プロセスマイニング
また、パフォーマンスデータを含むプロセスモデルの拡張を行うことができ、いくつかの事前モデルを使用して、潜在的なボトルネックを予測する。 別の例は、(Rozinat&Aalst、2006b) で説明されている決定マイナーであり、演繹的なプロセスモデルを採用し、プロセスモデルのすべての選択肢を分析する。 選択肢毎にイベントログが調べられ、選択が行われた瞬間に通常利用できる情報が確認される。 次に、古典的なデータマイニング手法を使用して、どのデータ要素が選択に影響を与えるかを調べる。 その結果、プロセスの選択ごとに決定木が生成される。
パフォーマンスマイニング: 経験則に基づく事前モデルがある場合に使用する。 このモデルは、そのような目標は、適合性を確認することはないのでこと、時間、サイクルタイム、待ち時間、コストなどの処理などの新しいパフォーマンス情報で拡張されたのではなく、特定のプロセスに関して、既存のモデルのパフォーマンスを向上させるために、パフォーマンス測定。 例は、パフォーマンスデータを持つプロセスモデルの拡張です。つまり、パフォーマンスデータで動的に注釈が付けられたいくつかの以前のプロセスモデルです。