プロセス マイニング、データ マイニング、ビジネス プロセス管理は、それぞれどのように異なるのでしょうか。
プロセス マイニングは、データ マイニングやビジネス プロセス管理 (BPM) としばしば混同されます。そこで、これら 3 つの違いと、それぞれが実際に及ぼす効果について解説します。
データ マイニングから解説すると、容易に理解できます。
データ マイニングは包括的な用語であり、大量のデータを分析することでパターンを検出し、トレンドを特定し、今後活用できる分析情報を取得する手法を表します。その一方で、プロセス マイニングは単なるデータ マイニングの一形態にすぎず、組織のプロセス内のパターンを検出する方法に限定して使用します。
プロセス マイニングの目標は、ビジネス プロセスに関する情報を見つけ出し、特定のビジネス プロセスの検出、比較、強化を行うことです。その一方、データ マイニングでは、さらに広範なデータ セットを利用し、顧客の行動予測、顧客離反の調査、不正行為の検出、顧客に関する有益な個人情報の検索などを行います。
言い換えれば、プロセス マイニングはビジネスを内部から改善する内部プロセスであり、データ マイニングはデータ セット全体の分析を表す広い意味を持つ一般用語で、場合によって売上やリードの改善など、ビジネスに含まれない外部営業案件の改善も含みます。
これらに対してビジネス プロセス管理 (BPM) とは、プロセスの分析、加速、最適化を行う、組織に属する人材による取り組みを指します。
つまり、通常のビジネス プロセス管理では、面談、ワークショップ、アンケートにより、こうしたプロセスを手動で追跡ソフトウェア システムに記録します。ビジネス プロセス管理がもたらすデータは、実際に人間が手動で入力するため、はるかに定性的です。しかし、プロセス マイニングは、同じデータに対してはるかに定量的な手法を提供します。
このように、ビジネス プロセス管理はビジネス プロセスの手動業務を表し、プロセス マイニングは実際のプロセスが何であるかを客観的なデータに基づいて明らかにします。
両者の違いを別の方法で理解すると、ビジネス プロセス管理は企業が抱いている理想の姿であるのに対し、プロセス マイニングは客観的な視点から企業の現状を明らかにします。
ビジネス プロセス管理の詳細については、「ビジネス プロセス管理とは」を参照してください。
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