Process mining: differenze tra le versioni
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== Applicazioni ==
Il process mining segue le opzioni stabilite dalla [[Riprogettazione dei processi aziendali|progettazione dei processi aziendali]], poi va oltre queste opzioni fornendo un feedback per la [[Business process modeling|rappresentazione dei processi aziendali]]<ref>{{Cita libro|titolo=Process Mining - Discovery, Conformance and {{!}} Wil M.P. van der Aalst {{!}} Springer|url=
* l''''analisi dei processi''' filtra, ordina e comprime i file di log per approfondire lo studio nel contesto delle operazioni dei processi;
* la '''modellazione dei processi''' può essere supportata dai feedback provenienti dal '''monitoraggio dei processi''' attraverso la registrazione di azioni o eventi (file di log);
* lo '''sviluppo dei processi''' sfrutta i risultati del process mining basati sui log per sviluppare ulteriori operazioni dei processi.
==Classificazione==
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* Prom Framework<ref>[http://prom.sourceforge.net Prom Framework]</ref>
* Prom Import Framework<ref>[http://promimport.sourceforge.net Prom Import Framework]</ref>
Altre librerie open source che supportano il process mining sono:
* PM4Py<ref>[http://www.pm4py.org PM4Py]</ref>, una libreria di Process Mining in Python open source e general purpose sviluppata dal Fraunhofer FIT
* bupaR<ref>[https://www.bupar.net bupaR]</ref>, una libreria di Process Mining in R
*pMineR<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Gatta R|autore2=Lenkowicz J|autore3=Vallati M, et al.|anno=2017|titolo=pMineR: An Innovative R Library for Performing Process Mining in Medicine|rivista=Artificial Intelligence in Medicine|volume=10259|pp=351-355|doi=10.1007/978-3-319-59758-4_42}}</ref>, una libreria di Process Mining for Healthcare, in R
*[http://www.pm4js.org PM4JS], una libreria di Process Mining in Javascript
* MicroPM4Py<ref>{{Cita web |url=http://www.micropm4py.org/ |titolo=MicroPM4Py |accesso=10 gennaio 2020 |dataarchivio=20 luglio 2020 |urlarchivio=https://web.archive.org/web/20200720170133/https://www.micropm4py.org/ |urlmorto=sì }}</ref>, una libreria di Process Mining in Python per microcontrollers e sistemi embedded
* PMLAB<ref>[https://github.com/pmlab/pmlab-full PMLAB]</ref>, una libreria di Process Mining in Python
Le funzionalità del process mining sono anche realizzate dai seguenti vendors commerciali:
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* QPR ProcessAnalyzer<ref>[http://www.qpr.com/products/qpr-processanalyzer.htm QPR ProcessAnalyzer]</ref> offerto da QPR Software Plc<ref>[http://www.qpr.com QPR Software Plc]</ref>.
* Nitro<ref>[http://fluxicon.com/nitro Nitro]</ref> è un tool realizzato da Fluxicon<ref name=":0">[http://fluxicon.com Fluxicon]</ref> per convertire facilmente log di eventi in formato [[Comma-separated values|CSV]] o [[Microsoft Excel|XLS]] in modo che possano essere utilizzati in [http://prom.sf.net ProM]
* Disco<ref>{{Cita web|url = https://fluxicon.com/disco/|titolo = Process Mining and Automated Process Discovery Software for Professionals - Fluxicon Disco.|accesso
*
* ProcessMind<ref>{{Cita web|lingua=en|autore=ProcessMind|url=https://processmind.com|titolo=ProcessMind: Self-Service Process Intelligence|sito=processmind.com|accesso=2025-02-06}}</ref>, uno strumento di intelligence di processo self-service che combina il process mining con la modellazione dei processi, realizzato da ProcessMind.
==Note==
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==Collegamenti esterni==
* [https://investmonitor.xyz/category/best-cloud-mining/ Recensioni sui process cloud mining] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190125073438/https://investmonitor.xyz/category/best-cloud-mining/ |data=25 gennaio 2019 }}
{{portale|informatica}}
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