Mengoptimalkan BPM dengan Menggabungkan Data Tekstual dan Log Kejadian

Secara keseluruhan, penelitian yang dilakukan oleh Revina dan Aksu menawarkan terobosan penting dalam manajemen proses bisnis, khususnya dalam memahami dan mengelola kompleksitas eksekusi proses. Pendekatan mereka yang menggabungkan analisis data tekstual dan log kejadian memberikan wawasan yang lebih mendalam dan komprehensif dibandingkan metode tradisional. Dengan memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin dan analisis linguistik, organisasi dapat lebih proaktif dalam mengidentifikasi dan memitigasi masalah yang muncul dalam alur kerja mereka. Hasilnya, tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga memberikan dasar yang lebih kuat untuk pengambilan keputusan strategis.

Namun, meskipun pendekatan ini menunjukkan potensi yang besar, implementasinya memerlukan komitmen dari organisasi untuk mengintegrasikan dan mengelola data secara efektif. Selain itu, keterlibatan ahli domain sangat penting untuk memastikan bahwa fitur-fitur linguistik yang digunakan dalam analisis sesuai dengan konteks spesifik dari proses bisnis yang dianalisis. Tantangan lain yang perlu diatasi adalah bagaimana mengatasi data yang kurang lengkap atau tidak terstruktur dengan baik, yang dapat mempengaruhi akurasi model prediksi.

Ke depan, pendekatan ini dapat terus dikembangkan dengan mengintegrasikan lebih banyak jenis data, seperti data sensor dan IoT, untuk memberikan analisis yang lebih holistik tentang kompleksitas proses bisnis. Dengan demikian, organisasi dapat lebih siap menghadapi tantangan yang semakin kompleks di masa depan. Transformasi digital tidak hanya tentang mengadopsi teknologi baru, tetapi juga tentang bagaimana menggunakan data secara cerdas untuk menciptakan nilai tambah. Dan dalam konteks ini, penelitian Revina dan Aksu menjadi landasan penting bagi pengembangan strategi BPM yang lebih adaptif dan berbasis data.

Referensi :

Revina, A., & Aksu, . (2023). An approach for analyzing business process execution complexity based on textual data and event log. Information Systems, 114, 102184. https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102184