HSPI ha rilasciato la versione 2020 del database dei progetti di process mining. L’aggiornamento del database è stato curato dal Laboratorio di Process Mining di HSPI e Hesplora.
Il database rappresenta il censimento più completo disponibile alla data sui case study di process mining, raccogliendo 551 case study provenienti da 27 paesi del mondo. Rispetto all’edizione precedente sono stati aggiunti oltre 150 case study. Dall’analisi si evince come le tecniche di process mining siano utilizzate sia in ambito pubblico che privato, prevalentemente da organizzazioni che operano nel settore finanziario, sanitario e industriale. Il trend nell’impiego del process mining ha mostrato un incremento negli ultimi tre anni con un picco nel 2018 di 93 casi. Nel 2019 i casi raccolti sono stati 75.
Il database è stato citato da Gartner nello studio “Market Guide for Process Mining” come una delle fonti di approfondimenti più interessanti per la tematica del process mining. Lo studio, pubblicato anche dall’IEEE Task Force on Process Mining, è liberamente scaricabile in formato PDF come allegato di questo articolo o cliccando sul seguente link.
“Process mining is a process management techniques that connects ideas of process modelling and analysis on the one hand and data mining and machine learning on the other. It aims to improve the control over business processes by providing technologies and tools for discovering performance, organizational and social related information from event logs stored within an information technology system.
In this context, HSPI Process Mining Laboratory has developed “Process Mining: A Database of Applications 2019”, the most complete list of process mining adoptions, by collecting directly from the key stakeholders involved, fundamental insights about the application of this technology. The purpose of this study is to create a database of practical cases with no distinction of markets, industries and vendors, but with the only aim of completeness and validity.
We believe this knowledge endeavor could improve the awareness about this technology and to increase the confidence in its business potentials, expanding the community of process mining users to new data scientists, managers, consultants and researcher from all over the world.”