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प्रक्रिया खनन मॉडल-आधारित प्रक्रिया विश्लेषण और डेटा-संचालित विश्लेषण तकनीकों के बीच अनुपलब्ध कड़ी है।
ठोस डेटा सेट और उपयोग में आसान सॉफ़्टवेयर के माध्यम से, पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान ज्ञान प्रदान करता है जिसे विभिन्न डोमेन में प्रक्रियाओं का विश्लेषण और सुधार करने के लिए सीधे लागू किया जा सकता है।
डेटा विज्ञान भविष्य का पेशा है, क्योंकि जो संगठन (बड़े) डेटा का बुद्धिमानी से उपयोग नहीं कर सकते, वे जीवित नहीं रहेंगे।
डेटा भंडारण और विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करना पर्याप्त नहीं है।
डेटा वैज्ञानिक को डेटा को प्रक्रिया विश्लेषण से जोड़ने की भी आवश्यकता होती है।
प्रक्रिया खनन पारंपरिक मॉडल-आधारित प्रक्रिया विश्लेषण (उदाहरण के लिए, सिमुलेशन और अन्य व्यावसायिक प्रक्रिया प्रबंधन तकनीकों) और डेटा-केंद्रित विश्लेषण तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग के बीच की खाई को पाटता है।
प्रक्रिया खनन प्रक्रिया मॉडल (हस्तनिर्मित या स्वचालित रूप से खोजे गए) के साथ घटना डेटा (यानी, देखे गए व्यवहार) से मेल खाना चाहता है।
यह तकनीक हाल ही में उपलब्ध हुई है, लेकिन इसे किसी भी प्रकार की परिचालन प्रक्रियाओं (संगठनों और प्रणालियों) पर लागू किया जा सकता है।
उदाहरण अनुप्रयोगों में शामिल हैं: अस्पतालों में उपचार प्रक्रियाओं का विश्लेषण, एक बहुराष्ट्रीय कंपनी में ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं में सुधार, आरक्षण साइट का उपयोग करने वाले ग्राहकों के ब्राउज़िंग व्यवहार को समझना, बैगेज हैंडलिंग सिस्टम में विफलताओं का विश्लेषण करना और एक्स-रे मशीन के यूजर इंटरफेस में सुधार करना।
इन सभी अनुप्रयोगों में समान है कि गतिशील व्यवहार प्रक्रिया मॉडल से संबंधित होना चाहिए।
इसलिए, हम इसे "कार्रवाई में डेटा विज्ञान" के रूप में संदर्भित करते हैं।
पाठ्यक्रम खनन प्रक्रिया में प्रमुख विश्लेषण तकनीकों की व्याख्या करता है।
प्रतिभागी विभिन्न प्रक्रिया खोज एल्गोरिदम सीखेंगे।
इनका उपयोग कच्चे ईवेंट डेटा से स्वचालित रूप से प्रक्रिया मॉडल सीखने के लिए किया जा सकता है।
घटना डेटा का उपयोग करते हुए कई अन्य प्रक्रिया विश्लेषण तकनीकों को प्रस्तुत किया जाएगा।
इसके अतिरिक्त, पाठ्यक्रम विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग डोमेन में सिद्धांत को सीधे लागू करने के लिए उपयोग में आसान सॉफ़्टवेयर, वास्तविक जीवन डेटासेट और व्यावहारिक कौशल प्रदान करेगा।
यह पाठ्यक्रम उन दृष्टिकोणों और प्रौद्योगिकियों के अवलोकन के साथ शुरू होता है जो निर्णय लेने और व्यावसायिक प्रक्रियाओं के (पुनः) डिज़ाइन का समर्थन करने के लिए ईवेंट डेटा का उपयोग करते हैं।
पाठ्यक्रम तब डेटा माइनिंग और बिजनेस प्रोसेस मॉडलिंग के बीच एक सेतु के रूप में प्रोसेस माइनिंग पर केंद्रित है।
पाठ्यक्रम कई व्यावहारिक कार्यों के साथ परिचयात्मक स्तर का है।
पाठ्यक्रम तीन मुख्य प्रकार की प्रक्रिया खनन को शामिल करता है।
1.
