Инструменты Process Mining и Data Mining способны помочь бизнесу принимать более обоснованные решения. Как они работают, и в чем их отличия – расскажем в этой статье.

Data Mining – что это?

Data Mining – это процесс анализа больших объемов данных, другими словами, больших данных, для выявления взаимосвязей и закономерностей и прогнозирования будущих тенденций.

Здесь используются алгоритмы для фильтрации и сортировки огромных объемов необработанных данных, чтобы понять, о чем они говорят. Затем они трансформируются в полезную информацию.

Компании используют инструменты интеллектуального анализа данных множеством способов для принятия более эффективных бизнес-решений. Например, Data Mining способен помочь:

• компаниям – выявить лояльных или, наоборот, недовольных клиентов, решить, где разместить продукты на полках супермаркетов;
• производителям – повысить безопасность своей продукции, выявить проблемы с качеством, управлением цепочкой поставок и оптимизацией операций;
• торговым интернет-сайтам – понять поведение клиентов и получить представление об эффективности веб-сайта;
• медицинским организациям – найти оптимальные схемы лечения.

Process Mining – что это?

Process Mining – это технология анализа процессов, которая основывается на изучении данных журналов событий (ERP, CRM и т.д.). Процессная аналитика нужна чтобы определить конкретные области для улучшения на операционном уровне, получить объективную и достоверную информацию и понять, что требуется для завершения конкретного бизнес-процесса, насколько хорошо этот процесс работает, и какие существуют отклонения.

Process Mining и Data Mining: что общего?

Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) и интеллектуальный анализ процессов (Process Mining) имеют ряд общих черт.

Во-первых, Process Mining и Data Mining относятся к сфере бизнес-аналитики и в основе их лежат данные.

Во-вторых, оба используют алгоритмы для понимания больших данных и могут использовать машинное обучение.

В третьих, оба способны помочь предприятиям в повышении производительности и увеличении выручки.

Если рассматривать Process Mining с научной точки зрения, то он является частью Data Mining.

Process Mining и Data Mining: в чем отличия?

Несмотря на сходные черты, разница все же есть.

Аналитика процессов больше связана с тем, как генерируется информация, и какое место она занимает в бизнес-процессе в целом, в то время, как аналитика данных больше опирается на уже существующую информацию. По сути Data Mining отвечает на вопрос “Что?”, а Process Mining концентрируется на вопросе “Почему?”.

Интеллектуальный анализ процессов связан с исключениями и основывается на истории, чтобы найти отклонения от идеальных моделей. Интеллектуальный анализ данных, наоборот, исключения отбрасывает, в противном случае они могут помешать обнаружению тенденций.

Process Mining выявляет так называемые “узкие места”, малопродуктивные варианты исполнения процессов, отклонения от прописанных регламентов. Data Mining ищет общности, составляет прогнозы и предоставляет шаблоны поведения, основываясь на входящих данных.

Взаимодействие Process Mining и Data Mining

Использование Process Mining и Data Mining вкупе приносит гораздо более ощутимую пользу предприятиям.

Например, компания с помощью инструментов интеллектуального анализа данных может извлечь ценную информацию о своих товарах и покупателях, в итоге – сегментировать потребителей по общим признакам. Но если взять во внимание, что любая покупка – это результат взаимодействия компании и клиента, и применить Process Mining для изучения и анализа процесса этого взаимодействия, то можно понять как и откуда приходят покупатели, каким образом они принимают решение о покупке товара или почему уходят, ничего не купив.

Такие знания о собственных процессах помогают компаниям исключить препятствия во взаимодействии с клиентами.