Process mining: data analytics voor de accountant die wil weten hoe het nu echt zit

Wim van der Aalst; Angelique Koopman

doi:10.5117/mab.89.31176

Maandblad Voor Accountancy en Bedrijfseconomie 89(10): 359-368, doi: 10.5117/mab.89.31176

Process mining: data analytics voor de accountant die wil weten hoe het nu echt zit

Wim van der Aalst, Angelique Koopman

Corresponding author: Wim van der Aalst ( w.m.p.v.d.aalst@tue.nl )

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY-NC-ND 4.0), which permits to copy and distribute the article for non-commercial purposes, provided that the article is not altered or modified and the original author and source are credited.

Citation: van der Aalst W, Koopman A (2015) Process mining: data analytics voor de accountant die wil weten hoe het nu echt zit. Maandblad Voor Accountancy en Bedrijfseconomie 89(10): 359-368. https://doi.org/10.5117/mab.89.31176

Abstract

Steeds meer gebeurtenissen (“events”) worden geregistreerd en opgeslagen in IT-systemen. Op dit moment staat “Big Data” volop in de schijnwer- pers en denken we vaak aan bedrijven als Google en Facebook. Event data zijn ech- ter in elke organisatie te vinden en op elk niveau. Process mining is de verbindende schakel tussen data en proces. Dankzij process mining is het mogelijk tegelijkertijd prestatie-georiënteerde en compliance-georiënteerde vragen te stellen. Door pro- cesmodellen te koppelen aan event data kunnen knelpunten opgespoord worden en is precies te zien waar en waarom mensen afwijken van het normatieve proces. Dit artikel beschrijft twee basisvormen van process mining: ‘process discovery’ en ‘con- formance/compliance checking’.