पहली प्रकार की प्रक्रिया खनन खोज है।
एक खोज तकनीक एक इवेंट लॉग लेती है और बिना किसी पूर्व सूचना का उपयोग किए एक प्रक्रिया मॉडल तैयार करती है।
एक उदाहरण अल्फा एल्गोरिथम है जो एक इवेंट लॉग लेता है और एक प्रक्रिया मॉडल (एक पेट्री नेट) तैयार करता है जो लॉग में दर्ज व्यवहार की व्याख्या करता है।
2.
दूसरे प्रकार की प्रक्रिया खनन अनुरूपता है।
यहां, मौजूदा प्रक्रिया मॉडल की तुलना उसी प्रक्रिया के इवेंट लॉग से की जाती है।
अनुरूपता जाँच का उपयोग यह जाँचने के लिए किया जा सकता है कि क्या वास्तविकता, जैसा कि रजिस्ट्री में दर्ज है, मॉडल में फिट बैठता है और इसके विपरीत।
3.
तीसरे प्रकार की प्रक्रिया खनन वृद्धि है।
यहां, विचार कुछ इवेंट लॉग में दर्ज की गई वास्तविक प्रक्रिया के बारे में जानकारी का उपयोग करके मौजूदा प्रक्रिया मॉडल का विस्तार या सुधार करना है।
जबकि अनुरूपता जाँच मॉडल और वास्तविकता के बीच संरेखण को मापती है, इस तीसरे प्रकार की प्रक्रिया खनन का उद्देश्य मॉडल को प्राथमिकता में बदलना या विस्तारित करना है।
एक उदाहरण प्रदर्शन जानकारी के साथ एक प्रक्रिया मॉडल का विस्तार है, उदाहरण के लिए बाधाओं को दिखाकर।
प्रक्रिया खनन तकनीकों का उपयोग ऑफ़लाइन, लेकिन ऑनलाइन भी किया जा सकता है।
उत्तरार्द्ध को परिचालन समर्थन के रूप में जाना जाता है।
एक उदाहरण उस समय गैर-अनुरूपता का पता लगाना है जब विचलन वास्तव में होता है।
एक अन्य उदाहरण चल रहे मामलों के लिए समय की भविष्यवाणी है, अर्थात, आंशिक रूप से निष्पादित मामले को देखते हुए, शेष प्रसंस्करण समय का अनुमान इसी तरह के मामलों की ऐतिहासिक जानकारी के आधार पर लगाया जाता है।
प्रक्रिया खनन न केवल डेटा खनन और व्यवसाय प्रक्रिया प्रबंधन के बीच एक सेतु प्रदान करता है; यह "व्यवसाय" और "आईटी" के बीच क्लासिक विभाजन को दूर करने में भी मदद करता है।
प्रोसेस माइनिंग पर आधारित साक्ष्य-आधारित व्यवसाय प्रक्रिया प्रबंधन व्यवसाय प्रक्रिया में सुधार और सूचना प्रणाली के विकास के लिए सामान्य आधार बनाने में मदद करता है।
पाठ्यक्रम कई उदाहरणों का उपयोग करता है जो अवधारणाओं और एल्गोरिदम को स्पष्ट करने के लिए वास्तविक जीवन घटना लॉग का उपयोग करते हैं।
इस कोर्स को करने के बाद कोई भी प्रोसेस माइनिंग प्रोजेक्ट चला सकता है और बिजनेस प्रोसेस इंटेलिजेंस के क्षेत्र की अच्छी समझ रखता है।
इस कोर्स को पूरा करने के बाद, आपको: - बिजनेस प्रोसेस इंटेलिजेंस तकनीकों (विशेष रूप से प्रोसेस माइनिंग) की अच्छी समझ होनी चाहिए, - आज के समाज में बिग डेटा की भूमिका को समझना चाहिए, - अन्य विश्लेषण तकनीकों के साथ प्रोसेस माइनिंग की तकनीकों को जोड़ने में सक्षम होना चाहिए, जैसे अनुकरण।
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