Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
CRIS Current Research Information System
Process mining techniques are able to extract knowledge from event logs commonly available in today’s information systems. These techniques provide new means to discover, monitor, and improve processes in a variety of application domains. There are two main drivers for the growing interest in process mining. On the one hand, more and more events are being recorded, thus, providing detailed information about the history of processes. On the other hand, there is a need to improve and support business processes in competitive and rapidly changing environments. This manifesto is created by the IEEE Task Force on Process Mining and aims to promote the topic of process mining. Moreover, by defining a set of guiding principles and listing important challenges, this manifesto hopes to serve as a guide for software developers, scientists, consultants, business managers, and end-users. The goal is to increase the maturity of process mining as a new tool to improve the (re)design, control, and support of operational business processes.
W. van der Aalst, A. Adriansyah, A. K. Alves de Medeiros, F. Arcieri, T. Baier, T. Blickle, et al. (2012). Process Mining Manifesto. BERLIN : Springer-Verlag [10.1007/978-3-642-28108-2_19].
Process Mining Manifesto
W. van der Aalst;A. Adriansyah;A. K. Alves de Medeiros;F. Arcieri;T. Baier;T. Blickle;R. P. Jagadeesh Chandra Bose;P. van den Brand;R. Brandtjen;J. C. A. M. Buijs;A. Burattin;J. Carmona;M. Castellanos;J. Claes;J. Cook;N. Costantini;F. Curbera;E. Damiani;M. de Leoni;P. Delias;B. F. van Dongen;M. Dumas;S. Dustdar;D. Fahland;D. R. Ferreira;W. Gaaloul;F. van Geffen;S. Goel;C. W. Gunther;A. Guzzo;P. Harmon;A. H. M. ter Hofstede;J. Hoogland;J. E. Ingvaldsen;K. Kato;R. Kuhn;A. Kumar;M. La Rosa;F. M. Maggi;D. Malerba;R. S. Mans;A. Manuel;M. McCreesh;MELLO, PAOLA;J. Mendling;MONTALI, MARCO;H. R. M. Nezhad;M. zur Muehlen;J. Munoz Gama;L. Pontieri;J. Ribeiro;A. Rozinat;H. S. Perez;R. S. Perez;M. Sepulveda;J. Sinur;P. Soffer;M. Song;A. Sperduti;G. Stilo;C. Stoel;K. D. Swenson;M. Talamo;W. Tan;C. Turner;J. Vanthienen;G. Varvaressos;E. Verbeek;M. Verdonk;R. Vigo;J. Wang;B. Weber;M. Weidlich;T. Weijters;L. Wen;M. Westergaard;M. T. Wynn
2012
Abstract
Process mining techniques are able to extract knowledge from event logs commonly available in today’s information systems. These techniques provide new means to discover, monitor, and improve processes in a variety of application domains. There are two main drivers for the growing interest in process mining. On the one hand, more and more events are being recorded, thus, providing detailed information about the history of processes. On the other hand, there is a need to improve and support business processes in competitive and rapidly changing environments. This manifesto is created by the IEEE Task Force on Process Mining and aims to promote the topic of process mining. Moreover, by defining a set of guiding principles and listing important challenges, this manifesto hopes to serve as a guide for software developers, scientists, consultants, business managers, and end-users. The goal is to increase the maturity of process mining as a new tool to improve the (re)design, control, and support of operational business processes.
W. van der Aalst, A. Adriansyah, A. K. Alves de Medeiros, F. Arcieri, T. Baier, T. Blickle, et al. (2012). Process Mining Manifesto. BERLIN : Springer-Verlag [10.1007/978-3-642-28108-2_19].
W. van der Aalst; A. Adriansyah; A. K. Alves de Medeiros; F. Arcieri; T. Baier; T. Blickle; R. P. Jagadeesh Chandra Bose; P. van den Brand; R. Brandtj...espandi
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/112400
Attenzione
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
Citazioni
ND
1090
668
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.