Process Mining
Process Mining is a data-driven discipline that extracts knowledge about real-world processes from event logs recorded by information systems. Introduced systematically by Wil van der Aalst, with foundational workflow mining formalized in 2004 and consolidated in the 2016 textbook, the technique bridges data science and process management. It enables organizations to discover how processes actually execute, check whether execution conforms to prescribed models, and diagnose performance bottlenecks — all directly from digital traces.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.