Process Mining
Process mining er en datadrevet disciplin, der udtrækker viden om virkelige processer fra hændelseslogs, som er registreret af informationssystemer. Teknikken, der systematisk blev introduceret af Wil van der Aalst, med grundlæggende workflow mining formaliseret i 2004 og konsolideret i lærebogen fra 2016, bygger bro mellem datavidenskab og processtyring. Den gør det muligt for organisationer at opdage, hvordan processer faktisk udføres, kontrollere om udførelsen stemmer overens med foreskrevne modeller, og diagnosticere flaskehalse i ydeevnen – alt sammen direkte fra digitale spor.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- van der Aalst, W. M. P. (2016). Process Mining: Data Science in Action (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-3-662-49850-7
- van der Aalst, W., Weijters, T., & Maruster, L. (2004). Workflow mining: Discovering process models from event logs. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16(9), 1128–1142. DOI: 10.1109/TKDE.2004.47 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 2). Process Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/da/process-mining/process-mining
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- FællesskabsdetektionNetværksanalyse↔ compare
- Sekventiel mønsterudvindingMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →