payamvha/North_RAG huggingface dataset:
تئاتر تجربی () (که گاهی تئاتر آوانگارد نیز نامیده می‌شود)، به گونه‌ای از تئاتر غربی گفته می‌شود که در اواخر قرن نوزدهم توسط آلفرد ژاری با نمایش شاه اوبو آغاز شده است و هدف آن ارتداد شیوه مرسوم و حاکم تولید و نگارش نمایش بوده است. در طول زمان و با تغییرات تئاترهای مرسوم و اتخاذ شیوه‌هایی که زمانی حتی رادیکال فرض می‌شدند، اصطلاح تئاتر تجربی نیز دستخوش تغییراتی شده است. تئاتر تجربی در پی تجربه چیز جدیدی است. ارتباط با مخاطب. مخاطبان سنتی، تنها، مشاهده‌گر نمایش بودند و نه چیز دیگری. بسیاری از فعالین تئاتر تجربی
و نه چیز دیگری. بسیاری از فعالین تئاتر تجربی سعی بر آن داشته اند تا این جایگاه مخاطب را به چالش بکشند. به عنوان نمونه، برتولت برشت از مخاطبین خود میخواهد تا از طریق شکستن دیوار چهارم در نمایش اثرگذار باشند، از این رو در خلال اجرای نمایش ، از ایشان سئوال‌هایی پرسیده می‌شود، بدون آنکه جوابی به آن‌ها داده شود، و از این طریق آنها را وادار به فکر کردن با خویشتن میکند؛ آگوستو بال از مخاطب خود میخواهد تا دربرابر اعمال اجرا دست به واکنش اجرایی بزنند. آنتونن آرتو با اثرگذاری در سطح نیمه آگاه مخاطب به این مهم دست
با اثرگذاری در سطح نیمه آگاه مخاطب به این مهم دست می‌یازد. پیتر بروک متوجه مثلث ارتباطی اجرا به شرح روبرو می‌رسد: ارتباط مجری با درون خویشتن، ارتباط اجرا کنندگان با یک‌دیگر روی صحنه و ارتباط اجرا کنندگان با مخاطبین اثر. علاوه بر شیوه مشارکت مخاطب در اثر، طریقه مواجهه مخاطبان با اثر نمایشی از دیگر موضوعات این گونه از تئاتر می‌باشد. مجریان جسور در مکان‌هایی غیر از صحنه نمایش مرسوم به نمایش آثار خود پرداختند و با این روش از مخاطبین در بالاترین حد ممکن برای مشارکت در پیشبرد نمایش استفاده شد. حتا زمانی که از
در پیشبرد نمایش استفاده شد. حتا زمانی که از صحنه نمایش کلاسیک برای نمایش آثار استفاده میشود، آن را به طور کامل دیگرگون می‌کنند.
فرایندکاوی یا کاوش فرایند موضوع نسبتاً جوانی است که بین هوش محاسباتی و داده‌کاوی از یک سو و مدل‌سازی و تحلیل فرایندهای سازمان از دیگر سو قرار می‌گیرد. هدف فرآیندکاوی کشف، نظارت و بهبود فرایندهای واقعی از طریق استخراج دانش از داده‌های ذخیره شده در سیستم‌های اطلاعاتی می‌باشد. فرآیندکاوی یا Process Mining بیشتر به آنالیز فرایندها با استفاده از لاگ های رخداد (EventLogs) می‌پردازد. تکنیک‌های کلاسیک داده‌کاوی نظیر خوشه بندی، طبقه‌بندی، انجمن یابی و ... بر روی مدل‌های فرایند تمرکز ندارند و فقط برای تحلیل گام مشخصی
فرایند تمرکز ندارند و فقط برای تحلیل گام مشخصی در فرایند کلی استفاده می‌شوند. فرآیندکاوی دیدگاه فرآیندی را به داده کاوی می افزاید. تکنیک‌های فرایندکاوی از داده‌های رخدادهای ثبت شده برای کشف و تحلیل و بهبود فرآیند استفاده می‌کنند. هر رخداد ثبت شده به یک فعالیت اشاره دارد و مرتبط با یک نمونه فرآیند می‌باشد. مرجع اصلی فرایندکاوی سایت processmining.org و وبسایت شخصی پدر علم فرآیندکاوی است. در این سایت آخرین اطلاعات در ارتباط با این حوزه نوظهور آورده شده‌است. در ایران آقای دکتر نبی اله یوسفی گرجی کتاب های تالیف
ایران آقای دکتر نبی اله یوسفی گرجی کتاب های تالیف و ترجمه با نگارش ساده و قابل فهمی در باب فرایندکاوی دارند. از جمله:فرایندکاوی و مهندسی مجدد سازمان ها(تالیف)و تکنیک‌های فرایندکاوی ... آندرئا بوراتین دانشگاه آزاد اسلامی واحد(ترجمه) انواع روش‌های فرایندکاوی. تکنیک‌های فرایندکاوی، براساس داده‌های رخداد، به سه دسته کلی تقسیم‌بندی می‌شوند: دسته اول یا همان تکنیک‌های کشف فرایند داده‌های رخداد را دریافت کرده و یک مدل بدون استفاده از هیچ اطلاعات پیشینی تولید می‌نمایند. تکنیک‌های بررسی انطباق بررسی می‌کنند که آیا
تکنیک‌های بررسی انطباق بررسی می‌کنند که آیا فرایند واقعی که در حال اجرا در سازمان بوده منطبق با مدل کشف شده است و بلعکس. تکنیک‌های دسته سوم هم به این موضوع می‌پردازند که آیا می‌شود با استفاده از داده‌های رخداد یک فرایند را ارتقا یا توسعه داد. به عنوان مثال با استفاده از برچسب زمانی در داده‌های ثبت شده می‌توان مدل را طوری توسعه داد که گلوگاه‌ها، زمان انتظار برای دریافت خدمت و زمان توان عملیاتی را نشان دهد. برخلاف روش‌های تحلیلی دیگر، فرآیندکاوی فرایند محور است و نه داده محور اما با داده کاوی در ارتباط است.
