¿Cuáles son los diferentes tipos de modelado de procesos?
El modelado de procesos es un proceso que las personas de negocios hacen para establecer una meta sobre cómo deberían desarrollarse las situaciones cuando se lleva a cabo un conjunto determinado de actividades. Se definen los objetivos, se deciden las entradas y se racionalizan las metas. Con el modelado predictivo de procesos, los modelos se crean para examinar la información y ver la probabilidad de que ciertas cosas sucedan bajo ciertas condiciones. El modelado de metaprocesos interactúa con los modelos existentes para ver cómo funcionan y cómo se pueden reutilizar y mejorar. Además, el modelado por computadora permite a las personas tomar información y ver cómo interactúa con otra información en diferentes situaciones.
El modelado por computadora es un tipo de modelado de procesos que es más familiar bajo el término simulación por computadora. Con este tipo de modelado de procesos, las variables y la información se ingresan en el modelo y se deciden las reglas del modelo. Esto permite a las personas que trabajan con el modelo ver cómo las variables ingresadas interactúan entre sí y cómo los diferentes cambios afectan la situación general. Una ventaja de este tipo de modelo es que las personas pueden descubrir problemas con un sistema antes de ponerlo en funcionamiento, porque podrán ver cómo se desarrolla realmente.
El modelado predictivo es un tipo de modelado de procesos que tiene como objetivo determinar qué tan probable es que suceda una determinada situación cuando ocurre otra. Por ejemplo, un modelo predictivo podría tratar de discernir qué tan probable es que un cliente compre un paraguas azul a rayas cuando ingresa a una tienda por departamentos específica en un día lluvioso. Una empresa podría comparar esta información con la probabilidad de que un cliente compre un paraguas azul a rayas en un día soleado y cambie el diseño de la tienda en función de esta información. Las técnicas exitosas de modelado predictivo implementan métodos para ignorar la información que no es útil para predecir resultados. Las personas que implementan esta técnica de modelado intentan no permitir que su sistema se vea afectado por la información del arenque rojo que no necesariamente indica un patrón por el cual se puedan predecir los resultados futuros.
El modelado de metaprocesos es un tipo de modelado de procesos que funciona con otros modelos de procesos. El objetivo de este proceso es analizar y trabajar con otros modelos para determinar cómo funcionan y tratar de reutilizar aspectos de ellos en otros modelos. Una ventaja de utilizar este sistema de modelado es que puede desperdiciarse menos tiempo desarrollando nuevos sistemas, ya que los sistemas antiguos pueden reutilizarse para resolver nuevos problemas en lugar de invertir más tiempo construyendo nuevos modelos.