
См. также: Event Log, Process Discovery, Conformance Checking, Task Mining, Process Intelligence, BPMN, BPM, Digital Twin of Organization