و نه داده محور اما با داده کاوی در ارتباط است. یک مثال ساده از کاوش فرایند در سیستم آموزش. به منظور آشنایی بیشتر با بحث کاوش فرایند، سیستم آموزش را در نظر بگیرید. اکثر دانشگاه‌ها دارای سیستم آموزشی می‌باشند. داده‌های سیستم آموزش حاوی اطلاعاتی از قبیل انتخاب واحدهای دانشجویان به همراه درسی که انتخاب کرده‌اند و زمان و تعداد انتخاب‌ها در طول ترم‌های مختلف است. با استفاده از فرآیندکاوی می‌توان از روی این داده‌ها، چارت درسی که به نوعی فرایند تحصیلی یک دانشجو است (کشف فرایند) را استخراج نمود. از طرف دیگر می‌توان
(کشف فرایند) را استخراج نمود. از طرف دیگر می‌توان با استفاده از تکنیک‌های بررسی انطباق، میزان پیروی دانشجویان از سرفصل‌های از پیش تعیین شده را مشخص نمود و بررسی کرد که آیا دانشجو در انتخاب درسها، پیش نیازها و هم نیازهای آن درس را رعایت کرده‌است یا خیر. همچنین با استفاده از تکنیک‌های بهبود فرآیند می‌توان گلوگاه‌های سیستم را شناسایی نموده و فرایند را ارتقا داد. مثلاً اینکه دانشجویانی که در ترم خاصی درس مهندسی نرم‌افزار را پاس می‌کنند موفق تر هستند و بر مینای همین اطلاعات بدست آمده، چارت درسی را تغییر داد. از
اطلاعات بدست آمده، چارت درسی را تغییر داد. از طرف دیگر میتوان برخی از رخدادها را پیش‌بینی نموده و بر مبنای آن اقداماتی انجام داد. مثلاً پیش‌بینی کرد که آیا این دانشجوی جدید الورود قادر است که درس خود را به تمام برساند و در طول چند ترم؟ و سپس بر مینای این اطلاعات، مشاوره‌هایی را به دانشجویان داد. مقایسه فرایندکاوی با داده‌کاوی. در حقیقت فرآیندکاوی قدرت داده‌کاوی و مدل‌سازی فرایند را ترکیب می‌کند؛ با تولید خودکار مدل فرایندها بر مبنای لاگ های رخداد، فرآیندکاوی باعث ایجاد مدل‌های زنده با قابلیت به روز رسانی
باعث ایجاد مدل‌های زنده با قابلیت به روز رسانی بالا می‌شود. فرآیندکاوی مشترکات زیادی با داده‌کاوی دارد. من جمله مشترکات این است که هر دو با چالش پردازش حجم بزرگ داده‌ها مواجه هستند. سیستم‌های فناوری اطلاعات داده‌های زیادی دربارهٔ فرایندهای تجاری مورد پشتیبانی خود جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها به خوبی بیانگر آنچه در دنیای واقعی اتفاق افتاده هستند و قابلیت استفاده برای درک و بهبود سازمان را دارند. بر خلاف داده‌کاوی، فرایندکاوی بر دیدگاه فرایندی تمرکز می‌کند؛ یعنی به یک اجرای فرایند از منظر تعدادی فعالیت اجرا
به یک اجرای فرایند از منظر تعدادی فعالیت اجرا شده نگاه میکند. بیشتر تکنیک‌های داده‌کاوی الگوها را در قالبی مانند قوانین یا درخت تصمیم استخراج می‌کنند. اما فرایندکاوی مدل فرایندهای کاملی ایجاد می‌کند و سپس از آن‌ها برای شناسایی گلوگاه استفاده می‌کند. در داده‌کاوی عمومی‌سازی به منظور جلوگیری از سرریز شدن داده‌ها امری بسیار مهم است. این یعنی می‌خواهیم تمام داده‌هایی را که با قانون کلی سازگاری ندارند دور بیندازیم. در فرایندکاوی نیز عمومی‌سازی در کار کردن با فرایندهای پیچیده و درک جریان فرایندهای اصلی لازم است.
