Hva er de forskjellige typene prosessmodellering?

Prosessmodellering er en prosess forretningsfolk gjør for å sette et mål for hvordan situasjoner skal spille ut når et gitt sett med aktiviteter blir gjennomført. Mål er definert, innspill bestemt, og mål rasjonalisert. Med prediktiv prosessmodellering lages modeller for å undersøke informasjon og se hvor sannsynlig at visse ting vil skje under visse forhold. Metaprosessmodellering samhandler med eksisterende modeller for å se hvordan de fungerer og hvordan de kan gjenbrukes og forbedres. Videre lar datamodellering folk ta informasjon og se hvordan den samhandler med annen informasjon i forskjellige situasjoner.

Datamodellering er en type prosessmodellering som er mer kjent under begrepet datasimulering. Med denne typen prosessmodellering blir variabler og informasjon lagt inn i modellen, og modellens regler blir bestemt. Dette gjør at menneskene som jobber med modellen, kan se hvordan de innleverte variablene interagerer med hverandre og hvordan forskjellige endringer påvirker den generelle situasjonen. En fordel med denne typen modeller er at folk kan oppdage problemer med et system før de setter det på plass, fordi de vil kunne se hvordan det faktisk spiller ut.

Prediktiv modellering er en type prosessmodellering som tar sikte på å finne ut hvor sannsynlig en viss situasjon vil skje når en annen situasjon skjer. For eksempel kan en prediktiv modell prøve å skille hvor sannsynlig en kunde vil kjøpe en stripete blå paraply når hun kommer inn i et spesifikt varehus på en regnfull dag. En bedrift kan kanskje sammenligne denne informasjonen med hvor sannsynlig en kunde er å kjøpe en stripete blå paraply på en solrik dag og endre utformingen av butikken basert på denne informasjonen. Vellykkede prediktive modelleringsteknikker implementerer metoder for å ignorere informasjon som ikke er nyttig for å forutsi utfall. Mennesker som implementerer denne modelleringsteknikken prøver å ikke la systemet deres påvirkes av informasjon om rød sild som ikke nødvendigvis indikerer et mønster som fremtidige utfall kan forutsi.

Metaprosessmodellering er en type prosessmodellering som fungerer med andre prosessmodeller. Målet med denne prosessen er å analysere og jobbe med andre modeller for å bestemme hvordan de jobber og å prøve å gjenbruke aspekter av dem i andre modeller. En fordel med å bruke dette modelleringssystemet er at mindre tid kan kaste bort bort i å utvikle nye systemer, fordi gamle systemer kan være i stand til å gjenbrukes for å løse nye problemer i stedet for å investere mer tid på å bygge nye modeller.