Il corso virtuale "Process Mining: Data Science in Action - Virtual Course - Coursera", è un corso con diversi contenuti e che offre lezioni video di ca. 22 ore per completare. Esplora le sue caratteristiche essenziali e fai clic sul pulsante arancione per ottenere informazioni dettagliate sulla piattaforma di e-learning Coursera
Il process mining è l'anello mancante tra l'analisi dei processi basata su modelli e le tecniche di analisi basate sui dati.
Attraverso set di dati concreti e software di facile utilizzo, il corso fornisce conoscenze sulla scienza dei dati che possono essere applicate direttamente per analizzare e migliorare i processi in una varietà di domini.
La scienza dei dati è la professione del futuro, perché le organizzazioni che non possono utilizzare i (grandi) dati in modo intelligente non sopravviveranno.
Non è sufficiente concentrarsi sull'archiviazione e l'analisi dei dati.
Il data scientist deve anche mettere in relazione i dati con l'analisi del processo.
Il process mining colma il divario tra l'analisi di processo tradizionale basata su modelli (ad esempio, simulazione e altre tecniche di gestione dei processi aziendali) e le tecniche di analisi incentrate sui dati come l'apprendimento automatico e il data mining.
Il process mining cerca di far corrispondere i dati degli eventi (cioè il comportamento osservato) con i modelli di processo (fatti a mano o scoperti automaticamente).
Questa tecnologia è disponibile solo di recente, ma può essere applicata a qualsiasi tipo di processo operativo (organizzazioni e sistemi).
Esempi di applicazioni includono: analisi dei processi di trattamento negli ospedali, miglioramento dei processi di servizio clienti in una multinazionale, comprensione del comportamento di navigazione dei clienti che utilizzano il sito di prenotazione, analisi dei guasti in un sistema di smistamento bagagli e miglioramento dell'interfaccia utente di una macchina a raggi X.
Tutte queste applicazioni hanno in comune che il comportamento dinamico deve essere correlato ai modelli di processo.
Pertanto, ci riferiamo a questo come "scienza dei dati in azione".
Il corso spiega le principali tecniche di analisi nel process mining.
I partecipanti impareranno vari algoritmi di scoperta dei processi.
Questi possono essere utilizzati per apprendere automaticamente i modelli di processo dai dati di eventi grezzi.
Verranno presentate diverse altre tecniche di analisi del processo che utilizzano dati di eventi.
Inoltre, il corso fornirà software di facile utilizzo, set di dati reali e abilità pratiche per applicare direttamente la teoria in una varietà di domini applicativi.
Questo corso inizia con una panoramica degli approcci e delle tecnologie che utilizzano i dati degli eventi per supportare il processo decisionale e la (ri)progettazione dei processi aziendali.
Il corso si concentra quindi sul process mining come ponte tra il data mining e la modellazione dei processi aziendali.
Il corso è di livello introduttivo con diverse attività pratiche.
Il corso copre i tre tipi principali di process mining.
1.
Il primo tipo di process mining è la discovery.
Una tecnica di rilevamento prende un registro eventi e produce un modello di processo senza utilizzare alcuna informazione preliminare.
Un esempio è l'algoritmo Alpha che prende un registro eventi e produce un modello di processo (una rete di Petri) che spiega il comportamento registrato nel registro.
2.
Il secondo tipo di process mining è la conformità.
Qui, un modello di processo esistente viene confrontato con un registro eventi dello stesso processo.
Il controllo di conformità può essere utilizzato per verificare se la realtà, come registrata nel registro, si adatta al modello e viceversa.
3.
Il terzo tipo di process mining è il miglioramento.
In questo caso, l'idea è di estendere o migliorare un modello di processo esistente utilizzando le informazioni sul processo effettivo registrate in un registro eventi.
Mentre il controllo di conformità misura l'allineamento tra il modello e la realtà, questo terzo tipo di process mining mira a modificare o estendere il modello a priori.
Un esempio è l'estensione di un modello di processo con informazioni sulle prestazioni, ad esempio mostrando i colli di bottiglia.
Le tecniche di process mining possono essere utilizzate offline, ma anche online.
Quest'ultimo è noto come supporto operativo.
Un esempio è il rilevamento della non conformità nel momento in cui si verifica effettivamente la deviazione.
Un altro esempio è la previsione del tempo per i casi in esecuzione, ovvero, dato un caso eseguito parzialmente, il tempo di elaborazione rimanente viene stimato in base alle informazioni storiche di casi simili.
Il process mining fornisce non solo un ponte tra il data mining e la gestione dei processi aziendali; aiuta anche ad affrontare il classico divario tra "business" e "IT".
La gestione dei processi aziendali basata sull'evidenza basata sull'estrazione dei processi aiuta a creare un terreno comune per il miglioramento dei processi aziendali e lo sviluppo del sistema informativo.
Il corso utilizza molti esempi che utilizzano registri di eventi della vita reale per illustrare i concetti e gli algoritmi.
Dopo aver frequentato questo corso, è possibile eseguire progetti di process mining e avere una buona conoscenza del campo della Business Process Intelligence.
Dopo aver completato questo corso, dovresti: - avere una buona conoscenza delle tecniche di Business Process Intelligence (in particolare il process mining), - comprendere il ruolo dei Big Data nella società odierna, - essere in grado di mettere in relazione le tecniche di process mining con altre tecniche di analisi, come la simulazione.
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