پیچیده و درک جریان فرایندهای اصلی لازم است. همچنین در بیشتر موارد درک استثناءها به منظور کشف نقاط ناکارآمدی و نیازمند بهبود ضروری به نظر می‌رسد. در داده‌کاوی معمولاً مدل‌ها برای پیش‌بینی نمونه‌های مشابه در آینده استفاده می‌شوند. در واقع روش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین کمی وجود دارند که مانند یک جعبه سیاه پیش‌بینی‌هایی تولید می‌کنند بدون اینکه امکان برگشت به عقب یا بیان علت آن‌ها را داشته باشند. از آنجا که فرایندهای تجاری کنونی خیلی پیچیده هستند پیش‌بینی‌های دقیق معمولاً غیر واقعی هستند. دانش بدست آمده و
دقیق معمولاً غیر واقعی هستند. دانش بدست آمده و بینش عمیق‌تر نسبت به الگوهای و فرایندهای کشف شده به رفع پیچیدگی کمک خواهد کرد؛ بنابراین اگرچه داده‌کاوی و فرایندکاوی مشترکات زیادی دارند، اما تفاوت‌های پایه‌ای بین آن‌ها در کاری که انجام می‌دهند و جایی که مورد استفاده قرار می‌گیرند وجود دارد. چالش‌های فرایندکاوی. کاوش فرایند مهم‌ترین ابزار برای سازمان‌های مدرنی است که نیاز به مدیریت مناسب فرایندهای عملیاتی دارند. از یک سو با رشد باورنکردنی حجم داده روبرو هستیم و از دیگر سو فرایندها و اطلاعات باید به‌طور مناسب
و از دیگر سو فرایندها و اطلاعات باید به‌طور مناسب جمع‌آوری شوند تا نیازمندی‌های مربوط به کارایی، انطباق و خدمت رسانی پاسخ داده شود. علی‌رغم کاربردی بودن فرآیندکاوی، هنوز چالش‌های عمده‌ای پیش رو می‌باشد که باید مورد توجه قرار گیرد. در ذیل به این چالش‌ها اشاره شده‌است. در سیستم‌های فعلی نیز انرژی زیادی باید صرف استخراج داده‌های رویداد مناسب برای کاوش فرایند صورت گیرد. به‌طور معمول، در این زمنیه چند مشکل وجود دارد که باید مرتفع گردد. برخی از این مشکلات عبارتند از: برای حل این مشکل نیاز به ابزارهای بهتر و
از: برای حل این مشکل نیاز به ابزارهای بهتر و متدولوژی‌های مناسب تر می‌باشد. علاوه بر آن، همان‌طور که پیش تر نیز به آن اشاره شد، سازمان‌ها باید با داده‌های لاگ همانند شهروندان درجه یک برخورد کنند و نه به عنوان یک محصول جانبی. داده‌های لاگ ممکن است که ویژگی‌های خیلی متنوعی داشته باشند. بعضی از داده‌های لاگ ممکن است که آن‌چنان بزرگ باشند که رسیدگی به آن‌ها دشوار باشد و بعضی از آن‌ها ممکن است آنقدر کوچک باشند که نتوان نتایج قابل اطمینانی از آن‌ها استحصال کرد. ابزارهای موجود در مواجه با داده‌های با ابعاد
کرد. ابزارهای موجود در مواجه با داده‌های با ابعاد پتابایت دشواری‌هایی دارند. در کنار تعداد رکوردهای رویدادهای ذخیره شده ویژگی‌های دیگری نظیر متوسط تعداد رویدادها در هر حالت، شباهت میان حالت‌ها، تعداد رویدادهای منحصر به فرد و تعداد مسیرهای واحد نیز هستند که باید مورد توجه قرار گیرند. به عنوان مثال فایل لاگ داده L1 با مشخصات ذیل را در نظر بگیرید: ۱۰۰۰ حالت، به‌طور متوسط ۱۰ رویداد به ازای هر حالت. فرض کنید فایل لاگ L2 حاوی تنها ۱۰۰ حالت باشد اما هر حالت حاوی ۱۰۰ رویداد باشد و همه رویدادها از یک مسیر واحد
۱۰۰ رویداد باشد و همه رویدادها از یک مسیر واحد تبعیت کنند. پر واضح است که آنالیز L2 به‌مراتب دشوارتر از آنالیز L1 می‌باشد، علی‌رغم اینکه هر دو فایل سایز برابر و یکسانی دارند. از آن‌جایی که داده‌های لاگ تنها حاوی نمونه‌های مثال می‌باشند، بنابراین نباید اینطور فرض شود که آن‌ها کامل هستند. تکنیک‌های کاوش متن باید با استفاده از «فرض جهان باز» با این عدم کامل بودن کنار بیایند: این واقعیت که اگر پدیده‌ای اتفاق نمی‌افتد به معنای عدم امکان رخداد آن نیست. این موضوع تعامل با داده‌های لاگ با سایز کم و حاوی تغییرات
