تفاوت داده‌کاوی و فرآیندکاوی

داده‌کاوی و فرآیندکاوی هر دو از تکنیک‌های هوش تجاری هستند و هردو از الگوریتم‌های مشخصی برای کشف روابط و الگوهای پنهان در داده‌ها استفاده می‌کنند. هدف نهایی داده‌کاوی و فرآیندکاوی ایجاد بینش در کاربران جهت تصمیم‌گیری بهتر است. سابقه استفاده از داده‌کاوی بسیار بیشتر از فرآیندکاوی است. الگوریتم‌های متداول داده‌کاوی، می‌توانند جهت استخراج قوانین و دستورالعمل‌ها از داده‌ها استفاده شوند. به عنوان مثال، افرادی که به سوپرمارکت مراجعه می‌کنند، چه اجناسی را با هم خریداری می‌کنند یا کمپین‌های تبلیغاتی در کدام شهرها اثربخشی بیشتری دارند.

فرآیندکاوی به مانند داده‌کاوی با داده سروکار دارد؛ اما به کشف و تحلیل مدل فرآیند موجود می‌پردازد. از این رو فرآیندکاوی بیشتر به محیط BPM نزدیک است تا محیط داده‌کاوی. می‌توان گفت BPM و داده‌کاوی در تعریف فرآیندکاوی مکمل یکدیگراند. داده‌کاوی با اطلاعات ایستا و فرآیندکاوی با اطلاعات پویا سروکار دارد. به عبارت دیگر، در داده‌کاوی داده‌ها تنها در زمان تحلیل در دسترس هستند اما فرآیندکاوی به نحوه ایجاد داده‌ها نیز می‌پردازد. فرآیندکاوی این امکان را برای تحلیل‌گر فراهم می‌کند که برمبنای داده‌های واقعی، رفتار فرآیند را به صورت پویا و متحرک در اختیار داشته باشد.

داده‌کاوی به کشف الگوهای پنهان در داده‌ها می‌پردازد ولی به سوالات مشخص نمی‌تواند پاسخ دهد؛ اما فرآیندکاوی این امکان را فراهم می‌کند که پاسخ سوالات شفاف و از پیش تعیین شده‌ای را برمبنای داده‌ها دریافت نمایید.

داده‌کاوی به کشف روابط و الگوها می‌پردازد اما دلایل و چگونگی ایجاد آن الگوها در داده‌کاوی مورد بحث قرار نمی‌گیرد. به عبارت دیگر می‌توان گفت داده‌کاوی تنها به ارائه نتایج محدود است؛ اما فرآیندکاوی به تحلیل‌گر بینشی را ارائه می‌دهد که توسط آن بتواند دلایل و نحوه ایجاد شدن نتایج را کشف کند.

در داده‌کاوی تمرکز بر الگوهای کلی است و داده‌هایی که از روند کلی پیروی نمی‌کنند در زمره تحلیل‌ها جای نمی‌گیرند. فرآیندکاوی به بررسی انواع الگوهای موجود در داده‌ها می‌پردازد، استثناها را مشخص می‌کند، انحراف‌ها را در نظر می‌گیرد و به طور کلی حالات مختلف اجرای فرآیند موردنظر را کشف و ارائه می‌نماید.