Quels sont les différents types de modélisation de processus?
La modélisation de processus est un processus utilisé par les professionnels pour définir un objectif quant à la manière dont les situations devraient se dérouler lorsqu'un ensemble d'activités donné est exécuté. Les objectifs sont définis, les intrants décidés et les objectifs rationalisés. Avec la modélisation de processus prédictive, des modèles sont créés pour examiner les informations et voir la probabilité que certaines choses se produisent dans certaines conditions. La modélisation de méta-processus interagit avec les modèles existants pour voir comment ils fonctionnent et comment ils peuvent être réutilisés et améliorés. En outre, la modélisation informatique permet aux personnes de prendre des informations et de voir comment elles interagissent avec d'autres informations dans différentes situations.
La modélisation informatique est un type de modélisation de processus plus connu sous le terme de simulation sur ordinateur. Avec ce type de modélisation de processus, des variables et des informations sont entrées dans le modèle et les règles du modèle sont définies. Cela permet aux personnes travaillant avec le modèle de voir comment les variables entrées interagissent les unes avec les autres et comment différents changements affectent la situation globale. Un avantage de ce type de modèle est que les utilisateurs peuvent découvrir des problèmes avec un système avant de le mettre en place, car ils seront en mesure de voir comment il fonctionnera.
La modélisation prédictive est un type de modélisation de processus qui vise à déterminer la probabilité qu'une situation donnée se produise lorsqu'une autre situation se produit. Par exemple, un modèle prédictif peut tenter de déterminer la probabilité qu'un client achète un parapluie bleu rayé lorsqu'il pénètre dans un grand magasin spécifique un jour de pluie. Une entreprise peut être en mesure de comparer ces informations à la probabilité qu'un client achète un parapluie bleu à rayures lors d'une journée ensoleillée et modifie la présentation du magasin en fonction de ces informations. Les techniques de modélisation prédictive réussies implémentent des méthodes permettant d'ignorer les informations qui ne permettent pas de prédire les résultats. Les personnes qui mettent en œuvre cette technique de modélisation essayent de ne pas laisser leur système être affecté par des informations redingantes qui n'indiquent pas nécessairement un schéma permettant de prédire les résultats futurs.
La modélisation méta-processus est un type de modélisation de processus qui fonctionne avec d'autres modèles de processus. Le but de ce processus est d'analyser et de travailler avec d'autres modèles afin de déterminer leur fonctionnement et d'essayer de les réutiliser dans d'autres modèles. L’utilisation de ce système de modélisation présente l’avantage de gagner moins de temps à développer de nouveaux systèmes, car les anciens systèmes peuvent être réutilisés pour résoudre de nouveaux problèmes au lieu d’investir plus de temps dans la construction de nouveaux modèles.