تعامل با داده‌های لاگ با سایز کم و حاوی تغییرات زیاد را دشوار می‌کند. همان‌طور که پیش‌تر هم اشاره شد، بعضی از فایل‌های لاگ ممکن است حاوی رکوردهایی با سطح انتزاع بسیار پایین باشند. داده‌های با سطح پایین چندان مطلوب ذی نفعان نمی‌باشند؛ بنابراین عموماً سعی می‌شود تا داده‌های سطح پایین با همدیگر تجمیع شوند تا داده‌های با سطح بالاتر تولید گردد. به عنوان مثال، زمانی که فرایند تشخیص و درمان گروهی از بیماران آنالیز می‌شود، احتمالاً دیگر علاقه‌مند به دانستن نتایج آزمایش‌ها انفرادی افراد نیستیم. در این گونه از
آزمایش‌ها انفرادی افراد نیستیم. در این گونه از موارد، سازمان‌ها لازم است که از روش سعی و خطا استفاده نمایند تا دریابند که آیا داده‌ها مناسب برای کاوش فرایند می‌باشند؛ بنابراین ابزارها باید سرویس آزمایش امکان‌سنجی سریع برای یک پایگاه داده مشخص را فراهم نمایند. کاوش فرایند تکنولوژی نوظهوری می‌باشد. همین امر نشان می‌دهد که چرا نیاز به شاخصه‌های ارزیابی می‌باشد. به عنوان مثال تاکنون ده‌ها تکنیک کشف فرایند ارائه شده‌است اما گزارش دقیقی از کیفیت این روش‌ها در دسترس نمی‌باشد. علی‌رغم اینکه تفاوت‌های زیادی در
دسترس نمی‌باشد. علی‌رغم اینکه تفاوت‌های زیادی در کارایی و عملکرد این تکنیک‌ها وجود دارد، ارزیابیشان کار دشوار و پیچیده‌ای می‌باشد؛ بنابراین نیاز به داده‌های استاندارد و همچنین معیارهای کیفیت مناسب به شدت احساس می‌شود. البته در این زمینه کارهای محدودی انجام شده‌است. از جمله معیارهای ارزیابی ارائه شده به چهار معیار سازگاری، سادگی، دقت و عمومیت می‌توان اشاره نمود. همچنین داده‌های رویداد ثبت شده هم در سایت فرایندکاوی موجود می‌باشد. از یک طرف باید شاخص‌ها براساس داده‌های واقعی باشد. از طرف دیگر نیاز به تولید
داده‌های واقعی باشد. از طرف دیگر نیاز به تولید پایگاه داده ترکیبی ایی می‌باشد که ویژگی‌های خاصی داشته باشد. عبارت رانش مفهومی در حوزه کاوش فرایند به موقعیتی اشاره می‌کند که در آن فرایند در عین حال که در حال آنالیز شدن می‌باشد، تغییر نیز می‌کند. به عنوان مثال در ابتدای یک فایل لاگ، ممکن است که دو فعالیت همزمان باشند در حالیکه در ادامه در لاگ این دو فعالیت ترتیبی شوند. فرایندها به دلایل مختلفی ممکن است تغییر کنند. بعضی از این تغییرات بنابه دلایل تغییرهای دوره‌ای می‌باشد (مثلاً در ماه مهر و اسفند خریدها بیشتر
می‌باشد (مثلاً در ماه مهر و اسفند خریدها بیشتر است یا اینکه بعد از ظهر جمعه کارمندان کمتری در دسترس هستند). بعضی از تغییرات هم به واسط تغییر شرایط رخ می‌دهند (مثلاً بازار رقابتی تر می‌شود). این تغییرات بر روی فرایند تأثیر می‌گذارند و ضرورت دارد که به آن‌ها توجه شود. پدیده رانش مفهومی با استفاده از شکستن فایل لاگ به قطعات کوچکتر و آنالیز رد پای(footprint) این قطعات قابل شناسایی می‌باشد. این آنالیز مرتبه دوم (second order) نیازمند داده‌های رویداد بیشتر می‌باشد. با این حال تعداد کمی از فرایندها در حالت ثابت
با این حال تعداد کمی از فرایندها در حالت ثابت می‌باشند و فهم رانش مفهومی دارای اولویت بالایی در مدیریت فرایندها می‌باشد؛ بنابراین ابزارها و تحقیقات بیشتری برای آنالیز مناسب رانش مفهومی مورد نیاز می‌باشد. یک تکنیک کشف فرایند، با استفاده از یک زبان مشخص (BPMN، Petri Net و ...) یک مدل فرایند تولید می‌نماید. به هر حال مهم است که تجسم نتایج، مجزای از نمایی باشد که در کشف فرایند مورد استفاده قرار می‌گیرد. انتخاب یک زبان هدف غالباً تعدادی فرض ضمنی را هم دربر می‌گیرد. این فرضیات فضای جستجو را محدود کرده و
