Castellano, Mattia
(2017)
Business Process Management e tecniche per l'applicazione del Process Mining. Il caso Università degli Studi di Parma.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria gestionale [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract
In un mondo in cui l'apertura di nuovi mercati e l'introduzione di nuove tecnologie genera continuamente nuove opportunità, le aziende devono sempre più imparare ad adattarsi e a gestire il cambiamento. Con la diffusione del Process Thinking le organizzazioni iniziano a rendere propri concetti quali processi, attività, eventi, flussi, cambiamento e sviluppo. E' in questo scenario che nascono discipline orientate al cambiamento organizzativo e miglioramento dei processi aziendali, come il Business Process Re-engineering (BPR) e il Business Process Management (BPM). L'aumento della tecnologia e l'era dell'Information Technology (IT), i sistemi informativi assumono un ruolo sempre più importante nella vita dell'organizzazione, supportando l'esecuzione dei processi e iniziando a produrre grandi quantità di tracce relative all'esecuzione dei task. Comincia l'era dei Big Data e del Data Mining. La ricerca arriverà a soddisfare il bisogno aziendale di estrazione di valore tangibile dai dati, o log, con le tecniche di Process Mining.
Le tecniche di Process Mining, considerate una forma di Business Intelligence (BI) vengono oggi applicate in vari settori industriali, primo fra tutti il settore dei Servizi. Verrà analizzata nel dettaglio un'applicazione delle tecniche di Process Mining in un progetto commissionato dall'Università degli Studi di Parma a HSPI S.p.A, azienda di consulenza direzionale nella quale ho svolto il tirocinio per Tesi e partecipato attivamente all'analisi.
Il Process Mining si conferma una valida tecnica per l'analisi dei dati offline, e la ricerca è attualmente concentrata all'implementazione del Process Mining nell'analisi dei dati real-time, al fine di affrontare la necessità di cambiamento in modo tempestivo, e trarne un vantaggio competitivo.
Abstract
In un mondo in cui l'apertura di nuovi mercati e l'introduzione di nuove tecnologie genera continuamente nuove opportunità, le aziende devono sempre più imparare ad adattarsi e a gestire il cambiamento. Con la diffusione del Process Thinking le organizzazioni iniziano a rendere propri concetti quali processi, attività, eventi, flussi, cambiamento e sviluppo. E' in questo scenario che nascono discipline orientate al cambiamento organizzativo e miglioramento dei processi aziendali, come il Business Process Re-engineering (BPR) e il Business Process Management (BPM). L'aumento della tecnologia e l'era dell'Information Technology (IT), i sistemi informativi assumono un ruolo sempre più importante nella vita dell'organizzazione, supportando l'esecuzione dei processi e iniziando a produrre grandi quantità di tracce relative all'esecuzione dei task. Comincia l'era dei Big Data e del Data Mining. La ricerca arriverà a soddisfare il bisogno aziendale di estrazione di valore tangibile dai dati, o log, con le tecniche di Process Mining.
Le tecniche di Process Mining, considerate una forma di Business Intelligence (BI) vengono oggi applicate in vari settori industriali, primo fra tutti il settore dei Servizi. Verrà analizzata nel dettaglio un'applicazione delle tecniche di Process Mining in un progetto commissionato dall'Università degli Studi di Parma a HSPI S.p.A, azienda di consulenza direzionale nella quale ho svolto il tirocinio per Tesi e partecipato attivamente all'analisi.
Il Process Mining si conferma una valida tecnica per l'analisi dei dati offline, e la ricerca è attualmente concentrata all'implementazione del Process Mining nell'analisi dei dati real-time, al fine di affrontare la necessità di cambiamento in modo tempestivo, e trarne un vantaggio competitivo.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Castellano, Mattia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
business process management,process mining,data mining,business intelligence
Data di discussione della Tesi
21 Dicembre 2017
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Castellano, Mattia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
business process management,process mining,data mining,business intelligence
Data di discussione della Tesi
21 Dicembre 2017
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