执行会在日志文件中生成大量数据

如果您遇到了使业务流程形式化的麻烦，那么您一定会想知道它们的运行状况，这些流程日志有足够多的独特之处，以至于诸如BI（商业智能）之类的现成分析都缺乏有效的本机原语，尤其是在处理流程和狭窄时间段时，分析环境是不同的，流程智能旨在提供该功能。

如果您已经具备分析技能甚至是数据科学，为什么需要流程智能软件包？

当今用于BI的解决方案依赖于相对静态数据模型和难以配置的数据仓库的传统基于查询的方法（这是现有的格局，而不是新兴的格局），它为业务和其他用户提供了使用策略性过程分析的正确方法所必需的工具。

1、许多敏捷的内部和外部复杂流程之间的复杂流数据因为组织中不仅只有一个流程，实际上，有必要将您不拥有的流程的流程日志汇总在一起。

2、需要流程日志文件中可用的每个流程实例上精确，完整的端到端数据。

3、利益相关者对流程有许多不同的看法。

4、这不仅包括流程实例的流程模式，还包括所涉及的资源（人员，物料）以及与之相关的流程实例数据。

5、如果只是战术上的需求，那么简单的仪表板仪表就足够了，但这只是战略过程。不断需要各种利益相关者确切地知道发生了什么，将要发生什么以及可能发生了什么？

6、流程是复杂的因果系统，具有连续测量的流量。这就是为什么简化的BI模型不能很好地用于根本原因分析和其他说明性/预测性分析的原因之一。

复杂因果系统的分析方法

至关重要的战略问题都涉及分析过程的不确定性。这些方法要求将过程数据显示为分布，保留流（路径）信息并允许可靠的时间观点。他们必须进行分发而不是聚合数据的交易，并提供对建模流程的自动检测。

1、分布的分析图元

2、敏捷流程视图

3、稳健的时间观点

4、嵌入式分析方法（复杂因果系统的分析方法）

5、完全不确定的准确流量预测

如果目前尚不清楚，为什么现有的 BI / DW环境分析方法无法满足流程智能的技术要求

度量和维度角色的可互换性：在数据仓库中，度量属性在设计时是已知的，但是“原始”业务流程数据可能不包含任何明确的定量特征，并且感兴趣的度量因一个查询而异，因此，从几乎任何属性启用运行时度量规范至关重要，事实和维度角色的可互换性：考虑手术“过程”，它具有自身的维度特征（位置，患者等），并且是事实类型，但是对于单个工作步骤，手术扮演着一个维度的角色（例如，事件汇总到手术）。

使用过程智能来分析和改善与会者在主题演讲中的到达时间

查看与会者的住处时，到达时间似乎有所不同。如果仅在阶段（在会议室到达）测量这些值，则来自凯撒的与会者肯定会以短的时间到达。请注意，行有三个，第三行有三个。但是，这是有意义的区别吗？我们怎么知道？查询从搜索事件日志（或多个事件日志）中存储的日志文件开始。对按时间索引的柱状商店的搜索非常快。大多数过程查询都是在精确的狭窄时间窗口内进行的。其中，日志文件保留了流行为的分布。从日志文件中，还可以重建过程跟踪（或路径）。

即使在这个简单的示例中，也正是在这里着重于BI分析和流程挖掘的差异

在查看与会者的到达时间分布时，会看到另一幅图，参加者人数少，加上分散的人手，使他们的平均到达时间变得毫无意义。看来这是a幸，三位与会者决定于当天早上7:30在会议室见面，他们比所有其他代表早地到达。这是一个过程信号。它对帮助我们弄清楚如何使人们更早进入会议室是否有用？尽管日志文件不直接包含有关路径的信息，但是可以从实时，实时的日志检查中得出路径。在分析复杂的因果流动系统时，路径通常是必不可少的。使用流程智能，每个流程实例的流程跟踪或流路径都是已知的，并且成为关键的分析原语。这就是将流程智能与BI（商业智能）区分开来的原因。

事实证明，会议厅始终存在瓶颈

与会者不得不在星巴克排队，服务很慢，如果无法监控，分析，推荐和优化，所有这些见解将无济于事，需要分析过程路径以及周期时间数据的分布，以得出基于事实的改善过程性能的结论。

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