می‌گیرد. این فرضیات فضای جستجو را محدود کرده و فرایندهایی که نمی‌توانند با استفاده از زبان مقصد نمایش داده شوند، کشف نخواهند شد. این به اصطلاح پیش فرض‌های نمایشی که در کشف فرایند استفاده می‌شوند باید با انتخاب آگاهانه همراه گردند و نباید (فقط) بر مبنای اولویت‌های نمایشی گرافیکی انتخاب شوند. مثلاً شکل ذیل را در نظر بگیرید. بسته به آن‌که زبان مقصد اجازه هم‌زمانی را بدهد یا ندهد، می‌تواند بر روی نمایش مدل کشف شده و کلاس مدلهایی که توسط الگوریتم استفاده می‌شود تأثیر داشته باشد. اگر پیش‌فرض‌های نمایشی اجازه
تأثیر داشته باشد. اگر پیش‌فرض‌های نمایشی اجازه همزمانی را ندهند (بخش a تصویر) و اجازه استفاده همزمان چند فعالیت از یک برچسب را ندهند (بخش c از تصویر)، آنگاه شکل b تصویر که دارای مشکلات هم باشد تنها امکان‌پذیر خواهد بود. غالباً داده‌های ثبت شده کامل نیستند. مدل‌های فرایندی معمولاً محدودیتی برای تعداد نامحدود نمونه فرایند (درحالت وجود حلقه‌ها) ندارند. از طرفی، بعضی از نمونه‌ها هم نسبت به سایرین رخداد بمراتب کمتری دارند؛ بنابراین اینکه فکر کنیم هر نمونه فرایند قابل رخدادی در فایل وقایع ثبت شده موجود می‌باشد،
قابل رخدادی در فایل وقایع ثبت شده موجود می‌باشد، تصور نادرستی می‌باشد. برای اینکه نشان داده شود که تصور داشتن داده‌های کامل، در عمل امکان‌پذیر نمی‌باشد، فرایندی را در نظر بگیرید که شامل ۱۰ فعالیت بوده و این فعالیت‌ها بتوانند به صورت موازی اجرا شوند. همچنین فرض کنید که فایل رویدادهای ثبت شده حاوی ۱۰٬۰۰۰ نمونه فرایند باشد. تعداد حالت‌های کلی (جایگشتها) در یک مدل با ۱۰ فعالیت همزمان، ۳٬۶۲۸٬۰۰۰=!۱۰ می‌باشد؛ بنابراین امکان‌پذیر نمی‌باشد که تمامی این نمونه‌ها در فایل رویدادهای ثبت شده (تنها حاوی ۱۰٬۰۰۰) وجود
در فایل رویدادهای ثبت شده (تنها حاوی ۱۰٬۰۰۰) وجود داشته باشد. وجود داده‌های نویز (داده‌های با رخداد کم) بر پیچیدگی‌ها می‌افزاید. ساخت مدل برای رفتارهایی که به ندرت رخ می‌دهند (داده‌های نویز) کار بسیار دشواری می‌باشد. در این گونه موارد، برای پردازش این دسته از رفتارها بهتر است که از چک کردن مطابعت استفاده شود. نویز و ناکامل بودن، کشف فرایند را به یکی از پرچالش‌ترین مسائل تبدیل کرده‌است. تعادل برقرار کردن بین معیارهای سادگی، سازگاری، دقت و عمومیت داشتن کار پرچالشی می‌باشد. به همین دلیل اکثر تکنیک‌های قدرتمند
می‌باشد. به همین دلیل اکثر تکنیک‌های قدرتمند کاوش فرایند پارامترهای متنوعی را فراهم می‌سازند. الگوریتم‌های جدیدی برای تعادل برقرار کردن بین این معیارها نیاز می‌باشد. به‌طور سنتی، کاوش فرایند در یک سازمان اجرا می‌گردد. اما با گسترش تکنولوژی وب سرویس، یکپارچگی زنجیره تأمین و محاسبات ابری، سناریوهایی پیش می‌آید که در آن داده‌های چند سازمان برای آنالیز در دسترس می‌باشد. در حقیقت دو مشخصه برای کاوش فرایندهای بین سازمانی موجود می‌باشد. در سناریوی همکارانه، سازمان‌های مختلف همگی باهم در جهت رسیدن به اهداف مشخصی
مختلف همگی باهم در جهت رسیدن به اهداف مشخصی همکاری داشته و نمونه فرایندها بین این سازمان‌ها در جریان می‌باشد. در این مدل سازمان‌ها همانند قطعات یک پازل می‌باشند. فرایند کلی به قطعاتی شکسته شده و بین سازمان‌ها توزیع می‌شود تا هر سازمان وظیفه مربوط به خود را انجام دهد. آنالیز رویدادهای ثبت شده در تنها یکی از این سازمان‌ها کافی نمی‌باشد. به منظور کشف فرایندهای انتها به انتها، رویدادهای ثبت شده سازمان‌های مختلف باید بایکدیگر ادغام گردد که کار ساده‌ای نمی‌باشد. سناریوی دوم این است که سازمان‌های مختلف در عین حال
