數據處理與流程管理與人工智能？

流程管理提供了一種靈活且適應性強的數據處理方法，重點關注如何處理數據以支持不斷變化的業務需求。通過將行業標準 bpmn 2.0 與人工智能 (ai) 的強大功能相結合，企業可以更深入地瞭解其數據並做出明智的決策，從而推動業務成功。現代開源解決方案使組織能夠在特定業務流程中創建提示，並利用 ai 功能從非結構化數據中提取有價值的見解。

在當今數據驅動的商業環境中，有效管理數據對於實現組織目標至關重要。雖然數據處理系統在收集和組織數據方面發揮着至關重要的作用，但人們常常忽視，數據不應僅僅爲了自身利益而進行管理。真正的價值在於瞭解如何利用數據來實現業務目標，這就是流程管理概念發揮作用的地方。

如今，我們生活在一個數據無處不在的世界，每個企業都瞭解數據的價值。但我們如何處理數據？如何創建、收集和分析數據？這是數據處理軟件的領域。我們都使用數據庫、電子表格和數據管理系統來管理各種數據。許多軟件系統都是圍繞特定數據域構建的，我們使用這些軟件來創建和維護數據。

然而，在這種情況下，人們常常忽視了不應該爲了數據而管理數據。我們公司需要數據的原因是我們想要實現某些業務目標。在這種情況下，我們面臨的問題是，如何才能實現企業目標。這就是流程管理的領域。

那麼數據處理和流程管理有什麼區別呢？

數據處理問題

在數據處理系統中，我們根據預定的模式收集數據。這可以是數據庫表、電子表格或任何複雜的數據結構。事後更改此類軟件系統中的數據模式通常是不利的，因爲每次更改要麼需要某種數據遷移，要麼會增加數據結構的複雜性。因此，隨着越來越多的不同數據必須適應通用模式，數據處理系統的複雜性通常會隨着時間的推移而增加。這可能導致軟件系統變得難以管理，或者開發成本隨着時間的推移上升到天文數字。微服務架構是一種常見的方法，可以阻止這種發展，並從一開始就始終如一地創建獨立的小型數據孤島。但在微服務架構中，重點仍然往往放在數據上。

流程管理的理念

另一方面，我們有流程管理的概念。在這個領域，我們關注的是如何處理數據的問題，而不是如何將數據放在一個僵化的模式中。流程管理軟件的理念是以高度靈活的方式處理數據。流程管理試圖回答的主要問題是：在業務流程中，誰需要什麼樣的信息？ 

這些流程具有高度的靈活性，因爲在當今快速發展的商業環境中，我們的業務需求變化得更快。因此，流程管理還關注如何在業務環境發生變化時快速靈活地處理數據的問題。

BPMN 2.0

業務流程管理符號 (BPMN) 是描述和執行業務流程的行業標準。它使企業能夠描述應如何處理數據、誰負責以及應如何處理某些情況。除了工作流之外，BPMN 模型還可能包括職責描述以及各種業務規則。

BPMN 2.0 的一個主要優勢是軟件系統可以自動執行這些流程模型。市場上有很多開源 BPMN 引擎可以處理和執行這種工作流模型。只需幾分鐘，就可以使用Open-BPMN等開源工具輕鬆創建 BPMN 流程模型。更改流程也可以在實時系統中建模，讓企業能夠更快地靈活地管理自己的流程。

流程管理和人工智能

一般來說，流程管理解決方案以更靈活、以文檔爲中心的方式處理數據。業務流程通常不綁定到特定的數據域。例如，考慮一個報價流程，它會導致訂單流程，最終以發票流程結束。數據域在流程的生命週期中不斷變化。流程管理的這種靈活性在更高層次上簡化了數據管理。通常，您不會問處理了哪種數據，而是尋找以下問題的答案：

• 爲什麼我們需要處理這種數據？
• 誰知道我們公司的具體數據？
• 某些數據事件何時發生？ 

流程管理解決方案收集所有這些信息，人工智能 (AI) 在此發揮着越來越重要的作用。大型語言模型 (LLM) 經過優化，可以處理此類非結構化數據，並能快速找到此類問題的答案。將 BPMN 的靈活性與 AI 的強大功能相結合的一種方法是使流程模型能夠在特定業務流程的上下文中創建提示。提示可以嵌入到 BPMN 模型中。這使公司能夠在其數據處理流程中組合新問題。 

結論

流程管理提供了一種靈活且適應性強的數據處理方法，重點關注如何處理數據以支持不斷變化的業務需求。通過將行業標準 bpmn 2.0 與人工智能 (ai) 的強大功能相結合，企業可以更深入地瞭解其數據並做出明智的決策，從而推動業務成功。現代開源解決方案使組織能夠在特定業務流程中創建提示，並利用 ai 功能從非結構化數據中提取有價值的見解。隨着商業格局繼續快速發展，流程管理適應和利用 AI 潛力的能力對於保持競爭優勢至關重要。

以上就是數據處理與流程管理與人工智能？的詳細內容，更多請關注本站其它相關文章！