De begrippen Data Mining en Process Mining lijken in eerste instantie sterk op elkaar. Beide technieken hebben een directe relatie met de bedrijfsprocessen. Beide concepten vallen onder de paraplu van Business Intelligence, waarbij gebruikers ernaar streven om op basis van Big Data tot waardevolle inzichten voor de organisatie te komen. Toch zijn er wel degelijk verschillen te onderscheiden.

Op zoek naar verborgen patronen

Het streven van zowel Data Mining en Process Mining is om belangrijke inzichten in de processen te verschaffen, waardoor gebruikers betere beslissingen kunnen nemen. Voor beide vakgebieden geldt dat de rol van kunstmatige intelligentie en algoritmes steeds prominenter wordt. Het ontdekken van causale verbanden en verborgen patronen staat hierbij centraal. Verborgen patronen zijn patronen die voor het menselijk brein anders niet zichtbaar zouden zijn.

Tijdstempels maken het verschil

Data Mining is een computertechniek om complexe verbanden en niet voor de hand liggende patronen in (big) data te detecteren. Met Data Mining analyseer je data om patronen te ontdekken of te voorspellen. Bijvoorbeeld: welke advertentiecampagne leidt tot de hoogste conversie of welke productgroep loopt het beste in de supermarkt?

Er is nog een belangrijk verschil. De input van Data Mining bestaat uit tabellen met data. De input van Process Mining bestaat uit zogenoemde event logs, audit trails, data en events uit het IT-systeem die bovendien voorzien zijn van een tijdstempel.

Bron: passionned.nl