دوم این است که سازمان‌های مختلف در عین حال که از زیرساخت‌های مشترکی استفاده می‌نمایند، فرایند یکسانی را اجرا نمایند. به عنوان مثال Saleforce.com را می‌توانید در نظر بگیرید. این شرکت فرایند فروش شرکت‌های دیگر را بر عهده دارد و مدیریت می‌کند. از یک طرف شرکت‌ها از زیر ساخت این سایت استفاده می‌کنند و از طرف دیگر مجبور نیستند که دقیقاً یک فرایند قطعی را دنبال کنند (چراکه سیستم امکان تنظیمات اختصاصی در دنبال کردن فرایند به آن‌ها می‌دهد. واضح است که آنالیز این تغییرات بین سازمان‌های مختلف کار جذاب و جالبی
این تغییرات بین سازمان‌های مختلف کار جذاب و جالبی می‌باشد. این سازمان‌ها می‌توانند از همدیگر یاد بگیرند و فراهم کنندگان سرویس ممکن است که سرویس هایشان را ارتقا بخشند و سرویس‌های ارزش افزوده‌ای را برمبنای نتیجه کاوش‌های بین سازمانی ارائه نمایند. در ابتدا، تمرکز کاوش فرایند بر روی داده‌های قدیمی (که در پایگاه داده سیستم‌های اطلاعاتی موجود می‌باشد) بود. اما امروزه با گسترش تکنولوژی و افزایش پردازش‌های روی خط، کاوش فرایند نباید محدود به پردازش‌های برون خطی باشد. سه نوع پشتیبانی عملیاتی تعریف شده‌است: شناسایی،
سه نوع پشتیبانی عملیاتی تعریف شده‌است: شناسایی، پیش‌بینی، توصیه. زمانی که نمونه‌ای از فرایند مورد انتظار تخطی می‌کند، می‌تواند شناسایی گردد و سیستم می‌تواند یک اخطار دهد. داده‌های قدیمی می‌تواند به منظور تولید مدل پیش گوی استفاده گردد. مثلاً می‌توان زمان به اتمام رسیدن یک نمونه را پیش‌گویی کرده و براساس آن تصمیماتی اخذ کرد. استفاده از روش‌های کاوش فرایند در مدل برون خطی، چالش‌های جدیدی را برحسب قدرت محاسباتی و کیفیت داده ایجاد می‌کند. یکی از چالش‌ها نحوه ترکیب روش‌های آنالیز نظیر داده‌کاوی یا تحقیقات
ترکیب روش‌های آنالیز نظیر داده‌کاوی یا تحقیقات عملیاتی با کاوش فرایند می‌باشد. به عنوان مثال شبیه‌دکاویسازی را در نظر بگیرید. کاوش فرایند برای یادگیری یک مدل شبیه‌سازی بر مبنای داده‌های قدیمی می‌تواند استفاده شود. متعاقباً، مدل شبیه‌سازی برای پردازش‌های روی خط می‌تواند استفاده شود. همچنین خیلی مطلوبست که روش‌های کاوش فرایند را با آنالیزهای تصویری ترکیب نماییم. در پردازش داده‌های بزرگ، آنالیزهای بصری می‌تواند از توانایی انسان برای شناسایی الگوها در داده‌های بدون ساختار استفاده نماید. منابع. مانیفست
بدون ساختار استفاده نماید. منابع. مانیفست فرایندکاوی
جورجو د کیریکو ؛ ( زاده ۱۰ ژوئیه ۱۸۸۸-درگذشته ۲۰ نوامبر ۱۹۷۸)،هنرمند نقاش، مجسمه‌ساز، و طراح اهل ایتالیا بود. او پایه‌گذار جنبش هنر متافیزیکی بود که بر هنرمندان سوررئالیست قرن بیستم تأثیر بسیار گذاشت. پس از سال ۱۹۱۹ به تکنیک‌های نقاشی سنتی و سبک‌های نئوکلاسیک و نئوباروک رو آورد، گرچه مرتباً بازگشت‌هایی به مؤلفه‌های هنر متافیزیکی در آثارش به‌چشم می‌خورد.
راز موناکر فیلمی محصول سال ۲۰۰۸ به کارگردانی گابور سسیپو است. در این فیلم بازیگرانی همچون یوان گریفید ، تیم کوری، رابین رایت، ناتاشا مک‌الهون، جولیت استیونسون، داکوتا بلو ریچاردز، آگوستوس پرو ایفای نقش کرده‌اند. خلاصه داستان. این فیلم راجع به دختری است که به تازگی پدرش را از دست داده و با معلم خصوصی اش به دعوت عموی کوچکش به خانه او نقل مکان میکند،که از شب ورود به کاخ عمویش متوجه اتفاقات عجیبی میشود و...
