La modélisation des processus est un processus que les gens d’affaires utilisent pour définir un objectif sur la façon dont les situations doivent se dérouler lorsqu’un ensemble donné d’activités est effectué. Les objectifs sont définis, les intrants décidés et les buts rationalisés. Avec la modélisation prédictive des processus, des modèles sont créés pour examiner les informations et voir la probabilité que certaines choses se produisent dans certaines conditions. La modélisation par méta-processus interagit avec les modèles existants pour voir comment ils fonctionnent et comment ils peuvent être réutilisés et améliorés. De plus, la modélisation informatique permet aux gens de prendre des informations et de voir comment elles interagissent avec d’autres informations dans différentes situations.
La modélisation informatique est un type de modélisation de processus qui est plus connu sous le terme de simulation informatique. Avec ce type de modélisation de processus, des variables et des informations sont entrées dans le modèle, et les règles du modèle sont décidées. Cela permet aux personnes travaillant avec le modèle de voir comment les variables saisies interagissent les unes avec les autres et comment différents changements affectent la situation globale. Un avantage de ce type de modèle est que les gens peuvent découvrir des problèmes avec un système avant de le mettre en place, car ils seront en mesure de voir comment il se déroule réellement.
La modélisation prédictive est un type de modélisation de processus qui vise à déterminer la probabilité qu’une certaine situation se produise lorsqu’une autre situation se produit. Par exemple, un modèle prédictif peut essayer de déterminer la probabilité qu’un client achète un parapluie bleu rayé lorsqu’il entre dans un grand magasin un jour de pluie. Une entreprise peut être en mesure de comparer ces informations à la probabilité qu’un client achète un parapluie bleu à rayures par une journée ensoleillée et de modifier l’agencement du magasin en fonction de ces informations. Les techniques de modélisation prédictive réussies mettent en œuvre des méthodes d’ignorance des informations qui ne sont pas utiles pour prédire les résultats. Les personnes qui mettent en œuvre cette technique de modélisation essaient de ne pas laisser leur système être affecté par des informations trompeuses qui n’indiquent pas nécessairement un modèle par lequel les résultats futurs peuvent être prédits.
La modélisation de méta-processus est un type de modélisation de processus qui fonctionne avec d’autres modèles de processus. L’objectif de ce processus est d’analyser et de travailler avec d’autres modèles afin de déterminer leur fonctionnement et d’essayer de réutiliser certains de leurs aspects dans d’autres modèles. L’utilisation de ce système de modélisation présente l’avantage de perdre moins de temps à développer de nouveaux systèmes, car les anciens systèmes peuvent être réutilisés pour résoudre de nouveaux problèmes au lieu d’investir plus de temps dans la construction de nouveaux modèles.