صنایع خلاق، صنایعی هستند که اساس آن‌ها ایجاد و انتشار دانش و اطلاعات است. ریشه این مفهوم به صنایع فرهنگی بازمی‌گردد که در طی زمان و با انقلاب فناوری اطلاعات و ارتباطات امروزه در قالب صنایعی چون سینما، نرم‌افزار، موسیقی، پویانمایی، بازی رایانه‌ای و… ظهور می‌یابد. صنایع خلاق ۳ درصد از تولید ناخالص داخلی جهان را تشکیل می‌دهند؛ اما این سهم به سرعت در حال تغییر است زیرا اقتصاد خلاق در مقیاس جهانی سالانه ۹ درصد و در کشورهای در حال توسعه ۱۲ درصد رشد می‌کند. ارزش بازار جهانی کالاهای خلاقانه از ۲۰۸ میلیارد دلار در
جهانی کالاهای خلاقانه از ۲۰۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۰۲ به ۵۰۹ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۵ یعنی ۵/۲ برابر شده است؛ همچنین این صنعت دارای افزایش نرخ رشد صادرات بیش از ۷ درصد طی ۱۳ سال است. بر اساس پیش‌بینی‌های اخیر، اقتصاد خلاق حدود ۱۰ درصد از تولید ناخالص داخلی جهانی را در سال‌های آینده تأمین خواهد کرد. ارزش جهانی گردش مالی صنایع خلاق در حدود ۲۲۵۰ میلیارد دلار مطابق تحلیل سازمان ملل در سال ۲۰۱۳ تخمین زده شده است. همین گزارش پیش‌بینی می‌کند اقتصاد خلاق تا سال ۲۰۲۳ با ۱۰۰۰ میلیارد دلار رشد به حدود ۳۲۵۰ میلیارد
با ۱۰۰۰ میلیارد دلار رشد به حدود ۳۲۵۰ میلیارد دلار رسیده و بازارهای نوظهور ایجاد کننده اشتغال به‌طور مستقیم و غیرمستقیم برای جمعیتی حدود ۳۳۰ میلیون نفر باشند. خلاقیت و فرهنگ به‌عنوان پشتیبان و زیرساخت گفتگو و تفاهم بین مردم، به‌عنوان توانمندسازی مردم برای به دست گرفتن مالکیت توسعه خود و به عنوان مبنایی برای نوآوری که می‌تواند باعث رشد فراگیر و پایدار شود، شناخته می‌شوند. تلاش‌های دولت‌ها، جامعه مدنی، بخش خصوصی و سازمان‌های بین‌المللی در بعد جدید، اهمیت اقتصاد خلاق را به‌عنوان بخشی از توسعه و رشد جهانی
اقتصاد خلاق را به‌عنوان بخشی از توسعه و رشد جهانی برجسته می‌کند. اهمیت فرهنگ که ارزش‌های آن از طریق تلاش خلاقانه منتقل می‌شود، در دوران ما اهمیت زیادی دارد. سرمایه‌گذاری تأثیرگذار به ویژه در صنایع خلاق و فرهنگی، روش‌ها و شاخص‌های جدیدی را برای سرمایه‌ گذاران و کسب‌وکارها پیشنهاد و ایجاد می‌کند. در این دیدگاه نوین سرمایه‌ گذاری در صنایع خلاق تصمیم‌ گیری را از صرف درآمدزایی به سمت بهبود زندگی، حفاظت از کره زمین و فرهنگ تغییر می‌دهد. ریشه‌های مفهوم. لفظ صنعت فرهنگ را اولین بار آدورنو و هورکهایمر در کتاب
فرهنگ را اولین بار آدورنو و هورکهایمر در کتاب دیالکتیک روشنگری به کار بردند. از نظر این دو، صنعت فرهنگ وسیله‌ای برای فریب توده‌ها و ارائه پیامی یکسان توسط رادیو و سینما به توده مردم است. این امر منجر به توجه یونسکو به این صنایع و توجه به مسائلی چون حقوق هنرمندان و مقابله با هژمونی رسانه‌ای کشورهایی چون آمریکا شد و بسیاری از مباحث آن در مطالعات رسانه و اقتصاد سیاسی رسانه پیگیری شد. وضعیت صنایع خلاق در دنیا. امروزه صنایع فرهنگی و خلاق در بسیاری از کشورها مورد توجه قرار گرفته‌اند. انگلستان سیاست‌های صنایع
توجه قرار گرفته‌اند. انگلستان سیاست‌های صنایع خلاق را برای پیشرو شدن در این صنایع مشخص می‌نماید، کره جنوبی شعار فرهنگی انتخاب نموده و با محصولات فرهنگی خود موج کره‌ای را راه می‌اندازد و استرالیا نیز صنایع فرهنگی و خلاق را پیشران توسعه خود قرار می‌دهد. وضعیت ایران در صنایع خلاق. در چارچوب سیاست‌های کلی تحول اقتصادی و قانون جهش تولید دانش‌بنیان مبنی بر تقویت و ضرورت توجه به صنایع خلاق، فناوری‌های نرم و علوم انسانی، فناوری‌های نرم و صنایع خلاق یکی از محورها و رسالت‌های اصلی فعالیت معاونت علمی، فناوری و اقتصاد
اصلی فعالیت معاونت علمی، فناوری و اقتصاد دانش‌بنیان می‌باشد. براساس تبصره بند ب ماده ۶ قانون جهش تولید دانش بنیان، واحدهای خلاق، افراد حقیقی و حقوقی غیردولتی هستند که در حوزه صنایع فرهنگی و علوم انسانی و اجتماعی فعالیت دارند و از مهارت های انسانی، نوآوری و فناوری های جدید برخوردار هستند و نسبت به ارائه محصولات نوآورانه و فناورانه و با بهره گیری از الگوهای جدید کسب و کار اقدام می کنند. همچنین طبق این بند، دستگاه‌های اجرایی موضوع ماده ۵ قانون مدیریت خدمات کشوری مجاز هستند املاک، زمین و ساختمان های خود را
کشوری مجاز هستند املاک، زمین و ساختمان های خود را برای استقرار شرکت ها و مؤسسات دانش بنیان، پارک‌های علم و فناوری، سراهای نوآوری دانشگاه آزاد اسلامی و واحدهای خلاق، بدون واگذاری مالکیت، طبق قوانین و مقررات در اختیار آنها قرار دهند. بر اساس این آیین نامه واحدهای خالق، افراد حقیقی و حقوقی غیردولتی هستند که در حوزه صنایع فرهنگی و علوم انسانی و اجتماعی فعالیت دارند و از مهارت های انسانی، نوآوری و فناوری های جدید برخوردار هستند و نسبت به ارائه محصولات کالا و خدمات(نوآورانه و فناورانه و یا بهره برداری از الگوهای
و فناورانه و یا بهره برداری از الگوهای جدید کسب وکار اقدام می کنند. تشخیص مصادیق واحدهای واجد شرایط فوق برعهده معاونت علمی، فناوری و اقتصاد دانش بنیان ریاست جمهوری است. در ادامه این آیین نامه آمده است: این واحدها که دارای جوهره رشد بر پایه نوآوری برای ارائه و توسعه محصولات و خدمات جدید و مدل های نوین کسب و کار هستند بخش قابل توجهی از اقتصاد جهان را تشکیل می دهند و به دلیل اشتغال بیش از ۵۰ درصد ظرفیت نظام آموزش عالی در رشته های علوم انسانی و هنر و همچنین نفوذ فراگیر این حوزه ها در سطح جامعه، مزیت های قابل
فراگیر این حوزه ها در سطح جامعه، مزیت های قابل توجهی در ایجاد اشتغال برای نیروی جوان، نوآور، خلاق و تحصیل کرده و توسعه پایدار اجتماعی، فرهنگی و اقتصادی دارند. برطبق این آیین‌نامه؛ «سند ملی توسعه فناوری های فرهنگی و نرم» و «قانون جهش تولید دانش بنیان» دو مرجع قانونی تعیین مصادیق و طراحی حمایت ها و خدمات این دسته از کسب و کارها هستند. در این سند مسولیت دبیرخانه امور بررسی صلاحیت واحدهای خلاق و مراجع تشخیص صلاحیت به ستاد فناوری های نرم و توسعه صنایع خلاق واگذار شده است.» سهم ایران از بازار وسیع این صنایع در
شده است.» سهم ایران از بازار وسیع این صنایع در دنیا بسیار کم است به گونه‌ای که در بسیاری از حوزه‌ها ایرانیان تنها مصرف‌کنندگان محصولات فرهنگی هستند، خصوصاً در حوزه‌های فناورانه این صنایع مانند پویانمایی و بازی‌های رایانه‌ای. با این وجود چندی است شور و شوق بسیاری در کارآفرینی و نوآوری در این صنایع در کشور مشاهده می‌شود به گونه‌ای که از یک‌سو بازی‌ها و پویانمایی‌های ایرانی به تدریج جای خود را میان مخاطبان می‌گشایند و از سوی دیگر نهادهای حمایتگری مانند ستاد توسعه فناوری‌های نرم و هویت‌ساز معاونت علم و فناوری
فناوری‌های نرم و هویت‌ساز معاونت علم و فناوری ریاست جمهوری و مراکز حمایت از کارآفرینی در قالب مراکز نوآوری و مراکز شکوفایی یکی یکی شکل گرفته و مورد توجه قرار می‌گیرند. واحد های خلاق. واحد های خلاق، اشخاص حقیقی و حقوقی غیر دولتی هستند که در حوزه صنایع خلاق، فرهنگی، علوم اجتماعی و علوم انسانی فعالیت دارند و از مهارت های انسانی، نوآوری و فناوری های نوین برخوردار هستند و نسبت به ارائه محصولات (کالا و خدمات) نوآورانه و یا با بهره برداری از فناوری های نوین و الگوهای جدید کسب و کار اقدام می نمایند. این واحدها